Redis 数据类型
提示
来自deepseek解释
原文链接：https://redis.io/docs/latest/develop/data-types/
Redis 是一个数据结构服务器。其核心是提供一系列原生数据类型，帮助您解决各种各样的问题，从缓存到队列再到事件处理。以下是每种数据类型的简要描述，并附有更广泛的概述和命令参考链接。每个概述都包含带有代码示例的全面教程。
数据类型
Redis Open Source 实现了以下数据类型：
有关常见任务中哪种通用数据类型最佳的建议，请参阅比较数据类型。
字符串
Redis 字符串是最基本的 Redis 数据类型，表示一个字节序列。 更多信息请参见：
位域
Redis 位域在字符串值中高效地编码多个计数器。位域提供原子的获取、设置和递增操作，并支持不同的溢出策略。 更多信息请参见：
位图
Redis 位图允许您对字符串执行按位操作。 更多信息请参见：
数组
Redis 数组是稀疏的、可索引寻址的字符串序列。 更多信息请参见：
地理空间索引
Redis 地理空间索引对于在给定地理半径或边界框内查找位置非常有用。 更多信息请参见：
哈希
Redis 哈希是记录类型，建模为字段-值对的集合。因此，Redis 哈希类似于 Python 字典、Java HashMap 和 Ruby 哈希。 更多信息请参见：
JSON
Redis JSON 提供结构化的、层次化的数组和键值对象，匹配流行的 JSON 文本文件格式。您可以将 JSON 文本导入 Redis 对象，并访问、修改和查询单个数据元素。 更多信息请参见：
列表
Redis 列表是按插入顺序排序的字符串列表。 更多信息请参见：
概率数据类型
这些数据类型允许您以近似但高效的方式收集和计算统计数据。可用的类型有：
布隆过滤器
Redis 布隆过滤器允许您检查集合中元素的存在或不存在。更多信息请参见：
Count-min sketch
Redis Count-min sketch 估计数据流中某个数据点的出现频率。 更多信息请参见：
布谷鸟过滤器
Redis 布谷鸟过滤器允许您检查集合中元素的存在或不存在。它们类似于布隆过滤器，但在功能和性能之间有略微不同的权衡。更多信息请参见：
HyperLogLog
Redis HyperLogLog 数据结构提供对大型集合基数（即元素数量）的概率估计。更多信息请参见：
t-digest
Redis t-digest 结构从数据值流中估计百分位数。更多信息请参见：
Top-K
Redis Top-K 结构估计数据流中数据点的排名。更多信息请参见：
集合
Redis 集合是唯一字符串的无序集合，类似于您最喜欢的编程语言中的集合（例如 Java HashSet、Python set 等）。使用 Redis 集合，您可以在 O(1) 时间内（即与集合元素数量无关）添加、移除和测试存在性。 更多信息请参见：
有序集合
Redis 有序集合是唯一字符串的集合，通过每个字符串关联的分值来维护顺序。 更多信息请参见：
流
Redis 流是一种类似于仅追加日志的数据结构。流帮助按事件发生顺序记录事件，然后将其分发以进行处理。 更多信息请参见：
时间序列
Redis 时间序列结构允许您存储和查询带时间戳的数据点。 更多信息请参见：
向量集合
Redis 向量集合是一种专门的数据类型，旨在管理高维向量数据，在 Redis 中实现快速高效的向量相似性搜索。向量集合针对涉及机器学习、推荐系统和语义搜索的用例进行了优化，其中每个向量代表多维空间中的一个数据点。向量集合支持 HNSW（分层可导航小世界）算法，允许您基于余弦相似度指标存储、索引和查询向量。借助向量集合，Redis 提供了对混合搜索的原生支持，将向量相似性与结构化过滤器相结合。 更多信息请参见：
添加扩展
要扩展所包含数据类型提供的功能，请使用以下选项之一：