官方原文档：
https://redis.io/topics/data-types
https://redis.io/topics/data-types-intro
Redis支持的数据类型：
String、List、Set、Sorted Set、Hashes、Bit array、HyperLogLog
Reids Keys(键)：
- Redis的键是二进制安全的：可以使用任何的二进制序列作为键。 比如"foo"这样的字符串，甚至是JPEG文件的二进制内容，空串""也是合法的键。
- 不推荐使用特别长的键：
影响性能，做键的比较,查找键是很耗费性能的
同时对带宽以及内存要求很大，如果当前的任务是匹配大值的存在
建议使用hash，比如SHA1 ,、MD5等
- 不推荐使用特别短的键：
例如使用"user:1000:followers"而不是"u1000flw"
前者明显可读性高,而且增加的空间较小
- 坚持用统一的命名结构：
比如 "object-type:id"
使用"."或"-"来表示由多个词语组成的字段
比如"comment:1234:reply.to"或者"comment:1234:reply-to"
- 键的最大长度是512MB
这里的最大长度指的是单个key的长度
对于value同样限制的是512MB
String类型（字符串类型）
String 是Redis中最基本的类型。Redis中的String 类型是二进制安全的，也就是说在Redis中String类型可以包含各种数据，比如一张JPEG图片或者是一个序列化的Ruby对象。一个String类型的值最大长度可以是512M。
在Redis中String有很多有趣的用法，比如：
List类型
List有两种底层实现机制：一种是基于array，而另一种是基于linked list。
而Redis中的list就是基于后者(linked list)
这样做的好处就是：
在list头部/尾部 添加数据的时候，都可以以很快的速度去处理,不管你是添加1条数据,还是插入1亿条数据效率上都是差不多的。
坏处就是：
当你访问list的时候,随着index的变大，消耗的时间也将成比例增加。
如果访问一个比较大的list 中间的元素的需求比较重要的话，建议使用sorted set。
常用命令：
LPUSH，RPUSH，LPOP，RPOP，LRANGE，LTRIM ...
LRANGE
接受3个参数：一个list实例参数，两个index参数(起始位置、结束位置)
两个index参数均可以为负数，表示list.size() - index 处的元素的索引数
LRANGE mylist 0 -3
LPUSH/RPUSH
它们的参数是可变长的参数
具体来说第一个参数接收一个list实例，后面n个参数均是要添加到list最开始/最末端 的元素，多个参数之间用空格分割
LPUSH mylist 12 4 www "ss"
LTRIM
类似于LRANGE，所不同的是 LRANGE只是为了展现，而LTRIM会将在它抽取的范围外的元素都给移除
和LPUSH合作，可以实现保留最新多少条数据
LPUSH mylist 100 3 4
LTRIM mylist 0 999
LPOP/RPOP
将list最前端/最尾端的元素返回回来，并且将它从源list中删除掉
可以和PUSH操作一起使用实现生产者消费者模式
Redis的Lists类型有很多有趣的用法，比如：
list最普遍的两个代表性用法
1).记载用户发布到社交网络的最新更新
2).使用消费者-生产者模式进行进程之间的通信：
生产者向一个list中添加元素
消费者消耗这些元素，并执行操作
Redis提供了一些list命令来保证这种做法的高效性以及可靠性
list拥有一个特性使得它适合实现 队列，并且通常作为进程间通信系统的构建块。这个特性就是BLPOP 和 BRPOP 是个阻塞操作
Note :
正常来讲 生产者消费者模式，当消费者向list索取元素的时候，发现该队列为空，那么消费者通常会进行等待一会儿，然后再重试索取(这个过程叫轮询)
这样，会导致redis以及客户端都做了很多无用的命令行操作，因此Redis提供了两个阻塞型的 pop 操作
当list为空时，只有当新的元素被添加到list中后或者达到了用户指定的超时时间，BRPOP/BLPOP指令才会返回给调用者(一个结果)
demo :
BRPOP tasks 5 --等待tasks中的元素，如果超过5秒钟没有可以用的元素，就返回
如果timeout参数 设置为 0 ，那么会永远等待新元素(不会超时，一直阻塞)
其中list参数可以接受 多个列表，比如task1 task2 ...，当有一个列表任务有新增元素，就返回pop的结果
关于BRPOP/BLPOP的一些需要注意的事情：
1).客户端是按照顺序来享受服务的
第一个客户端阻塞的来等待一个list，那么当有新的元素被其它的客户端push进来，那么它(即第一个客户端)将会首先享受这个服务
2).和RPOP/LPOP的返回值不同
它是个包含键名的双元素的数组，因为BRPOP/BLPOP可以同时阻塞式地从多个list列表中等待元素
3).如果过期时间的阀值到了，将返回NULL
关于list以及阻塞操作的更多内容：
1).可以使用RPOPLPUSH指令 来构建更安全的队列 或者 旋转队列
2).redis提供了一个阻塞的变种指令：BRPOPLPUSH
主键的自动创建与删除
三条规则来总结：
1). 当我们添加一个元素到聚合数据类型，如果目标关键字不存在，在添加这个元素之前会(自动)创建一个空的聚合数据类型
2). 当我们从聚合数据类型中移除元素的时候,，如果该值是空的，那么键也将自动被销毁
3). 调用 只读命令/移除元素的写命令 在一个空的关键字上，永远会返回同样的结果，好像该关键字正持有命令行希望找到空的数据类型
Hashes (散列.哈希类型)
Redis Hashes 保存 string fields和 string values之间的映射，所以它们是用来表示对象的绝佳数据类型（比如一个User对象）：
> hmset user:1000 username antirez birthyear 1977 verified 1
OK
> hget user:1000 username
"antirez"
> hget user:1000 birthyear
"1977"
> hgetall user:1000
1) "username"
2) "antirez"
3) "birthyear"
4) "1977"
5) "verified"
6) "1"
一个有着少量数据域（这里的少量大概100上下）的hash，其存储方式占用很小的空间，所以在一个小的Redis实例中就可以存储上百万的这种对象。
虽然Hashes主要用于表示对象，他们可以存储很多的元素，所以你可以使用Hashes来做许多其他的工作。
Hash的最大长度是2^32 – 1个域值对（4294967295，一个Hash中可以有多达40多亿个域值对）
Sets类型（集合类型） Redis的Sets类型是String的无序集合。增加，删除，测试元素是否存在的时间复杂度都是O(1)（不管集合中有多少元素都是稳定的时间消耗）
Redis Sets的一个重要特性是不允许重复元素。向集合中添加多次相同的元素，集合中只存在一个该元素。在实际应用中，这意味着在添加一个元素前不需要先检查元素是否存在。
关于Redis Sets一个非常有意思的事情是，它们支持多个服务器端命令来从现有集合开始计算集合，所以执行集合的交集，并集，差集都可以很快。
set的最大长度是2^32 – 1个元素（4294967295，一个set中可以有多达40多亿个元素）
Redis Sets有很多有趣的用法，比如：
- 你可以使用Redis Sets来记录唯一的事物，比如，你想知道访问某个博客的IP地址，不要重复的IP，这种情况只需要在每次处理一个请求时简单的使用SADD命令就可以了，可以确信不会插入重复的IP.
- Redis Sets 可以很好的表示关系。你可以使用Redis创建一个标签系统，每个标签使用一个Set来表示。然后你可以使用SADD 命令把具有特定标签的所有对象的所有ID放在表示这个标签的Set中。如果你想要知道同时拥有三个不同标签的对象，那么使用SINTER命令就好了。
- 你可以使用SPOP 或者 SRANDMEMBER 命令从集合中随机的提取元素。
Redis有序集合类型与Redis的集合类型类似，是非重复的String元素的集合，Sorted Set像是Set以及Hash的混合体。不同之处在于，有序集合中的每个成员都关联一个Score，Score是在排序时候使用的，按照Score的值从小到大进行排序。集合中每个元素是唯一的，但Score有可能重复。
使用有序集合可以很高效的进行，添加，移除，更新元素的操作（时间消耗与元素个数的对数成比例）。由于元素在集合中的位置是有序的，使用get ranges by score或者by rank（位置）来顺序获取或者随机读取效率都很高。（本句不确定，未完全理解原文意思，是根据自己对Redis的浅显理解进行的翻译）访问有序集合中间部分的元素也非常快，所以可以把有序集合当做一个不允许重复元素的智能列表，你可以快速访问需要的一切：获取有序元素，快速存在测试，快速访问中间的元素等等。
简短来说，使用有序集合可以实现很多高性能的工作，这一点在其他数据库是很难实现的。
使用有序集合你可以：
- 在大型在线游戏中创建一个排行榜，每次有新的成绩提交，使用ZADD命令加入到有序集合中。可以使用ZRANGE命令轻松获得成绩名列前茅的玩家，你也可以使用ZRANK根据一个用户名获得该用户的分数排名。把ZRANK 和 ZRANGE结合使用你可以获得与某个指定用户分数接近的其他用户。这些操作都很高效。
- 有序集合经常被用来索引存储在Redis中的数据。比如，如果你有很多用户，用Hash来表示，可以使用有序集合来为这些用户创建索引，使用年龄作为Score，使用用户的ID作为Value，这样的话使用ZRANGEBYSCORE 命令可以轻松和快速的获得某一年龄段的用户。
排序规则：
1).按照score(一个设置的浮点值)从小到大顺序排列的
2).如果score一致,那么按照value的字段顺序排列
实践注意：
Sorted Set实现自两个接口(dual-ported)：skip list 以及 hash table
因此每次添加元素的时候，以O(log(N))复杂度进行操作.，这个复杂度是ok的
但取数的时候,redis几乎不用做什么额外操作，因为顺序是已经排列好的
常用命令：
ZADD some_set any_score the_element
ZRANGE some_set start_index end_index [withscores]
ZREVRANGE some_set start_index end_index [withsores]
ZRANGEBYSCORE some_set -inf any_score
ZREMRANGEBYSCORE some_set any_start_score any_end_score
ZREVRANK some_set
以下命令是基于字典而非score来取得结果的
ZRANGEBYLEX , ZREVRANGEBYLEX , ZREMRANGEBYLEX , ZLEXCOUNT
demo : zrangebylex hackers [B [P -- 表示闭区间
注意，所有*range*的操作，都会把这些元素从set中删除哦
Bitmap
Bitmap 并非是一种数据类型，而是String类型上的一组"面向-位"的操作
由于String是二进制安全的大文本(可以有512M大小)，因此就有了 2^32种不同的位组合
bit操作分为两组：常量时间-单个位 的操作；bit组的操作(即多个bit的批量操作)
常用命令 SETBIT , GETBIT , BITOP , BITCOUNT , BITPOS
bitmap普遍使用场景：
1).各种实时分析
2).存储和对象id关联的boolean信息,，高效而又节省空间
HyperLogLog (以下简称HLL)
redis提供的一种概率数据结构，用于计算唯一事物(技术上来讲，是指估计一个集合的基数)
如果用其它方式，会消耗成比例的内存来实现
而是用redis提供的hyperloglog，可以得到比较精确的统计结果，这个结果相比真实结果，误差小于1%
使用 PFADD 来添加计数；使用 PFCOUNT 来查询集合中的基数
HLL中不会真的存储这些元素，该数据结构只保存一个状态
Redis的其它显著特性
1).支持 对大集合的中的键空间进行逐步迭代
2).可以云信Lua脚本服务器端 来提升延迟和带宽
3).Redis也是一个pub-sub服务器(即发布与订阅)