The Little Redis Book
By Karl Seguin
关于本书：本书全然免费下载。你能够任意转载，复制。但请你注明作者。Karl Seguin。译者,WY。
以及不要用于商业用途。
关于作者：Karl 同志是广大屌丝IT码农中的一员。
但经验丰富，不仅活好并且跨领域甚广。
闲暇之余，跟笔者一样闲的蛋疼，写了几本小书。没想到还挺受欢迎，特别是The Little MongoDb Book。风靡码农界。
很多其它资讯看他的个人博客http://openmymind.net 。
本书最新版本号： http://github.com/karlseguin/the-little-redis-book
简单介绍：
近期几年，用于数据持久化查询的的技术和工具到一个突飞猛进的地步。但能够打包票的说。关系型数据也就那样了，同一时候。环绕数据的那套系统却肯定会是大不一样的。
在全部的工具和技术解决方式中，Redis 是最令我虎躯一震的。
第一是由于它太TMeasy上手了。
你仅仅需花费几小时的时间就能够上手使用了。
第二，它用一种很通用的方法攻克了一系列特殊问题。为什么呢？由于他并不是全部的东西都是有关数据的。
你了解的越多，对这句话的理解就会越深刻。
当你能仅用Redis 完毕一个系统时，我想你已经找到它提供的最普遍的解决方式——无论该系统是传统的关系型数据库。还是一个基于文档的系统。
在这方面，它有点像是一个索引引擎。只是你无须将全部应用构建在Lucene（由apache公布的著名的全文检索引擎工具包）上。当然，也就这一点相似而已。
本书的目的是介绍Redis 的一些基础。我们会把重点放在Redis 的五种数据结构以及不同的数据建模方法。
当然还会接触一些关键的管理方法以及调试技巧。
開始：
学习的方法不同，有人喜欢上手，有人喜欢看视频，也有人喜欢看书。
只是最有效的方法只是直接试用一下了。在学习下面内容时，最好先安装一个Redis，灰常简单的哦。
Redis是不支持Widows的。但这妨碍不了万能的码农们假设仅仅是玩票的话。用https://github.com/MSOpenTech/redis。
*nix下的安装就自行谷歌下吧。
安装完毕后，以Linux 下为例，执行./redis-server.启动server，然后执行./redis-cli。将以默认接口（6379）连接本地服务.你能够在命令行下输入info 測试server的状态。
第一章 基础
在研究Redis的时候首先我们要知道Redis是什么。他是为解决什么样的问题而出现的。
Redis常被描写叙述为一种常驻内存的的持续性的key_value存储。我觉得这样描写叙述有失精准，Redis的确是将全部数据存储在内存中，它也的确持续性的写入磁盘，但他绝不仅是简单的key_value存储。
认识到这个偏见很重要，否则你用它解决的问题就会大大变少。
其实Redis公布了五种不同的数据结构，仅仅有一种是典型的key_value结构。理解这五种结构。他们怎样工作，对应的内嵌方法，以及依据他们怎样建模才是重中之重。首先，
让我们理清数据结构的用途吧。
假设我们打算使用数据结构的概念到这个关联世界中，我们首先想到的就是数据库的一种简单数据结构——表（tables）.表是一种既复杂又非常灵活的结构。差点儿全部的东西都能够用表来模拟。存储。然而他也并不是没有缺点。由于并不是全部的东西都像我们想的那样简单。假设我们用到的结构就是这样的特殊的，无法用普遍方法解决的话怎么办呐？
对特殊的问题应用特殊的数据结构。我们编码不就是这样吗？你不会为每一条数据使用哈希表。你自然也不会用一个标量变量。
对我来说。这就是Redis的用途。
假设你是跟scalars,lists,hashes,或者sets打交道，为什么不把他们存储为这样的形式呢。
基本模块:
1，数据库
Redis也有你所熟悉的数据库的概念，一个数据库包括一系列数据。数据库的经典用途就是将一个应用的全部数据组合在一起，将它与其它的应用分离开。
在Redis里，数据库被简单地用一个数字来识别。比方用0来表示默认的数据库。你过你想换一个不同的数据库，能够在命令行里使用select命令。
比方：select1.Redis会回复OK 。表示你改动成功。
假设想换回来，仅仅须要输入select0 就可以。
2,命令行，Keys 和 Values
由于Redis不不过key_value存储服务，并且Redis的五种数据结构至少有一个key和一个value.这样我们理解key_value就显得尤为重要了。
Keys是你识别一段数据的根据。我们以后会常常跟keys打交道。但如今，你仅仅需了解一个key大概是长这样就能够了：user：leto .我们能够推測这是一个username为leto的用户信息。冒号没有不论什么特殊意义。仅仅是作为一个分隔符。
Values 代表与keys相关联的实际信息。
他们能够是不论什么东西。能够是字符串。整数，甚至序列化对象（JSON,XML等）。对Redis来说。无论他们是什么格式，只是是一系列的字节而已。
注意不同的驱动会处理不同格式的对象，所以本书我们仅仅讨论字符串，整数以及JSON。
好了，如今開始动手。输入下面命令：
set users:leto ‘{“name”:”leto”,”planet”:”dune”,”likes”:[“spice”]}’
这是Redis最主要的操作。首先是set 命令，后边是两个參数。
第一个是要设定的keys參数，第二个是values參数。
很多命令（并不是所有）是仅仅有一个key參数。那怎样获取数据呢。例如以下：
get users:leto
如今能够自己尝试下其它的组合。
Keys和values是最主要的概念，而get和set是操作他们最简单的方式。
3。查询
由上文我们能够看到。对于Redis而言，keys代表一切。而values无法查询到不论什么东西。比方：上文中。我们无法通过属性planet 的dune 值查询到不论什么东西。
很多人觉得这将导致非常多不便。由于我们知道数据查询要求灵活。强大，而Redis的方法显得有些原始，不切实际。不要为这点耿耿于怀。
记住，Redis不是一种万能的方法。查询的限制是Redis本身具有的。
4，内存和持久化
我们之前提过Redis是常驻内存的持久化存储。Redis会根据有多少keys改变而将对应的数据库输出到磁盘。默认配置。假设有超过1000个keys改变，Redis每60秒做一次存储。
同一时候，Redis还有append模式。
当一个key改变时，磁盘上的append_only_file会对应更新。有些情况下会丢失60秒的数据的代价来换取性能，当然。这会导致一些硬件或者软件的问题。有些情况下这个代价是无法接受的。Redis将选择权交给我们。第六章的时候，还会有第三种选项，将持续性交给slave进程处理。
Redis将全部数据存储在内存里。最明显的代价就是：占领太多RAM，而这仍然是server硬件中最贵的部分。
我认为有些开发人员可能忘了数据所占的空间事实上不大。莎士比亚的全集才仅占不到5.5M的内存。并且。其它的解决方式无非是通过不断IO或者大量消耗CPU，也是得不偿失的。所以除非是存储很大的多媒体文件，内存方面真不是问题。
Redis的确是支持虚拟内存的。可是这个特点已被证实是个败笔，不被推荐。
（提示：5.5M的莎士比亚全集能够被压缩为2M。尽管Redis不提供自己主动压缩功能。可是由于它把values看做字节，所以对此数据进行压缩是很可行的。
）
5。标题串联
最后我想把全部的小标题串联起来。特别是。查询限制，数据结构，Redis的内存存储方式。
当你把这些东西结合起来的时候。就会得出一个灰常牛逼的结果：速度。
一些人可能会想，“当然了，一切都在内存中必须快啊”。
这仅仅是一部分而已。Redis优于其它解决方式的真正原因是他的特殊的数据结构。
有多快？这取决于非常多因素——所用的命令，数据类型。等等。
Redis的性能趋向于每秒以万记甚至以十万计数。你能够执行 redis_benchmark (与redis-server，redis-cli同一目录下)来測试。
以上这些是很重要的由于它会影响你以后将怎样使用Redis。
有SQL使用背景的开发人员趋向于降低訪问数据库的次数。这对于不论什么系统来说都是一个好建议，包含Redis。
可是，由于我们常常跟简单的数据结构打交道。我们也须要多次訪问才干达到目的。
刚開始我们可能不适应。但对照曾经的方法这样的代价还是值得的。
6。小结
虽然我们没怎么实际操作Redis。但我们已经了解了非常多必要的知识。可能有些地方还不是非常清楚。不要紧，接下来的章节你可能会不经意间发现答案。
本章重要内容例如以下：
.key是识别value数据的一个字符串标示。
.对Redis而言，value仅仅是一系列字节，无论是何种格式。
.Redis有五种特殊的数据结构。
.综上所述，Redis即快又易用。但并不适合全部场合。
第二章 数据结构
接下来我们開始学习五种数据结构。
我们会解释每一种数据结构，涉及到的方法，以及它使用的场景。
迄今为止我们还没有接触数据结构的概念。
当我们使用“set”命令的时候。Redis怎么会知道我们使用哪种数据结构呢？事实上每条命令都是针对特定的一种数据结构。比如，当你使用“set”的时候。针对的就是string这样的数据结构。。当你使用“hset”的时候就是针对hash。
各种数据结构具体的方法本书就不再一一列举。感兴趣的能够自行查阅手冊。
只是，不论什么时候，你都能够用“flushdb”来清除全部数据。
1， Strings
Strings是Redis中最主要的数据结构。当你想到key_value对的时候。正是String结构。
不要被他的名字迷惑，value值能够是不论什么形式。
我们已经见过经常使用的形式了。以下的形式是我们以后会经经常使用到的：
Setusers:leto ‘{“name”:leto,”palnet”:dune,”likes”:[“spice”]}’
另外，Redis提供一些普遍的操作方法。比如。 strlen<key> 用于获取某个key相应的value的长度。getrange<key> <start><end>返回value相应范围的值；append <key><value>将value加到相应的value值后面。
示比例如以下：
如今，你或许会说，非常好，可是这也没什么用啊。你不能有意义的拉出JSON中的值以及附加value值啊。的确，本节内容不过解说一些命令，尤其是对于string的。
前面的时候我们说过Redis是不关心values值的形式的。这句话大部分情况下是正确的。
然而。有些针对String的命令对value的类型还是敏感的。比如incr,incrby,decr,decrby.示比例如以下：
试一下 incr users:leto,会返回一个错误。
2, Hashes
人们常常说。hash是Redis作为一个key_value存储器的最好的样例。事实上这样的说法有失公允。你看，非常多时候，hashes结构非常像是Strings结构。最重要的差别就是，他们提供了一个额外的间接寻址方式：一个字段。
所以hash的get和set方法例如以下：
我们也能够同一时候设置，获取或者删除多个字段。示比例如以下：
能够看出，hash给我们很多其它可控制的简单字符串。
比起将信息存储到简单的序列化字符串中，我们能够用hash得到更加精确地表示。优点就是比較灵活的得到或者改动，删除特定数据，而不用先获取全部数据。
从一个定义好的对象的视角来看待hash结构。是理解他工作方式的重点。从性能角度讲，细粒度的控制是很实用的。下一章我们会解说hash怎样用来组织数据令查询更加实用。我认为，这才是让hash结构发光的原因。
3。 LISTS
Lists同意你针对一个给定的key来存储和操作一个数组value。
你能够依据给定的key添加value，获取第一个或者最后一个value值。
Lists会保持插入顺序。我们能够用一个newusers 的list来追踪最新注冊的用户。
首先我们把一个新用户push进list里面。然后对他进行裁剪使其最多包括50个user。这是一种很普遍的方式。ltrim是一个复杂度为O（n）的操作，很高效。
（这一段实在不知怎样翻译，摘抄例如以下：）（大致意思就是用list存储其它数据结构的key.代码是用ruby写的）
This is also the first time that we are seeing a valuein one key referencing a value in another. If we wanted to get the details ofthe last 10 users, we’d do the following combination:
ids =redis.lrange('newusers', 0, 9)
redis.mget(*ids.map {|u|"users:#{u}"})
The above is a bit of Ruby which shows the type ofmultiple roundtrips we talked about before.
当然，lists不不过善于存储其它keys的引用。它的values也能够是不论什么东西。你能够用它来存储日志，或者用户的訪问网站的动作记录。假设是在游戏中，你能够用来追踪玩家的行为。
4，Sets
Sets数据结构存储无反复的value值。并且是无顺序的，但他提供的基于value值的查询速度很快。示比例如以下：
无论这个用户的朋友有多少，我们都能够在O(1)的时间复杂度内查询出某人是否是它的朋友：
甚至于我们也能够得到两个人是否有同样的朋友：
sinter friends:letofriends:duncan
或者将他们共同的朋友存到还有一个新键值中。
sinterstorefriends:leto_duncan friends:leto friends:duncan
sets集合经常使用于不同意值反复的情况（或者是有inter（取交集），union（取合集）操作的数据）。
5, Sorted Sets
最后一个强大的数据结构就是sorted sets,假设说hash是带字段的string结构。那么sorted set 就是带score（分数）的set。
Score提供了排序，比較的功能。比方，我们要做一个朋友的排行榜：
zadd friends:duncan 70ghanima 95 paul 95 chani 75 jessica 1 vladimir
我们要找出score>90（如果score最高为100）的朋友有几个。能够例如以下操作：
zcount friends:duncan 90 100
找出chani 的排名：
zrevrank friends:duncan chani
我们用zrerank 而不是使用zrank 的原因是Redis默认的排序策略是由小到大。而此处须要从大到小排序。故用zrerank。对于sorted sort。最经常使用的样例就是排行榜系统了。
实际上，不论什么须要用一系列整数进行排序，或者须要对score进行一系列操作的都非常适用sorted set结构。
小结
本节大致了解了一下五种数据结构。比較清楚地是，Redis能做的要比你想到的多。或许如今还有非常多对string或者sorted set的应用没有人想到。
仅仅要你懂得了一些经常用法，就会发现Redis的目的是作为一种解决这个问题的通用方法。当然，不要想当然的觉得Redis提供了五中数据结构以及相应的方法，你就要必须所实用他们。
第三章 数据结构进阶
曾经的章节中我们讨论了数据结构以及他们能解决的问题实例。
如今应该涉及一些比較高级可是通用的设计方法模式了。（待续）