Redis里想看所有数据其实没那么难，几招教你轻松搞定各种查看方法

综合自CSDN博客、掘金社区、知乎问答以及Redis官方文档的常见用法总结）

想在Redis里看看都存了些什么数据，这个想法很自然，但Redis本身不像关系型数据库那样有像SELECT * FROM table这样的万能查询语句，不过别担心，方法总比困难多，掌握下面这几招,你就能轻松浏览Redis里的数据了。

第一招：钥匙环法——先用KEYS命令摸清家底

既然Redis是键值数据库，那我们首先得知道库里都有哪些“钥匙”（Key），这时候，KEYS命令就派上用场了，它的用法很简单，就像在电脑里搜索文件一样,支持通配符。

• KEYS *：这可能是最常用的命令了，它会列出当前数据库中的所有键，如果你的数据量不大,用这个一眼就能看清全貌。
• KEYS user:*：如果你记得键的大致模式，比如所有用户信息都以"user:"开头，那么用这个命令就能筛选出所有相关的键，问号代表一个字符，比如KEYS user:?会匹配像"user:1", "user:2"这样的键。

这里有个非常重要的提醒（来源：Redis官方文档警告以及众多运维经验分享）：KEYS命令在生产环境中要极其谨慎地使用，因为Redis是单线程的，当你的键数量非常庞大时，KEYS *可能会阻塞服务器一段时间，导致其他所有请求都无法处理，这可能引发严重的线上故障,它更适合在测试环境或者数据量确凿不多的情况下使用。

第二招：安全侦察兵——SCAN命令迭代扫描

为了解决KEYS命令的阻塞问题，Redis从2.8版本开始提供了SCAN命令（来源：Redis官方文档），它可以渐进式地、非阻塞地遍历所有键。

SCAN命令的工作原理有点像分页查询，你第一次执行SCAN 0，它会返回一部分键和一个新的游标（比如38），然后你再用SCAN 38去获取下一批，直到返回的游标是0,表示遍历结束。

• SCAN 0 COUNT 100：从游标0开始，每次大概返回100个键。COUNT参数只是给服务器的一个提示，不一定精确返回指定数量,但能有效控制每次循环的数据量。
• SSCAN, HSCAN, ZSCAN：这几个是用于集合（Set）、哈希（Hash）、有序集合（Sorted Set）这种复杂数据类型的，可以遍历它们内部的元素,当你想查看某个大Key里面具体存了什么时非常有用。

SCAN是安全浏览生产环境的首选工具,因为它不会卡住整个数据库。

第三招：逐个击破——用TYPE和对应命令查看值

通过KEYS或SCAN找到键名后，我们自然想知道它对应的“值”是什么，但值有不同的数据类型,需要用不同的命令来查看。

1. 先看类型：用TYPE your_key命令看看这个键是字符串（string）、列表（list）、哈希（hash）、集合（set）还是有序集合（zset）。
2. 再用对应命令获取值：
   • 字符串（string）：最简单，直接用GET key。
   • 哈希（hash）：HGETALL key可以获取这个哈希的所有字段和值，如果字段很多，也可以用HSCAN来分批遍历，或者HKEYS只查看所有字段名。
   • 列表（list）：LRANGE key 0 -1可以列出列表里从第一个到最后一个的所有元素。
   • 集合（set）：SMEMBERS key可以查看集合中的所有成员，同样，大集合建议用SSCAN。
   • 有序集合（zset）：ZRANGE key 0 -1 WITHSCORES可以列出所有成员及其分数。

第四招：图形化利器——借助第三方工具

如果你觉得命令行不够直观，还有很多优秀的图形化界面（GUI）工具可以帮助你（来源：如知乎、掘金上开发者们的常用工具推荐），

• RedisInsight：这是Redis官方推出的可视化工具，界面现代，功能强大，可以轻松地浏览键、查看不同类型的数据结构、执行命令甚至分析内存使用情况,对新手非常友好。
• Another Redis Desktop Manager：一款开源的桌面管理器，连接和管理都很方便，支持Windows、macOS、Linux。
• medis：一款macOS上设计精美的Redis客户端。

使用这些工具，就像使用Navicat看MySQL一样，点点鼠标就能看到数据和结构,非常方便。

想看Redis的所有数据，思路是“先找键，再查值”,核心步骤是：

1. 列出键：数据量小或测试环境用KEYS，生产环境务必用SCAN。
2. 判断类型：对感兴趣的键使用TYPE命令。
3. 获取值：根据类型，使用GET、HGETALL、LRANGE等对应命令，对于大Value，考虑使用HSCAN等遍历命令避免阻塞。
4. 寻求便利：日常开发和管理，强烈推荐使用RedisInsight等图形化工具,效率倍增。

尤其是在正式服务器上，避免使用可能引起阻塞的命令（如KEYS *, FLUSHALL, 一次性获取巨大的SMEMBERS等），是一个良好的习惯,希望这几招能帮你轻松搞定Redis的数据查看问题！