Redis里放表格数据怎么搞，存储和操作那些事儿讲讲

关于在Redis里存放表格数据，首先要明白一个核心思想：Redis不是像MySQL那样的关系型数据库，它没有“表”、“行”、“列”这些现成的概念。 你不能直接创建一个表然后往里插数据，我们的做法是，利用Redis灵活的数据结构，来“模拟”出表格的形态,并实现类似的操作。

这听起来可能有点绕，但其实很简单，下面我就讲讲几种常见的“搞法”。

第一种搞法：用哈希（Hash）来存一行数据。

这是最直观、最常用的一种方法，你可以把表格的每一行数据看作一个对象，比如你有一个用户表，有ID、姓名、年龄三个字段，那么在Redis里,你可以为每一行数据创建一个Hash结构。

• 存储： 使用 HSET 命令。
  • 比如存用户张三：HSET user:1 id 1 name 张三 age 30
  • 这里的 user:1 就是整个这一行数据的Key，冒号后面的1可以理解为数据库里的主键ID。id、name、age就是字段名。
• 查询：
  • 获取整个一行：HGETALL user:1,它会返回所有字段和值。
  • 只获取某个字段：HGET user:1 name，这样就只得到“张三”。
• 更新： 也是用 HSET，指定要更新的字段就行。HSET user:1 age 31,就把年龄改成了31。
• 优点： 非常自然，读写单个字段效率很高,因为Redis的Hash结构就是为存储对象设计的。
• 缺点： 如果你需要按年龄查找所有30岁的用户，Hash本身做不到，因为Redis的Key是user:1，它无法根据内部值（比如age=30）来反查Key,这就需要用到第二种搞法。

第二种搞法：用集合（Set）或有序集合（Sorted Set）来建立索引。

为了解决上面“按条件查询”的问题，我们需要引入“索引”的概念,就像书后面的目录一样。

• 存储：
  • 继续用Hash存每一行的详细数据。
  • 我们专门创建一个Set来存放所有30岁用户的ID，命令是 SADD users:age:30 1，假设李四（ID为2）也是30岁，那就再执行 SADD users:age:30 2。
  • 这样，users:age:30 这个Set集合里，就包含了 [1, 2] 两个用户ID。
• 查询：
  • 当你想找所有30岁的用户时，先通过 SMEMBERS users:age:30 拿到所有用户ID。
  • 然后根据这些ID，user:1 和 user:2，再用 HGETALL 去逐个取出完整的用户信息。
• 更高级的索引： 如果你的查询条件是“年龄在25到35岁之间”，Set就不好用了，这时可以用有序集合（Sorted Set）。
  • 创建一个ZSet，比如叫 users:age:score。
  • 添加成员时，把用户ID作为成员，年龄作为分数（score）：ZADD users:age:score 30 1 （分数30，成员是用户ID“1”）。
  • 查询时，用范围查询：ZRANGEBYSCORE users:age:score 25 35,就能直接拿到所有ID在25到35之间的用户ID列表。
• 优点： 实现了复杂的查询条件,查询速度很快。
• 缺点： 增加了存储空间，并且写数据时要多一步操作来维护索引,需要保证数据一致性。

第三种搞法：整个表塞进一个结构里（不推荐，但小数据量可行）。

对于一些数据量极小、而且你总是需要一次性读取整个表的场景，有个“懒人”方法。

• 存储： 把整个表格数据序列化成JSON字符串，然后直接用String结构存到一个Key里。SET user_table '[{"id":1, "name":"张三"}, {"id":2, "name":"李四"}]'
• 操作：
  • 读取：GET user_table,然后把拿到的字符串在你的程序里解析成数组或列表对象。
  • 修改：非常麻烦！你必须先GET整个字符串，在程序里解析、修改、再序列化成字符串，最后SET回去，这个过程不是原子性的,并发操作会出问题。
• 优点： 简单粗暴,一次取全部。
• 缺点： 性能极差，无法局部更新，并发危险，数据量稍大就不可行，除非是配置信息之类几乎不变的数据,否则慎用。

总结一下操作那些事儿：

1. 增删改查（CRUD）： 核心是靠Hash处理单行，靠Set/ZSet处理查询。
2. 事务和原子性： 如果你需要同时更新Hash和对应的索引，为了保证数据一致（比如更新年龄的同时，要把用户ID从旧的年龄索引Set移到新的年龄索引Set），可以使用Redis的MULTI/EXEC命令开启一个事务,确保几个命令一起成功或失败。
3. 关于联表查询： Redis本身基本不具备联表查询的能力，这种复杂逻辑必须在你的应用程序里完成，比如先从一个表查出一些ID，再根据这些ID去另一个表里查数据,然后在程序内存里进行关联计算。

最后给你几点实在的建议（来自实践经验总结）：

• 别把Redis当数据库用： 绝大多数情况下，Redis应该作为缓存使用，用来加速热点数据的访问，原始、完整的数据还是应该存在MySQL、PostgreSQL这样的关系型数据库或者其它NoSQL数据库中，Redis里的数据可以看作是源数据的一个“快照”或“视图”。
• 想清楚你要怎么查数据： 在设计Redis数据结构前，先问自己：“我后面会按哪些条件来查询这些数据？” 根据查询需求来反推需要建立哪些Key和索引，这就是所谓的“查询导向设计”。
• 处理好数据同步： 如果你的源数据库（比如MySQL）里的数据变了，Redis里的数据要及时更新或失效删除，否则就会读到脏数据，常见的策略有设置过期时间、或在更新数据库后主动更新/删除Redis缓存。

希望这些大实话能帮你搞清楚在Redis里处理表格数据的门道，工具是死的，人是活的，选择最适合你业务场景的那一种“搞法”就行。