Redis之品鉴之旅（二）

2）hash类型，上代码

using (RedisClient client = new RedisClient("127.0.0.1", 6379, "12345", 10))

{

	//删除当前数据库中的所有Key  默认删除的是db0

	client.FlushDb();

	//删除所有数据库中的key

	//client.FlushAll();

	//大key

	string hashid = "pengbo";

	#region  向hashid集合中添加key/value

	client.SetEntryInHash(hashid, "id", "001");

	Console.WriteLine(client.GetValuesFromHash(hashid, "id").FirstOrDefault());

	client.SetEntryInHash(hashid, "name", "world");

	Console.WriteLine(client.GetValuesFromHash(hashid, "name").FirstOrDefault());

	client.SetEntryInHash(hashid, "socre", "100");

	Console.WriteLine(client.GetValuesFromHash(hashid, "socre").FirstOrDefault());

    #endregion

    #region 批量新增key的值

    client.FlushDb();

    Dictionary<string, string> pairs = new Dictionary<string, string>();

    pairs.Add("id", "001");

    pairs.Add("name", "world");

    client.SetRangeInHash(hashid, pairs);

    //获取当前key的值

    Console.WriteLine(client.GetValueFromHash(hashid, "id"));

    Console.WriteLine(client.GetValueFromHash(hashid, "name"));

    //一次性的获取所有想要获取的小key（属性的）值  如果key不存在，则返回空，不抛出异常

    var list = client.GetValuesFromHash(hashid, "id", "name", "abc");

    Console.WriteLine("*********");

    foreach (var item in list)

    {

        Console.WriteLine(item);

    }

    #endregion

    #region 如果hashid集合中存在key/value则不添加返回false，如果不存在在添加key/value,返回true

    client.FlushDb();

    Console.WriteLine(client.SetEntryInHashIfNotExists(hashid, "name", "你好美"));

    Console.WriteLine(client.SetEntryInHashIfNotExists(hashid, "name", "你好美 哈哈哈"));

    Console.WriteLine(client.GetValuesFromHash(hashid, "name").FirstOrDefault());

    #endregion

    #region 存储对象T t到hash集合中

    client.FlushDb();

    //urn: 类名: id的值

    client.StoreAsHash<UserInfo>(new UserInfo() { Id = 2, Name = "world", number = 0 });

    //如果id存在的话，则覆盖之前相同的id 他帮助我们序列化或者反射了一些事儿

    client.StoreAsHash<UserInfo>(new UserInfo() { Id = 2, Name = "world2" });

    //获取对象T中ID为id的数据。 必须要有属性id，不区分大小写

    Console.WriteLine(client.GetFromHash<UserInfo>(2).Name);

    var olduserinfo = client.GetFromHash<UserInfo>(2);

    olduserinfo.number = 4;

    client.StoreAsHash<UserInfo>(olduserinfo);

    Console.WriteLine("最后的结果" + client.GetFromHash<UserInfo>(2).number);

    client.StoreAsHash<UserInfoTwo>(new UserInfoTwo() { Id = "001", Name = "world2" });

    Console.WriteLine(client.GetFromHash<UserInfoTwo>("001").Name);

    client.StoreAsHash<UserInfoTwo>(new UserInfoTwo() { Id = "002", Name = "world" });

    Console.WriteLine(client.GetFromHash<UserInfoTwo>("002").Name);

    UserInfo lisi = new UserInfo() { Id = 1, Name = "李四", number = 0 };

    client.StoreAsHash<UserInfo>(lisi);

    Console.WriteLine(client.GetFromHash<UserInfo>(1).number);

    //做个自增

    var oldzhang = client.GetFromHash<UserInfo>(1);

    oldzhang.number++;

    client.StoreAsHash<UserInfo>(oldzhang);

    #endregion

    #region 获取所有hashid数据集的key/value数据集合

    client.FlushDb();

    Dictionary<string, string> pairs2 = new Dictionary<string, string>();

    pairs2.Add("id", "001");

    pairs2.Add("name", "world");

    client.SetRangeInHash(hashid, pairs2);

    var dics = client.GetAllEntriesFromHash(hashid);

    foreach (var item in dics)

    {

        Console.WriteLine(item.Key + ":" + item.Value);

    }

    #endregion

    #region 获取hashid数据集中的数据总数

    client.FlushDb();

    Dictionary<string, string> pairs3 = new Dictionary<string, string>();

    pairs3.Add("id", "001");

    pairs3.Add("name", "world");

    client.SetRangeInHash(hashid, pairs3);

    //自己做到心中有数

    Console.WriteLine(client.GetHashCount(hashid));

    #endregion

    #region 获取hashid数据集中所有key的集合

    client.FlushDb();

    Dictionary<string, string> pairs4 = new Dictionary<string, string>();

    pairs4.Add("id", "001");

    pairs4.Add("name", "world");

    client.SetRangeInHash(hashid, pairs4);

    var keys = client.GetHashKeys(hashid);

    foreach (var item in keys)

    {

        Console.WriteLine(item);

    }

    #endregion

    #region 获取hashid数据集中的所有value集合

    client.FlushDb();

    Dictionary<string, string> pairs5 = new Dictionary<string, string>();

    pairs5.Add("id", "001");

    pairs5.Add("name", "world");

    client.SetRangeInHash(hashid, pairs5);

    var values = client.GetHashValues(hashid);

    foreach (var item in values)

    {

        Console.WriteLine(item);

    }

    #endregion

    #region 删除hashid数据集中的key数据

    client.FlushDb();

    Dictionary<string, string> pairs6 = new Dictionary<string, string>();

    pairs6.Add("id", "001");

    pairs6.Add("name", "world");

    client.SetRangeInHash(hashid, pairs6);

    client.RemoveEntryFromHash(hashid, "id");

    var values6 = client.GetHashValues(hashid);

    foreach (var item in values6)

    {

        Console.WriteLine(item);

    }

    #endregion

    #region 判断hashid数据集中是否存在key的数据

    client.FlushDb();

    Dictionary<string, string> pairs7 = new Dictionary<string, string>();

    pairs7.Add("id", "001");

    pairs7.Add("name", "world");

    client.SetRangeInHash(hashid, pairs7);

    Console.WriteLine(client.HashContainsEntry(hashid, "id")); //T  F

    Console.WriteLine(client.HashContainsEntry(hashid, "number"));// T F

    #endregion

    #region 给hashid数据集key的value加countby，返回相加后的数据

    client.FlushDb();

    Dictionary<string, string> pairs8 = new Dictionary<string, string>();

    pairs8.Add("id", "001");

    pairs8.Add("name", "world");

    pairs8.Add("number", "2");

    client.SetRangeInHash(hashid, pairs8);

    Console.WriteLine(client.IncrementValueInHash(hashid, "number", 2));

    //注意，存的值必须是数字类型，否则抛出异常

    #endregion

    #region 自定义

    HashTool.StoreAsHash<UserInfoTwo>(new UserInfoTwo() { Id = "10001", Name = "world" });

	var user = HashTool.GetFromHash<UserInfoTwo>("10001");

	Console.WriteLine("华丽丽的结束");

	#endregion

}

hash在redis里面的存储格式有两种，ZipList和Hashtable。ZipList就是压缩版的list，field及其值会依次存储，这个时候在存储时都要先找到最后一个存储的位置。如果存储的key的长度越来越多了或者说这个类的属性越来越多，这个时候找到最后一个位置时就需要使用for循环。Redis经过测试发现，当这个key也就是类的属性个数不超过512或者任意一个key或value的长度小于等于64个字节时，redis的性能影响是忽略不计的，当超过这个限定值时，redis就会使用另外一种数据结构Hashtable进行存储。

HashTable存储时就是使用key-Value的形式进行存储。通过hash算法得出需要存储值对应的hash算法的出来的值作为特征，通过这个hash算法得出的特征值理论上是不会重复的。

哎，后面全是算法+算法+算法以后需要恶补一下算法，可能就恍然大悟了吧

巴特西

Redis之品鉴之旅（二）

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