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关于Redis删除哈希表的问题
I'm CodeBear
2015-11-06 05:36:59
用Redis中的SetEntryInHashIfNotExists方法创建了一个哈希表(应该是哈希表),有没有方法把哈希表给删了,找了半天API,貌似没有提供直接删除哈希表的方法。
RemoveEntryFromHash(string hashId, string key),这个方法从名称和参数来看,应该是删除 指定哈希表下的某行数据的。。
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关于Redis删除哈希表的问题
用Redis中的SetEntryInHashIfNotExists方法创建了一个哈希表(应该是哈希表),有没有方法把哈希表给删了,找了半天API,貌似没有提供直接删除哈希表的方法。 RemoveEntryFromHash(string hashId, string key),这个方法从名称和参数来看,应该是删除 指定哈希表下的某行数据的。。
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2018-09-18
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redisTemplate.opsForHash().delete(key)
stonemqy
2016-03-02
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Remove(key)
redis
面试题.txt
redis
面试题
Redis
面试题通常涉及
Redis
的基本概念、数据结构、持久化、主从复制、高可用性等方面的知识。以下是一个关于
Redis
面试题的例子: 1.
Redis
的优势是什么?
Redis
具有以下几个优势: - 高性能:
Redis
是基于内存的数据库,读写速度非常快。 - 支持丰富的数据结构:
Redis
支持字符串、
哈希表
、列表、集合、有序集合等多种数据结构,使得开发者可以更灵活地处理数据。 - 持久化:
Redis
支持将数据持久化到磁盘,保证数据的安全性。 - 高可用性:
Redis
提供了主从复制和哨兵机制,保证了系统的高可用性。 - 分布式:
Redis
Cluster可以将数据分布在多个节点上,提高了系统的扩展性和容错性。 2.
Redis
的数据结构有哪些?
Redis
支持以下几种数据结构: - 字符串(String):最基本的数据结构,可以存储字符串、整数或浮点数。 -
哈希表
(Hash):类似于字典,可以存储多个键值对。 - 列表(List):有序的字符串列表,可以进行插入、
删除
、修改等操作。 - 集合(Set):无序的字符串集合,可以进行交集、并集、差集等操作。 - 有序
Redis
Set 集合的实例详解
Redis
Set 集合的实例详解
Redis
的Set是string类型的无序集合。集合成员是唯一的,这就意味着集合中不能出现重复的数据。
redis
中 集合是通过
哈希表
实现的,所以添加,
删除
,查找的复杂度都是O(1)。 集合中最大的成员数为 232 – 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。 实例
redis
127.0.0.1:6379> SADD runoobkey
redis
(integer) 1
redis
127.0.0.1:6379> SADD runoobkey mongodb (integer) 1
redis
127.0.0.1:6
阿里面试官:谈谈对
Redis
哈希表
的理解
相信
哈希表
大家并不陌生,今天顺便聊聊
Redis
的
哈希表
。 Hash表回顾
哈希表
是一种存储数据的结构,他有很多名字(键值对、字典、符号表、映射、关联数组)。在
哈希表
中,键和值是一一对应的关系,一个键key对应一个值value。
哈希表
这个数据结构可以通过键key,在O(1)时间复杂度的情况下获得对应的值。 由于C语言自己没有内置
哈希表
这一数据结构,因此
Redis
自己实现了Hash表。 哈希冲突及处理办法
哈希表
最关键的
问题
就在于哈希冲突。即,两个项,经过哈希函数计算,发现其对应的存储方式位置一致。对
Redis
的
哈希表
是如何扩容的?
当元素数量比较少的时候就需要缩容以节约不必要的内存。为ht[1]分配空间,ht[0].used当前值为4,8恰好是第一个大于等于4的2的N次幂,那么当前就会将ht[1]
哈希表
大小设置为8。ht[2]:两个
哈希表
,字典使用的
哈希表
是ht[0],ht[1]则是当对ht[0]
哈希表
进行rehash时使用。迁移过程中,新增的数据只会存在ht[1]中,而不会存放到ht[0],ht[0]只会减少不会新增。不会,因为在迁移时,首先会从ht[0]读取数据,如果ht[0]读不到,则会去ht[1]读。
「
Redis
数据结构」
哈希表
(Dict)
哈希表
中的每一个key 都是独一无二的,程序可以根据 key 查找到与之关联的 value,或者通过 key 来更新 value,又或者根据 key 来
删除
整个 key-value等等。
哈希表
优点在于,它能以 O(1) 的复杂度快速查询数据。怎么做到的呢?将 key 通过 Hash 函数的计算,就能定位数据在表中的位置,因为
哈希表
实际上是数组,所以可以通过索引值快速查询到数据。但是存在的风险也是有,在
哈希表
大小固定的情况下,随着数据不断增多,那么哈希冲突的可能性也会越高。解决哈希冲突的方式,有很多种。
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