Redis의 다양한 자료구조

다양한 자료 구조

레디스에서는 Strings, Sets, Sorted Sets, Lists 등 다양한 자료 구조를 지원하고 있다.
각 자료 구조의 정의, 특징, 예시에 대해서 알아보자.

자료 구조 중에서는 Bitfields와 Geospatial indexes는 제외하였으며
명령어도 엔터프라이즈 버전 것은 제외하였다.

참고 사이트에서
명령어에 대한 상세정보를 추가로 확인할 수 있다.

Strings

정의

• 문자열 데이터를 저장 및 조회할 수 있는 기본 자료 구조

특징

• 최대 512 MB까지 저장할 수 있다.
• 단순 증감 연산에 좋다.
• String으로 변환할 수 있는 바이너리 데이터나 이미지 파일도 저장할 수 있다.

예시

• "문자열 데이터"

명령어

• 데이터 저장
  • SET key_이름 값 [EX 만료시간] [PX 만료시간] [NX|XX]
    • 값을 저장한다.
    • 기존에 데이터가 있으면 덮어쓴다.
    • 만료시간 설정
      • EX : 초 단위 설정
      • PX : 밀리초 단위 설정
    • 데이터 덮어쓰기 설정
      • NX : 신규 key일 때만 데이터 저장
      • XX : 기존 key일 때만 데이터 저장
    • EX, PX, NX, XX 옵션은 2.6.12 버전부터 사용할 수 있다.
• 데이터 조회
  • GET key_이름
    • 값을 조회한다.
  • GETRANGE key_이름 시작_인덱스 종료_인덱스
    • 시작 인덱스부터 종료 인덱스까지의 문자열만 조회한다.
    • 인덱스는 0부터 시작한다.
  • STRLEN key_이름
    • 문자열의 바이트 수를 리턴한다.
• 데이터 삭제
  • DEL key_이름
    • 데이터를 삭제한다.
    • DEL key1 key2 key3처럼 사용하면 여러 데이터를 한꺼번에 지울 수 있다.
• 증감 연산
  • INCR key_이름
    • 값을 1 증가시킨다.
    • 신규 key라면 값을 1로 저장한다.
  • DECR key_이름
    • 값을 1 감소시킨다.
    • 신규 key라면 값을 -1로 저장한다.
  • INCRBY key_이름 지정값
    • 값을 지정한 값만큼 증가시킨다.
    • 신규 key라면 값을 지정한 값으로 저장한다.
  • DECRBY key_이름 지정값
    • 값을 지정한 값만큼 감소시킨다.
    • 신규 key라면 값을 - 지정한 값으로 저장한다.

Lists

정의

• 정렬되어 있지 않은 데이터를 모아둔 집합 데이터

특징

• 입력된 순서로대로 저장하기 때문에 정렬되어 있지 않다.
• 내부 데이터는 서로 Linked List(링크드 리스트) 형태로 연결되어 있다.
• 중복 데이터를 허용한다.
• 스택 구조나 큐 구조에 적합하다.
• Head나 Tail에서의 추가/삭제는 O(1)의 복잡도를 가진다.
• Head나 Tail이 아닌 Lists 중간에서의 추가/삭제는 보통 O(n)의 복잡도를 가진다.
• 데이터를 조회할 때는 O(n)의 복잡도를 가진다.
• 예시
  • [S, A, N, G, W, O, N]

명령어

• 데이터 저장
  • LPUSH key_이름 값
    • 데이터를 리스트 왼쪽에 삽입한다.
    • LPUSH key_이름 값1 값2 값3처럼 데이터를 한 번에 여러 개 저장할 수도 있다.
  • RPUSH key_이름 값
    • 데이터를 리스트 오른쪽에 삽입한다.
    • RPUSH key_이름 값1 값2 값3처럼 데이터를 한 번에 여러 개 저장할 수도 있다.
  • LSET key_이름 인덱스 값
    • 특정 인덱스의 값을 변경한다.
  • LPUSHX key_이름 값
    • 기존 리스트가 존재할 때 데이터를 리스트 왼쪽에 삽입한다.
    • LPUSH와 달리 데이터를 1개만 저장할 수 있다.
  • RPUSHX key_이름 값
    • 기존 리스트가 존재할 때 데이터를 리스트 오른쪽에 삽입한다.
    • RPUSH와 달리 데이터를 1개만 저장할 수 있다.
• 데이터 조회
  • LRANGE key_이름 시작_인덱스 종료_인덱스
    • 시작 인덱스부터 종료 인덱스까지의 데이터 목록을 조회한다.
    • 시작 인덱스와 종료 인덱스를 필수로 지정해야 한다.
    • 인덱스는 0부터 시작한다.
    • 시작 인덱스에 0을, 종료 인덱스에 -1을 입력하면 전체를 조회한다.
    • 실제 데이터 개수보다 범위가 넓어도 에러가 발생하지 않는다.
    • asc/desc 키워드를 사용하면 정렬이 가능하긴 한데 엔터프라이즈 버전에서만 지원한다.
  • LLEN key_이름
    • 해당 리스트에 있는 데이터의 총 개수를 반환한다.
• 데이터 삭제
  • LREM key_이름 개수
    • 개수가 양수면 왼쪽에서부터 삭제한다.
    • 개수가 음수면 오른쪽에서부터 삭제한다.
    • 개수가 0이면 전체를 삭제한다.
  • LTRIM key_이름 시작_인덱스 종료_인덱스
    • 시작 인덱스부터 종료 인덱스까지를 제외한 나머지 데이터를 전부 삭제한다.
    • 없는 범위를 선택하면 모든 데이터가 삭제되니 주의해야 한다.
• 데이터 조회 및 삭제
  • LPOP key_이름
    • 리스트 왼쪽에서 데이터 1건을 삭제하면서 해당 데이터의 값을 반환한다.
  • RPOP key_이름
    • 리스트 왼쪽에서 데이터 1건을 삭제하면서 해당 데이터의 값을 반환한다.

Sets

정의

• 정렬되어 있지 않은 데이터를 모아둔 집합 데이터

특징

• 중복 데이터를 허용하지 않는다.
• 교집합이나 합집합같은 일반적인 집합 연산에 효율적이다.
• key와 value가 1:N 관계이다.
  • 그래서 집합이라는 의미로 Sets의 value는 member라고 부르기도 한다.
• 예시
  • {S, A, N, G, W, O}

명령어

• 데이터 저장
  • SADD key_이름 값
    • 값을 저장한다.
    • SADD key_이름 값1 값2 값3처럼 데이터를 한 번에 여러 개 저장할 수도 있다.
  • SMOVE
• 데이터 조회
  • SMEMBERS key_이름
    • 모든 값을 조회한다.
  • SCARD key_이름
    • 요소의 개수를 조회한다.
• 데이터 삭제
  • SREM
    • 값을 삭제한다.
    • SREM key_이름 값1 값2 값3처럼 데이터를 한 번에 여러 개 삭제할 수도 있다.
• 데이터 조회 및 삭제
  • SPOP
• 집합 연산 (Read Only)
  • SUNION key_이름...
    • 나열한 key 이름에 해당하는 Sets들의 합집합을 조회한다.
    • 내부 요소는 특별한 순서없이 정렬된다.
    • asc/desc 키워드를 사용하면 정렬이 가능하긴 한데 엔터프라이즈 버전에서만 지원한다.
  • SINTER key_이름...
    • 나열한 key 이름에 해당하는 Sets들의 교집합을 조회한다.
    • 내부 요소는 특별한 순서없이 정렬된다.
    • asc/desc 키워드를 사용하면 정렬이 가능하긴 한데 엔터프라이즈 버전에서만 지원한다.
  • SDIFF key_이름...
    • 맨처음에 명시한 Sets를 기준으로 나열한 key 이름에 해당하는 Sets들의 차집합을 조회한다.
    • 내부 요소는 특별한 순서없이 정렬된다.
    • asc/desc 키워드를 사용하면 정렬이 가능하긴 한데 엔터프라이즈 버전에서만 지원한다.
• 집합 연산 (Write Only)
  • SUNIONSTORE 신규_Sets_key_이름 key_이름...
    • 나열한 key 이름에 해당하는 Sets들의 합집합을 생성해서 새로운 이름으로 저장한다.
    • 내부 요소는 특별한 순서없이 정렬된다.
    • 생성한 신규 집합은 SMEMBER로 조회한다.
    • 신규 Sets key 이름 자리에 기존 key 이름을 명시하면 해당 key에 데이터가 저장된다.
  • SINTERSTORE 신규_Sets_key_이름 key_이름...
    • 나열한 key 이름에 해당하는 Sets들의 교집합을 생성해서 새로운 이름으로 저장한다.
    • 내부 요소는 특별한 순서없이 정렬된다.
    • 생성한 신규 집합은 SMEMBER로 조회한다.
    • 신규 Sets key 이름 자리에 기존 key 이름을 명시하면 해당 key에 데이터가 저장된다.
  • SDIFFSTORE 신규_Sets_key_이름 key_이름...
    • 맨처음에 명시한 Sets를 기주으로 나열한 key 이름에 해당하는 Sets들의 차집합을 생성해서 새로운 이름으로 저장한다.
    • 내부 요소는 특별한 순서없이 정렬된다.
    • 생성한 신규 집합은 SMEMBER로 조회한다.
    • 신규 Sets key 이름 자리에 기존 key 이름을 명시하면 해당 key에 데이터가 저장된다.

Sorted Sets

정의

• 정렬되어 있는 데이터를 모아둔 집합 데이터

특징

• 중복 데이터를 허용하지 않는다.
• 데이터를 스코어(Score)와 함께 저장할 수 있다.
  • 스코어 값을 기준으로 데이터를 오름차순으로 정렬한다.
  • 스코어 값이 동일하다면 사전순으로 정렬한다.
  • value는 안 되지만 score는 중복이 가능하다.
• key와 value가 1:N 관계이다.
  • 그래서 집합이라는 의미로 Sorted Sets의 value는 member라고 부른다.
  • 데이터를 조회할 때는 O(log n)의 복잡도를 가진다.
  • Sorted Sets를 줄여서 ZSets라고 부른다.
• 예시
  • {"LG": 1, "KT": 2, "SSG": 3, "NC": 4, "KIA": 5}

명령어

• 데이터 저장
  • ZADD key_이름 스코어 값
    • 스코어와 값을 저장한다.
    • ZADD key_이름 스코어1 값1 스코어2 값2 스코어3 값3처럼 데이터를 한 번에 여러 개 저장할 수도 있다.
• 데이터 조회
  • ZRANGE key_이름 시작_인덱스 종료_인덱스 [LIMIT 오프셋 개수] [WITHSCORES]
    • 지정한 범위의 데이터를 조회한다.
    • 인덱스는 스코어를 기준으로 오름차순으로 생성된다.
      • 스코어가 같으면 사전 기준으로 인덱스가 정해진다.
    • 시작 인덱스에 0을, 종료 인덱스에 -1을 입력하면 전체를 조회한다.
    • LIMIT 옵션을 사용하면 일정 개수만 조회할 수 있다.
      • 오프셋으로 지정한 인덱스부터 조회한다.
      • 오프셋은 0부터 시작한다.
      • 개수는 1 이상이어야 한다.
      • 개수가 0일 경우 조회되지 않는다.
    • WITHSCORES 옵션을 사용하면 스코어도 함께 조회한다.
  • ZRANGEBYSCORE key_이름 시작_스코어 종료_스코어 [LIMIT 오프셋 개수] [WITHSCORES]
    • 지정한 스코어의 범위에 해당하는 데이터 개수를 조회한다.
      • 별도의 지정이 없으면 포함 검색을 한다.
        • 30 100이면 30 <= score <= 100이 된다.
      • 스코어 앞에 (를 붙이면 해당 포함하지 않는 검색을 한다.
        • (30 100이면 30 < score <= 100이 된다.
    • 시작 스코어에 -inf을, 종료 스코어에 +inf를 입력하면 전체를 조회한다.
      • -inf와 +inf는 그냥 양끝을 지정하는 명령어라서 스코어와 혼합해서 사용해도 된다.
    • LIMIT 옵션을 사용하면 일정 개수만 조회할 수 있다.
      • 오프셋으로 지정한 인덱스부터 조회한다.
      • 오프셋은 0부터 시작한다.
      • 개수는 1 이상이어야 한다.
      • 개수가 0일 경우 조회되지 않는다.
    • WITHSCORES 옵션을 사용하면 스코어도 함께 조회한다.
  • ZRANK key_이름 값
    • 해당 값의 순위(= 인덱스)를 조회한다.
    • 기준 : 스코어의 오름차순
  • ZREVRANK key_이름 값
    • 해당 값의 순위(= 인덱스)를 조회한다.
    • 기준 : 스코어의 내림차순
  • ZSCORE key_이름 값
    • 해당 값의 스코어를 조회한다.
  • ZCARD key_이름
    • 데이터의 개수를 조회한다.
  • ZCOUNT key_이름 시작_스코어 종료_스코어
    • 지정한 스코어의 범위에 해당하는 데이터 개수를 조회한다.
  • ZSCAN key_이름 커서[MATCH 패턴] [COUNT 개수]
    • MATCH 옵션을 사용하면 패턴에 맞는 데이터만 조회할 수 있다.
      • GLOB style patttern을 따른다.
    • COUNT 옵션을 사용하면 지정된 개수만큼 조회한다.
    • ZSCAN zset_name 0 match b*처럼 사용하면 된다.
• 데이터 삭제
  • ZREM key_이름 값
    • 해당하는 값을 삭제한다.
    • ZREM key_이름 값1 값2 값3처럼 데이터를 한 번에 여러 개 삭제할 수도 있다.
• 집합 연산 (Read Only)
  • ZUNION key_개수 key_이름... [WEIGHTS 가중치...] [AGGREGATE SUM|MIN|MAX] [WITHSCORES]
    • 나열한 key 이름에 해당하는 ZSets들의 합집합을 조회한다.
    • WITHSCORES 옵션을 사용하면 스코어도 함께 조회한다.
    • 6.2 버전부터 사용할 수 있다.
  • ZINTER key_개수 key_이름... [WEIGHTS 가중치...] [AGGREGATE SUM|MIN|MAX] [WITHSCORES]
    • 나열한 key 이름에 해당하는 ZSets들의 교집합을 조회한다.
    • WITHSCORES 옵션을 사용하면 스코어도 함께 조회한다.
    • 6.2 버전부터 사용할 수 있다.
  • ZDIFF key_개수 key_이름... [WEIGHTS 가중치...] [AGGREGATE SUM|MIN|MAX] [WITHSCORES]
    • 맨처음에 명시한 ZSets를 기준으로 나열한 key 이름에 해당하는 ZSets들의 차집합을 조회한다.
    • WITHSCORES 옵션을 사용하면 스코어도 함께 조회한다.
    • 6.2 버전부터 사용할 수 있다.
• 집합 연산 (Write Only)
  • ZUNIONSTORE 신규_Sets_key_이름 key_개수 key_이름... [WEIGHTS 가중치...] [AGGREGATE SUM|MIN|MAX] [WITHSCORES]
    • 나열한 key 이름에 해당하는 ZSets들의 합집합을 생성해서 새로운 이름으로 저장한다.
  • ZINTERSTORE 신규_Sets_key_이름 key_이름... [WEIGHTS 가중치...] [AGGREGATE SUM|MIN|MAX] [WITHSCORES]
    • 나열한 key 이름에 해당하는 ZSets들의 교집합을 생성해서 새로운 이름으로 저장한다.
  • ZDIFFSTORE 신규_Sets_key_이름 key_이름... [WEIGHTS 가중치...] [AGGREGATE SUM|MIN|MAX] [WITHSCORES]
    • 맨처음에 명시한 Sets를 기준으로 나열한 key 이름에 해당하는 Sets들의 차집합을 생성해서 새로운 이름으로 저장한다.
    • 6.2 버전부터 사용할 수 있다.
• 집합 연산 (공통 사항)
  • 내부 요소는 스코어를 기준으로 정렬된다.
  • 값이 동일한 요소가 존재한다면 집합 연산이 진행될 때 동일한 요소가 갖고 있는 스코어끼리 연산된다.
  • 신규 ZSets key 이름 자리에 기존 key 이름을 명시하면 해당 key에 데이터가 저장된다.
  • WEIGHTS 옵션을 사용하면 집합 연산을 하기 전에 각 ZSets의 모든 요소의 스코어에 가중치를 곱한다.
    • 만약에 특정 ZSets의 특정 요소의 스코어가 2고, 가중치가 3이라면
      해당 요소의 실제 스코어는 6이 된 상태로 집합 연산을 시작한다.
  • AGGREGATE 옵션을 사용하면 집합 연산 시 발생하는 스코어의 연산 방식을 변경할 수 있다.
    • 생략하면 기본값은 SUM이다.
    • SUM을 사용하면 모든 스코어를 더한다.
    • MIN을 사용하면 스코어 중에서 가장 작은 값을 사용한다.
    • MAX를 사용하면 스코어 중에서 가장 큰 값을 사용한다.

Hashes

정의

• 해시형 자료 구조

특징

• Field(필드)와 Value(값)로 구성된다.
  • 필드는 일종의 서브 키라고 생각하면 된다.
• 값을 저장 및 조회하려면 레디스 키와 필드를 동시에 사용해야 한다.
• 대부분의 관련 명령어의 복잡도는 O(1)이다.
  • HKEYS, KVALS, HGETALL만 복잡도가 O(n)이다.
• 메모리가 허용하는 한 제한 없이 값을 저장할 수 있다.
• 예시
  • {"Name": "Sangwon", "Age": "27", "Gender": "Male"}

명령어

• 데이터 저장
  • HSET key_이름 field_이름 값
    • 필드와 값을 저장한다.
  • HMSET key_이름 필드1 값1 필드2 값2 필드3 값3
    • 여러 필드에 대한 값을 한 번에 저장한다.
• 데이터 조회
  • HGET key_이름 field_이름
    • 필드로 값을 조회한다.
  • HMGET key_이름 필드1 필드2 필드3
    • 여러 필드에 대한 값을 한 번에 조회한다.
  • HKEYS key_이름
    • 모든 필드 목록을 조회한다.
  • HVALS key_이름
    • 모든 값 목록을 조회한다.
  • HGETALL key_이름
    • 모든 필드 및 값 목록을 조회한다.
  • HLEN key_이름
    • 필드의 개수를 조회한다.
  • HEXISTS key_이름 field_이름
    • 필드가 존재하는 지 확인한다.
  • STRLEN key_이름 field_이름
    • 값의 바이트 수를 조회한다.
• 데이터 삭제
  • HDEL key_이름 field_이름
    • 필드로 value를 삭제한다.
    • HDEL key_이름 필드1 필드2 필드3처럼 데이터를 한 번에 여러 개 삭제할 수도 있다.

Bitmaps

정의

• 비트 연산을 사용할 수 있는 자료 구조

특징

• 최대 2^32 Bit까지 저장할 수 있다.
• 저장할 때 저장 공간 절약이 많이 된다.
• 예시
  • 10100111001001010100110010

명령어

• 데이터 저장
  • SETBIT key_이름 오프셋 값
    • 오프셋에는 몇 번째 비트인지를 작성한다.
      • 정수만 입력할 수 있다.
    • 값은 0과 1만 사용할 수 있다.
    • 오프셋은 0부터 시작한다.
• 데이터 조회
  • GETBIT key_이름 오프셋
    • 오프셋에 해당하는 위치의 비트를 조회한다.
  • BITCOUNT key_이름
    • 값이 1인 비트의 개수를 조회한다.

HyperLogLog

정의

• 집합의 데이터 개수를 추정할 수 있는 알고리즘의 이름 겸 레디스의 자료 구조
  • Sets를 개선한 자료 구조

특징

• HyperLogLog 알고리즘을 비트 패턴을 분석하여 비교적 정확한 추정 값을 계산할 수 있다.
  • 오차는 약 0.81%다.
• 정확하게 계산하는 경우에 사용하면 시스템 부하가 발생한다.
  • 추정 값을 계산하는 것에 최적화가 되어 있기 때문이다.
• 중복된 값을 제거할 수 있다.
• 저장 공간이 작아 카운트같은 케이스에 적합하다.
  • 저장되는 모든 값이 12 kb로 고정된다.
• 저장된 데이터는 다시 확인할 수 없다.
  • 데이터 보안에 적절하다.
• 값을 원소(element)라고 부른다.
• 예시
  • 00110101 11001110 10101010

명령어

• 데이터 저장
  • PFADD key_이름 값
    • 값을 저장한다.
    • PFADD key_이름 값1 값2 값3처럼 데이터를 한 번에 여러 개 저장할 수도 있다.
• 데이터 조회
  • PFCOUNT key_이름
    • 원소의 개수를 조회한다.
    • PFCOUNT key1 key2 key3처럼 데이터를 한 번에 여러 개 조회할 수도 있다.
  • PFMERGE key_이름...
    • 원소의 개수를 합산해서 조회한다.
    • 맨처음에 명시한 key에 해당하는 HyperLogLog에 개수가 합산되어 저장된다.
      • 신규 key로 저장해도 되고, 기존 key에 저장해도 된다.
    • 나머지 key 목록에 해당하는 HyperLogLog도 삭제되지 않고 남아있다.

Streams

정의

• Log나 IoT 신호와 같이 지속적으로 빠르게 발생하는 데이터를 처리하기 위한 자료구조

특징

• 이벤트성 로그를 처리할 수 있다.
• Kafka나 RabbitMQ같은 일종의 메시지 서비스 기능을 사용할 수 있다.
• 스트림 키 이름, 값, 필드를 사용할 수 있는 자료 구조다.
• 데이터는 추가만 할 수 있고 수정은 할 수 없다.
• 흔히 로그 조회할 때 tail -f를 사용하는 것처럼 신규 데이터를 실시간으로 확인할 수 있다.
• 데이터를 조회할 때 id 값 기반으로 시간 범위로 조회한다.
• Streams는 하나의 테이블이라고 볼 수 있다.
  • XADD 명령어를 사용해보면 이해할 수 있다.
    • key는 테이블의 역할을 한다.
    • 아이디는 PK의 역할을 한다.
    • 필드는 컬럼의 역할을 한다.
    • 값은 그냥 값이다.
  • 개인적인 느낌이니 이런 거구나라고만 생각하자.
• 5.0 버전부터 사용할 수 있다.
• 예시
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출처

Data structures
[REDIS] 📚 자료구조 명령어 종류 & 활용 사례 💯 총정리
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Redis 기본 자료구조
[Redis] 레디스 알고 쓰자. - 정의, 저장방식, 아키텍처, 자료구조, 유효 기간
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