談到資料結構，一定會談到 「時間複雜度」。
在電腦科學中，演算法的時間複雜度是乙個函式，它定性描述該演算法的執行時間。在 redis 中，用它來表示，基於我們處理的資料的數量，命令執行的速度將會如何。時間複雜度常用大o符號表述。
時間複雜度可被稱為是漸近的，即考察輸入值大小趨近無窮時的情況。
最快的應該是 o(1) ，乙個常量。sismember 命令，用於查詢乙個值是否屬於乙個集合，就是 o(1)。
sismember 是個強力的命令，很大乙個原因就是快。redis 中的大多數命令都是 o(1)。
o(log(n)), 是第二快的，因為它需要掃瞄的區間範圍越來越小。通過使用這種型別的切分和處理方法，乙個非常大的集合僅需要做幾次迭代就會被迅速的分解。
zadd 是乙個 o(log(n)) 命令，n 表示在有序集合中的元素個數。
o(n) 在表中查詢沒有做索引的列就是乙個 o(n) 操作。就像用 ltrim 命令一樣。但是，在 ltrim 中，n 不是列表的元素個數，而是要移除的元素的個數。
zremrangebyscore 用來從有序列表中刪除那些權重在最小值和最高值之間的元素，擁有複雜度 o(log(n)+m)。
sort 命令，的複雜度 o(n+m*log(m))
還有兩個比較常用的是 o(n^2) 和 o(c^n)。n 越大，效能越差。redis 沒有這種複雜度的命令
假如說，乙個使用者叫 users:leto 的使用者，他的 基本資訊 有 ''
如果，想通過使用者 id， 和 email 都能快速檢索到要怎麼做？
方案1：使用 string 結構，存兩份
即用 id ，和 email 作為鍵，儲存兩次 。示例：
set users:[email protected] ''
set users:9001 ''
方案2：使用雜湊結構，用字段作為偽二階索引
先用 string 結構儲存基本資訊，再用雜湊結構 將 email 作為字段，id 作為值
set users:9001 ''
hset users:lookup:email [email protected] 9001
get users:9001id = redis.hget('users:lookup:email', '[email protected]')
user = redis.get("users:#")
上面的查詢優化的例子，其實是 手工維護你的 value 之間的索引和
引用。這樣的方式很常見。
在集合中維護索引：
sadd friends:leto ghanima paul chani jessica再跟蹤一下反向關係:
sadd friends_of:chani leto paul這些額外的索引值的處理和記憶體開銷會讓人嚇到，我們通過使用額外的查詢次數降低效能開銷。其實關係型資料庫也有一樣的開銷。
新增乙個或多個記錄
sadd 命令向集合中新增乙個或多個記錄:
sadd friends:vladimir piter
sadd friends:paul jessica leto "leto ii" chani
許多命令都可以接收乙個或者多個引數，或者有乙個帶有多個引數的子查詢
ids = redis.lrange('newusers', 0, 9)
redis.mget(*ids.map "})
通常，乙個客戶端向 redis 傳送乙個請求，然後在下次請求之前會一直等待返回。而用管道你可以傳送一堆請求卻不用等待它們的響應。這不單降低了網路開銷，也在效能上有顯著提高。
···redis.pipelined do
9001.times do
redis.incr('powerlevel')
endend
批處理會被管道加速。
redis 所有的命令都是原子性的，包括那些一次可以執行多項操作的命令也一樣。此外，在使用多命令的時候，redis 支援事務。
redis 確實是單執行緒的，這就是為什麼每個命令都是原子性的原因。事務的使用：一次只能執行乙個命令
示例：
multi
hincrby groups:1percent balance -9000000000
hincrby groups:99percent balance 9000000000
exec
redis.watch('powerlevel')
current = redis.get('powerlevel')
redis.multi()
redis.set('powerlevel', current + 1)
redis.exec()
keys 命令。該命令通過指定模式返回所有匹配的 key。這個命令看起來在某些情況下很適用，但是它絕對不應當用在產品**中。因為它為了查詢匹配的 key 會對所有的 key 做乙個線性掃瞄，它很慢。
於是，考慮用雜湊結構。就像我們可以用雜湊來暴露二級索引那樣，所以我們也可以用它來組織我們的資料:
hset bugs:1233 1 ''
hset bugs:1233 2 ''
end
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