tring型別是二進位制安全的，即string中可以包含任何資料。
redis 中的普通 string 採用 raw encoding 即原始編碼方式，該編碼方式會動態擴容，並通過提前預分配冗餘空間，來減少記憶體頻繁分配的開銷。
在字串長度小於 1mb 時，按所需長度的 2 倍來分配，超過 1mb，則按照每次額外增加 1mb 的容量來預分配。
redis中的數字也存為 string 型別，但編碼方式跟普通 string 不同，數字採用整型編碼，字串內容直接設為整數值的二進位制位元組序列。
在儲存普通字串，序列化物件，以及計數器等場景時，都可以使用 redis 的字串型別，字串資料型別對應使用的指令包括 set、get、mset、incr、decr 等。
list列表，是乙個快速雙向鍊錶，儲存了一系列的 string 型別的字串值
對於常規的 pop、push 元素，效能很高，時間複雜度為 o(1)，因為是列表直接追加或彈出。但對於通過隨機插入、隨機刪除，以及隨機範圍獲取，需要輪詢列表確定位置，效能就比較低下了。
操作 list 列表時，可以用 lpush、lpop、rpush、rpop、lrange 來進行常規的佇列進出及範圍獲取操作，在某些特殊場景下，也可以用 lset、linsert 進行隨機插入操作，用 lrem 進行指定元素刪除操作；最後，在訊息列表的消費時，還可以用 blpop、brpop 進行阻塞式獲取，從而在列表暫時沒有元素時，可以安靜的等待新元素的插入，而不需要額外持續的查詢。
set 是 string 型別的無序集合，set 中的元素是唯一的，即 set 中不會出現重複的元素。redis 中的集合一般是通過 dict 雜湊表實現的，所以插入、刪除，以及查詢元素，可以根據元素 hash 值直接定位，時間複雜度為 o(1)。
操作有序集合中，每個元素都會關聯乙個 double 型別的 score 分數值。有序集合通過這個 score 值進行由小到大的排序。有序集合中，元素不允許重複，但 score 分數值卻允許重複。
操作可以用有序集合來統計排行榜，實時重新整理榜單，還可以用來記錄學生成績，從而輕鬆獲取某個成績範圍內的學生名單，還可以用來對系統統計增加權重值，從而在 dashboard 實時展示。
略位圖是一串連續的二進位制數字，底層實際是基於string進行封裝儲存的
按 bit 位進行指令操作的。bitmap 中每一 bit 位所在的位置就是 offset 偏移，可以用 setbit、bitfield 對 bitmap 中每個 bit 進行置 0 或置 1 操作，也可以用 bitcount 來統計 bitmap 中的被置 1 的 bit 數，還可以用 bitop 來對多個 bitmap 進行求與、或、異或等操作。
bitmap點陣圖的特點是按位設定、求與、求或等操作很高效，而且儲存成本非常低，用來存物件標籤屬性的話，乙個 bit 即可存乙個標籤。可以用 bitmap，存使用者最近 n 天的登入情況，每天用 1 bit，登入則置 1。
使用經歷統計使用者登入情況 ： 1 2 3 5 天內登入
bitmap : 1 1 1 0 1
在儲存某個位置點時，首先利用geohash演算法，將該位置二維的經緯度，對映編碼成一維的 52 位整數值，將位置名稱、經緯度編碼 score 作為鍵值對，儲存到分類 key 對應的 sorted set 中。
需要計算某個位置點 a 附近的人時，首先以指定位置 a 為中心點，以距離作為半徑，算出 geo 雜湊 8 個方位的範圍， 然後依次輪詢方位範圍內的所有位置點，只要這些位置點到中心位置 a 的距離在要求距離範圍內，就是目標位置點。輪詢完所有範圍內的位置點後，重新排序即得到位置點 a 附近的所有目標。
使用 geoadd，將位置名稱（如人、車輛、店名）與對應的地理位置資訊新增到指定的位置分類 key 中；
使用 geopos 方便地查詢某個名稱所在的位置資訊；
使用 georadius 獲取指定位置附近，不超過指定距離的所有元素；
redis geo 地理位置，利用 geohash 將大量的二維經緯度轉一維的整數值，這樣可以方便的對地理位置進行查詢、距離測量、範圍搜尋。但由於地理位置點非常多，乙個地理分類 key 下可能會有大量元素，在 geo 設計時，需要提前進行規劃，避免單 key 過度膨脹。
redis 的 geo 地理位置資料結構，應用場景很多，比如查詢某個地方的具體位置，查當前位置到目的地的距離，查附近的人、餐廳、電影院等。geo 地理位置資料結構中，重要指令包括 geoadd、geopos、geodist、georadius、georadiusbymember 等。
使用 geodist 來獲取指定的兩個位置之間的距離。
hyperloglog是用來做基數統計的資料型別，當輸入巨大數量的元素做統計時，只需要很小的記憶體即可完成。hyperloglog 不儲存元資料，只記錄待統計元素的估算數量，這個估算數量是乙個帶有 0.81% 標準差的近似值，在大多數業務場景，對海量資料，不足 1% 的誤差是可以接受的。
redis 的 hyperloglog 在統計時，如果計數數量不大，採用稀疏矩陣儲存，隨著計數的增加，稀疏矩陣占用的空間也會逐漸增加，當超過閥值後，則改為稠密矩陣，稠密矩陣占用的空間是固定的，約為12kb位元組。
通過 hyperloglog 資料型別，你可以利用 pfadd 向基數統計中增加新的元素，可以用 pfcount 獲得 hyperloglog 結構中儲存的近似基數數量，還可以用 hypermerge 將多個 hyperloglog 合併為乙個 hyperloglog 結構，從而可以方便的獲取合併後的基數數量。
hyperloglog 的特點是統計過程不記錄獨立元素，占用記憶體非常少，非常適合統計海量資料。在大中型系統中，統計每日、每月的 uv 即獨立訪客數，或者統計海量使用者搜尋的獨立詞條數，都可以用 hyperloglog 資料型別來進行處理。
php核心 資料型別
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python的核心資料型別有 數字，字串，列表，字典，元組，檔案等。物件型別 例子 可變性 數字345，3.45，345l，3 4j 不可變字串 spam eggs 不可變列表 1,a b 2 可變字典 可變元組 1,2,spam 不可變檔案 myfile open data r w 內建函式var...