Redis操作hash

来自：http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/6217453.html

Hash操作

hash表现形式上有些像pyhton中的dict,可以存储一组关联性较强的数据 ， redis中Hash在内存中的存储格式如下图：　　

 

hset(name, key, value)

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# name对应的hash中设置一个键值对（不存在，则创建；否则，修改）   # 参数：     # name，redis的name     # key，name对应的hash中的key     # value，name对应的hash中的value   # 注：     # hsetnx(name, key, value),当name对应的hash中不存在当前key时则创建（相当于添加）

hmset(name, mapping)

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# 在name对应的hash中批量设置键值对   # 参数：     # name，redis的name     # mapping，字典，如：{'k1':'v1', 'k2': 'v2'}   # 如：     # r.hmset('xx', {'k1':'v1', 'k2': 'v2'})

hget(name,key)

1	# 在name对应的hash中获取根据key获取value

hmget(name, keys, *args)

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# 在name对应的hash中获取多个key的值   # 参数：     # name，reids对应的name     # keys，要获取key集合，如：['k1', 'k2', 'k3']     # *args，要获取的key，如：k1,k2,k3   # 如：     # r.mget('xx', ['k1', 'k2'])     # 或     # print r.hmget('xx', 'k1', 'k2')

hgetall(name)

1	获取name对应hash的所有键值

hlen(name)

1	# 获取name对应的hash中键值对的个数

hkeys(name)

1	# 获取name对应的hash中所有的key的值

hvals(name)

1	# 获取name对应的hash中所有的value的值

hexists(name, key)

1	# 检查name对应的hash是否存在当前传入的key

hdel(name,*keys)

1	# 将name对应的hash中指定key的键值对删除

hincrby(name, key, amount=1)

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# 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建key=amount # 参数：     # name，redis中的name     # key， hash对应的key     # amount，自增数（整数）

hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)

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# 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建key=amount   # 参数：     # name，redis中的name     # key， hash对应的key     # amount，自增数（浮点数）   # 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建key=amount

hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)

Start a full hash scan with:

HSCAN myhash 0

Start a hash scan with fields matching a pattern with:

HSCAN myhash 0 MATCH order_*

Start a hash scan with fields matching a pattern and forcing the scan command to do more scanning with:

HSCAN myhash 0 MATCH order_* COUNT 1000

 

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# 增量式迭代获取，对于数据大的数据非常有用，hscan可以实现分片的获取数据，并非一次性将数据全部获取完，从而放置内存被撑爆   # 参数：     # name，redis的name     # cursor，游标（基于游标分批取获取数据）     # match，匹配指定key，默认None 表示所有的key     # count，每次分片最少获取个数，默认None表示采用Redis的默认分片个数   # 如：     # 第一次：cursor1, data1 = r.hscan('xx', cursor=0, match=None, count=None)     # 第二次：cursor2, data1 = r.hscan('xx', cursor=cursor1, match=None, count=None)     # ...     # 直到返回值cursor的值为0时，表示数据已经通过分片获取完毕

 

hscan_iter(name, match=None, count=None)

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# 利用yield封装hscan创建生成器，实现分批去redis中获取数据    # 参数：     # match，匹配指定key，默认None 表示所有的key     # count，每次分片最少获取个数，默认None表示采用Redis的默认分片个数    # 如：     # for item in r.hscan_iter('xx'):     #     print item