2025年java基础增删改查

java基础增删改查1 缘起 继续系统补充 Redis 基础数据类型操作知识 为帮助读者更加系统地学习 Redis 基础数据操作 分享其他数据类型操作文章 序号 文章 1 String 操作详解 2 Hash 操作详解 3 List 操作详解 4 Set 操作详解 Redis 进阶 图文讲解 Redis 底层数据结构之 embstr raw ziplist

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1 缘起

继续系统补充Redis基础数据类型操作知识。
为帮助读者更加系统地学习Redis基础数据操作,
分享其他数据类型操作文章:

序号文章1String操作详解2Hash操作详解3List操作详解4Set操作详解

Redis进阶:图文讲解Redis底层数据结构之embstr,raw,ziplist,quicklist和hashtable (带源码讲解)

注意:

序号操作method1新增zadd,zinterstore2删除zrem,zremrangeByRank,zremrangeByScore3修改zincrby4查询zrange,zrangeByScore

2 Zset测试

Redis基础数据类型ZSet是set的另一种形式,比set的多了一个分数属性,
可以通过分数操作相关数据,比如按照分数范围查询数据,按照分数排序,
这也催生了skiplist的应用。
本文采用连接池的方式直连Redis,连接池配置如下:

  • 依赖
 
讯享网 
  • Redis连接池配置(可以根据需要设置为共用)
讯享网

2.1 新增数据

zset新增数据有两种方式:直接新增以及取交新增。
其中,直接新增有:单条新增和批量新增;
取交新增是取两个zset的交集,新增到新的zset中。

2.1.1 直接新增:zadd

单条新增是通过key、score和value方式进行;
批量新增是通过key,map(数据的score和value映射)进行。
测试样例如下:

 

单条新增的源码如下图所示,
由图可知,时间复杂度为 O ( l o g ( N ) ) O(log(N)) O(log(N)),当在某个zset中不存在添加的数据时,则新增,
若存在,则更新当前value的分数(score),如zset a,在a中添加数据:(xiaohua,1),
如果a中不存在该数据,则新增该数据到a中,
如果a中已存在(xiaohua, 0),则更新xiaohua的值为1。
在这里插入图片描述
当然,Redis库提供了批量添加数据的方式,
将value和score映射存储到Map中,一次性存储,
源码如下图所示,没有注释,不过按照测试结果可知,是通过Map添加数据。
在这里插入图片描述

2.1.2 取交集新建集合:zinterstore

既然zset是变种的集合,当然有交集的概念,
zset取多个zset的交集可以新建zset,
如zset a和zset b,取a和b的交集,生成新的zset c,
c的中value的score为a和b中对应value score的和。
同时,zinterstore提供了按照权重聚合方法,
使用ZParams的weights的方法,为对应zset score提供权重值,
即合并前,每个zset的score先乘以权重,然后在取交集,求和,
其中,ZParams中权重的数量应与待取交集的zset数量一致,为每个zset提供一个权重。
测试样例如下:

讯享网

zinterstore源码如下图所示,
由源码可知,时间复杂度为 O ( n ) + O ( m l o g m ) O(n)+O(mlogm) O(n)+O(mlogm),其中,n为待取交集的set集合的数据量,m为结果集合的数据量。
取交集的过程中,如果使用带权重的方法,合并前会先将zset中的score先乘以权重,
然后再合并求和。
在这里插入图片描述

2.2 删除数据

zset删除数据数据有三种方式:
(1)直接删除:zrem;
(2)按照顺序批量删除:zremrangeByRank;
(3)按照score范围删除:zremrangeByScore;
测试样例如下:

 

2.2.1 zrem

直接删除源码如下,由源码可知,
时间复杂度为 O ( l o g n ) O(logn) O(logn),zset中有该值,则按照对应的数据删除,没有则不操作。
在这里插入图片描述

2.2.2 zremrangeByRank

按照数据排序批量删除源码如下,
由于zset的数据是按照score排序存储的,
因此,天然可以按照排名批量删除数据。
有源码可知,时间复杂度为 O ( l o g n ) + O ( m ) O(logn)+O(m) O(logn)+O(m),其中,n为zset的原始数据数量,m为删除元素的数量。
排序范围:[0,n],当然,也可为负数,倒序删除。
在这里插入图片描述

2.2.3 zremrangeByScore

根据score范围删除,也是zset的一个天然方法,
源码如下图所示,由源码中,时间复杂度为 O ( l o g n ) + O ( m ) O(logn)+O(m) O(logn)+O(m),其中,其中,n为zset的原始数据数量,m为删除元素的数量。
score范围比较随意,按照需要填写即可。
在这里插入图片描述

2.3 修改数据

Redis的set是没有修改操作的,因为,set只存储value,
而zset当然也不支持修改value,这里的修改数据,是修改score,
测试样例如下:

 

修改score源码如下图所示,
由源码知,时间复杂度为 O ( l o g n ) O(logn) O(logn)
修改zset某个value的score时,如果value存在,则直接修改,
如果不存在value,则新增该数据。
在这里插入图片描述

2.4 查询数据

查询zset数据,由于zset特有的数据设计,
有两种常用的查询方式:
(1)根据索引查询:zrange;
(2)根据分数范围查询:zrangeByScore;
测试样例如下:

 

2.4.1 zrange

根据索引范围查询,源码如下图所示,
由源码知没有注释,按照测试结果,
zrange是根据索引范围查询。
在这里插入图片描述

2.4.2 zrangeByScore

zset的设计有score这个属性,
当然不能浪费,查询时按照分数范围查询
源码如下图所示,由源码知,时间复杂度为 O ( m ) O(m) O(m)
score范围是闭区间匹配,该方法类似于SQL的LIMIT语句。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3 小结

zset增删改查汇总:

序号操作method1新增zadd,zinterstore2删除zrem,zremrangeByRank,zremrangeByScore3修改java基础增删改查zincrby4查询zrange,zrangeByScore
序号文章1String操作详解2Hash操作详解3List操作详解4Set操作详解

Redis进阶:图文讲解Redis底层数据结构之embstr,raw,ziplist,quicklist和hashtable (带源码讲解)

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