Redis 提供了多种丰富的数据结构，每种数据结构都能解决不同类型的应用场景问题。以下是 Redis 支持的主要数据结构：

1. 字符串（String）

• 描述：Redis 中最基本的数据类型，存储简单的字符串。一个字符串的最大长度为 512MB。
• 应用场景：适合存储简单的键值对，例如缓存、会话信息等。

2. 哈希（Hash）

• 描述：哈希是一个键值对的集合，类似于 Java 中的 Map 或 Python 中的字典。哈希可以存储多个字段（key-value 对）。
• 应用场景：适合存储对象类型的数据，例如用户信息（用户名、密码、邮箱等）或商品信息。

3. 列表（List）

• 描述：Redis 的列表是一种双端链表，可以在两端高效地插入和删除元素。可以使用 LPUSH 和 RPUSH 命令将元素推入列表的左端和右端。
• 应用场景：适用于消息队列、任务调度系统，或者需要顺序处理的场景。

4. 集合（Set）

• 描述：Redis 集合是一种无序的字符串集合，集合中的元素是唯一的，不允许重复。可以进行求交集、并集、差集等操作。
• 应用场景：适合存储不重复的元素，如用户标签、社交网络中的朋友列表等。

5. 有序集合（Sorted Set）

• 描述：有序集合是 Redis 中的一个高级数据结构，它是一个按分数（score）排序的集合。每个元素都是一个值和一个分数的组合。
• 应用场景：适用于排行榜、任务优先级调度等需要根据顺序来存储数据的场景。

6. 位图（Bitmap）

• 描述：位图是一个简单的字符串，但是每个字符代表一个二进制位，可以非常高效地存储和操作二进制数据。
• 应用场景：适用于大规模的计数和标志存储，如统计用户的活跃情况、签到系统等。

7. HyperLogLog

• 描述：HyperLogLog 是一种概率性的数据结构，用于估算集合的基数（即不重复元素的数量）。它的特点是使用很少的内存就能得到一个近似值。
• 应用场景：适用于大数据量的基数统计，比如估算网站的唯一访问量（UV）。

8. 地理空间（Geospatial）

• 描述：Redis 提供了地理空间索引的功能，可以通过 GEO 数据结构存储地理位置的数据。Redis 使用 Geohash 来表示地理坐标。
• 应用场景：适用于存储地理位置，如位置服务、最近的商家或用户附近的人。

9. Stream（流）

• 描述：Stream 是 Redis 5.0 引入的新数据结构，类似于日志或消息队列，能够按照时间顺序追加消息，并且可以支持消费端按消费位点拉取数据。
• 应用场景：适用于实现高效的消息队列、日志收集、事件源等场景。

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