Redis 提供了多种数据类型，每种数据类型都有其独特的实现结构和使用场景。以下是 Redis 中常见的数据类型及其底层实现结构：
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字符串（String）
- 字符串是最基本的数据类型，可以存储二进制安全的字符串、整数或浮点数。
- 实现结构：Redis 使用
SDS（Simple Dynamic String）结构来存储字符串，这是一种类似于 C 语言字符串的结构，但 SDS 优化了解决C字符串的一些缺陷，如长度信息预存储，减少多次操作时的内存重分配等。
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列表（List）
- 列表是一个有序的字符串集合，可以在列表的两端进行高效地插入和删除操作。
- 实现结构：列表由多个
quicklist（快速列表）组成，而quicklist本质上是一个双向链表，每个节点包含一个ziplist（压缩列表），从而实现了空间和时间复杂度的平衡。
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哈希（Hash）
- 哈希是一个键值对的集合，可以在一个哈希数据结构中存储多个字段和值。
- 实现结构：哈希使用
ziplist或hashtable（散列表）来存储数据，取决于元素的数量和大小。当元素数量较少且较小的时候，Redis 使用ziplist，反之则使用hashtable。
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集合（Set）
- 集合是一个无序的唯一值的集合，支持集合间的交集、并集和差集操作。
- 实现结构：集合使用
intset（整数集合）或hashtable，intset用于存储整数值，且当集合中的所有元素都可以表示为整数时使用，以节省空间；否则使用hashtable。
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有序集合（Sorted Set）
- 有序集合类似于集合，但每个成员都关联着一个分数（score），可以根据分数对成员进行排序，同时保持唯一性。
- 实现结构：有序集合使用
skiplist（跳跃表）和hashtable结构。skiplist用于按分数排序和查找，而hashtable用于存储成员和分数的映射。
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位图（Bitmaps）
- 位图是一种按照单个位进行操作的字符串类型，常用于活跃用户统计、用户签到功能等。
- 实现结构：位图在 Redis 中实际上就是一系列的比特位，存储在字符串类型中，每个比特位可以表示一个元素的存在与否。
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HyperLogLog
- HyperLogLog 是一种用于近似计算不同元素个数（基数）的算法，添加元素时只记录元素个数，不存储元素本身，节省空间并避免重复计数。
- 实现结构：HyperLogLog 使用概率数据结构来估计基数，存储空间非常小，适用于需要大量数据的统计场景。
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GeoSpatial Indexes
- 地理空间索引用于地理位置查询，如两点之间的距离、一个点附近有多少元素等。
- 实现结构：地理空间索引在内部使用
sorted set结构，其中每个元素的 score 代表经纬度的编码值，从而可以利用 sorted set 的范围查询能力来进行地理空间查询。