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Redis的常见的数据类型有String、Hash、Set、List、ZSet。还有三种不那么常见的数据类型：Bitmap、HyperLogLog、Geospatial。
| 数据类型 | 可以存储的值 | 可进行的操作 | 应用场景 |
|---|---|---|---|
| STRING | 字符串、整数、浮点数 | 对整数或浮点数可以进行自增、自减操作 对字符串操作 | 键值对缓存及常规计数: 微博数， 粉丝数 |
| LIST | 列表（内部使用双向列表实现） | 向列表两端添加元素，或者获得列表的某一个片段 | 存储文章ID列表、存储评论列表等 |
| SET | 无序集合（内部使用值为空的散列表） | 增加/删除元素、获取集合中元素、取交集并集等等 | 共同好友、共同关注等 |
| ZSET | 有序集合（内部使用散列表和跳表） | 添加、获取、删除元素 根据分值范围或者成员来获取元素 计算一个键的排名 | 去重、获取排名前几的用户 |
| HASH | 包含键值对的无序散列表 | 添加、获取、移除单个键值对 获取所有键值对 检查某个键是否存在 | 常用于存储对象 |
Bitmap：位图，是一个以位为单位的数组，数组中只能存储1或0，数组的下标在Bitmap中叫做偏移量。Bitmap实现统计功能，更省空间。面试中常问的布隆过滤器就有用到这种数据结构，布隆过滤器可以判断出哪些数据一定不在数据库中，所以常被用来解决Redis缓存穿透问题。
Hyperloglog：HyperLogLog 是一种用于统计基数的数据集合类型，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。缺点是 HyperLogLog 的统计规则是基于概率完成的，所以它给出的统计结果是有一定误差的，标准误算率是 0.81%。常见的应用场景：统计网站的UV
Geospatial：主要用于存储地理位置信息，常用于定位附近的人，打车距离的计算等。
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