结构 利用Redis中Map结构提高效率（redis里的map）

Redis是一个高性能、可基于内存的非关系型数据库，从数据存储结构上来讲，可以分为五类：String（字符串）、Hash（哈希）、List（列表）、Set（集合）和ZSet（有序集合）。Hash类型以field（字段）和value（值）的形式存储，可以用来存储对象的多个属性。利用其内置的一些常用结构，往往可以在极短的时间内实现难以描述的复杂结构，提升系统处理数据和记录元数据的效率。

使用Redis处理结构信息是一个常见的案例，其可以使用 Map 结构将任何数据解析为键/值对的形式。Map结构可以实现多数简单的键/值查询，可以极大的提高存取效率及查询速度。

下面是Redis建立Map结构的一个示例：

// 键
const keyName = 'myMap';
// 创建操作：map
client.hmset(keyName, {  
  foo1: 'bar1',
  foo2: 'bar2'
}); 
// 查询操作：map
const result = awt client.hgetall(keyName);
// 返回值
result = {
  foo1: 'bar1',
  foo2: 'bar2'
};

比如一个用户投票，现在有一个用户ID表中有200个用户，我们可以利用Map结构以ID为键，以投票数量为值，来存储该用户的投票数。这样便可将原本需要遍历200个用户的操作减少至O(1)。

Map结构也能够实现进一步复杂的结构，比如实现字典树结构，从而极大的提升字符串比较的效果。只要将要比较的字符串都转成HashMap的键即可，便可以实现一个树形结构，从而减少比较及存储字符串的时间。

在利用Redis的Map结构时，无论是以上两个示例，还是其他更复杂的结构，均可以较大的提高系统的效率，得益于Redis的设计精妙。