揭秘深入了解Redis查询时间（统计redis查询时间）

复杂度

深入了解Redis查询时间复杂度是对了解Redis性能最重要的一步，尤其是在系统设计过程中，需要很好地了解Redis查询时间复杂度即可控制系统的渲染性能和可用性。

在理解Redis查询时间复杂度之前，先了解一下相关知识：时间复杂度和空间复杂度，时间复杂度是指一个算法或程序在解决一个问题所花费的时间，而空间复杂度则是指一个算法或程序在解决一个问题所花费的空间。Redis支持各种数据结构，因此，需要选择合适的数据结构，以便获得最低的查询时间复杂度，满足性能需求。

Redis查询时间复杂度主要依赖于数据结构，它支持主要的数据结构包括字符串，列表，哈希，集合，有序集合，地图，位图等。常规的算法读写复杂度，可分为3个类，O(1), O(logN), O(N)等。

首先介绍一下字符串，它最普遍的数据结构，key-value 对存储在里面，读取操作复杂度为 O(1)，写操作复杂度也为 O(1)，支持多种原子操作，因此，字符串主要用于存取时间敏感的少量的数据。

其次介绍列表，它是 Redis 中的一种数据结构，支持有序存储和无序查找，可以快速插入和取出元素，即支持 O(1)的读写复杂度。也有一些支持时间复杂度 O(logN)的列表操作，比如 POP GREP NIPGREP etc.

然后介绍一下哈希，它是 Redis中一种常用的数据结构，它使用Hash Table来储存数据，既可以保证空间复杂度 O(1)，又能够较快速地查找、修改、更新之类的任务 O(1) 或 大约 O(logN)。

在此还要介绍一下集合，它也是Redis中一种经常使用的数据结构，它提供了基本的功能，如增加、删除和查找功能，集合查询非常快，其增加和 删除操作复杂度也是 O(1)。

最后介绍的是有序集合，它性能比集合更好，因为它可以利用二进制索引树（BTR）实现有序查找操作，其时间复杂度为 O(logN)，也提供了范围查询的支持，可在 O(logN) 时间内找到指定范围的元素。

总得出，Redis查询时间复杂度可以O(1)， O(logN) 或 O(N)，具体取决于使用数据结构和操作，读者需要根据项目实际需求，权衡以上这三种复杂度，以找到最佳的Redis数据结构。