Redis의 데이터 타입, 명령어와 활용 사례

간단 요약

데이터 타입	명령어	설명	예제
Strings	SET	값 저장	`$ SET key value`
	GET	값 조회	`$ GET key`
Lists	LPUSH	왼쪽부터 값 추가	`$ LPUSH mylist value`
	LPOP	왼쪽에서 값 제거	`$ LPOP mylist`
	LINDEX	특정 위치의 값 조회	`$ LINDEX mylist 0`
Sets	SADD	값 추가	`$ SADD myset value`
	SMEMBERS	모든 멤버 조회	`$ SMEMBERS myset`
Sorted Sets(ZSets)	ZADD	값 및 점수 추가	`$ ZADD myzset score member`
	ZRANK	특정 멤버의 순위 조회	`$ ZRANK myzset member`
	ZRANGE	점수 범위로 멤버 조회	`$ ZRANGE myzset start stop`
Hashes	HSET	필드와 값을 설정	`$ HSET myhash field value`
	HGET	필드의 값을 조회	`$ HGET myhash field`
	HGETALL	해시의 모든 필드와 값 조회	`$ HGETALL myhash`
Streams	XADD	스트림에 메시지 추가	`$ XADD mystream * field value`
	XREAD	스트림에서 메시지 읽기	`$ XREAD COUNT count STREAMS mystream start`
Bits(Bitmaps)	SETBIT	비트 설정	`$ SETBIT key offset value`
	GETBIT	특정 비트 조회	`$ GETBIT key offset`
HyperLogLog(PF)	PFADD	요소 추가	`$ PFADD myhyperloglog value1 value2`
	PFCOUNT	중복 없는 요소의 수 조회	`$ PFCOUNT myhyperloglog`
GEO(geospatial)	GEOADD	위치 정보 추가	`$ GEOADD mygeo long lat member`
	GEOPOS	멤버의 위치 정보 조회	`$ GEOPOS mygeo member`
	GEODIST	두 멤버 사이의 거리 조회	`$ GEODIST mygeo member1 member2`
BloomFilter	BF.ADD	요소 추가	`$ BF.ADD myfilter value`
	BF.MADD	여러 요소를 한 번에 추가	`$ BF.MADD myfilter value1 value2`

 

 

 

Strings

Redis의 Strings 데이터 타입은 가장 기본적인 데이터 타입입니다. 바이트 배열로 구성되어, 단순한 문자열부터 이미지, 직렬화된 객체, 이진 데이터 등의 다양한 형태의 데이터를 저장할 수 있습니다. Strings 타입에서 저장할 수 있는 각 문자열의 크기는 최대 512MB입니다.

SET

지정된 키에 값을 저장합니다.

$ SET key value

$ SET contury korea

GET

지정된 키의 값을 조회합니다.

$ GET key

$ GET contury

MSET

여러 개의 키와 값을 동시에 저장합니다.

$ MSET key1 value1 key2 value2...

$ MSET contury korea city seoul

MGET

여러 키의 값을 한 번에 조회합니다.

$ MGET key1 key...

$ MGET contury city

INCR

키의 값이 정수이면, 값을 1 증가시킵니다.

$ INCR key

$ INCR length

DECR

키의 값이 정수이면, 값을 1 감소시킵니다.

$ DECR key

$ DECR length

APPEND

지정된 키의 현재 값 뒤에 값을 추가합니다.

$ APPEND key value

$ APPEND job programmer

 

활용 사례

1. Session Management(세션 관리)

Redis를 활용하면 빠르게 사용자의 세션 정보를 읽고 쓸 수 있습니다. 또한 Redis의 만료 시간 설정 기능을 활용하여 세션의 유효기간을 관리할 수도 있습니다.

$ SET user:dkswnkk:session "SessionID123" EX 3600  # 1시간 후에 만료되는 세션 정보 저장

$ GET user:dkswnkk:session  # 사용자의 세션 정보 조회

Redis에서는 ':' 구분자를 활용하여 키의 계층을 나타냅니다. 따라서 이를 통해 관련된 정보를 구조적으로 저장하고 관리할 수 있습니다.

2. Contures(간단한 카운터 구현)

웹 페이지의 조회수나 어떤 자원의 사용 횟수와 같은 정보를 카운트할 때, Redis의 String 타입과 INCR, DECR 명령어를 사용하면 매우 효과적으로 구현할 수 있습니다.

$ SET page_views 0  # 페이지 조회수 초기화

$ INCR page_views  # 페이지 조회 시마다 증가

$ INCR page_views

간단한 카운터는 Redis의 높은 처리 성능을 활용하여 빠르게 증감 연산을 수행할 수 있습니다.

3. Caching(캐싱)

데이터베이스 쿼리의 결과나 복잡한 연산의 결과를 재사용하기 위해 캐시로 저장하는 것은 애플리케이션의 응답 시간을 크게 단축시킬 수 있습니다. Redis는 In-meory DB로써 빠른 읽기와 쓰기 성능을 자랑하므로 이러한 캐싱 용도로 매우 적합합니다.

$ SET product:123:details "{ 'name': 'Laptop', 'price': '1000$' }" EX 600  # 상품 정보를 10분 동안 캐시로 저장

$ GET product:123:details  # 캐시된 상품 정보 빠르게 조회

캐시 데이터의 경우 언제든지 재생성될 수 있기 때문에 Redis의 만료 시간 설정 기능을 활용하여 캐시 데이터의 유효 기간을 설정하는 것이 좋습니다

 

 

Lists

Redis의 Lists 데이터 타입은 연결 리스트(Linked List)로 구현되어 있으며, 리스트의 앞, 뒤, 양 끝에서 아이템을 추가하거나 제거할 때 특히 유용합니다. 또한 순서가 있는 데이터를 저장하는 데 이용됩니다.

LPUSH

리스트의 앞쪽(왼쪽)에 하나 이상의 값들을 추가합니다.

$ LPUSH fruits apple

$ LPUSH fruits banana orange

RPUSH

리스트의 뒤쪽(오른쪽)에 하나 이상의 값들을 추가합니다.

$ RPUSH fruits kiwi

$ RPUSH fruits grape melon

LPOP

리스트의 앞쪽(왼쪽) 값을 제거하고 그 값을 반환합니다.

$ LPOP fruits

RPOP

리스트의 뒤쪽(오른쪽) 값을 제거하고 그 값을 반환합니다.

$ RPOP fruits

LRANGE

리스트에서 특정 범위의 요소들을 조회하는 데 사용됩니다. LRANGE key start stop 형식으로 사용하며, start와 stop은 인덱스로부서 0부터 시작합니다. 만약 음수를 사용한다면, 리스트의 끝에서부터 역순으로 계산됩니다.

ex) 첫 번째부터 세 번째 요소까지 조회

$ LPUSH mylist "three" "two" "one"
$ LRANGE mylist 0 2

> "one", "two", "three"

ex) 리스트의 마지막 세 요소 조회

$ LRANGE mylist -3 -1

> "one", "two", "three"

ex) 전체 리스트 조회

$ LRANGE mylist 0 -1

> "one", "two", "three"

LINDEX

리스트에서 특정 위치의 요소를 조회하는 데 사용됩니다. LINDEX key index 형식으로 사용합니다.

ex) 첫 번째 요소 조회

$ LPUSH mylist "three" "two" "one"
$ LINDEX mylist 0

> "one"

ex) 세 번째 요소 조회

$ LPUSH mylist "three" "two" "one"
$ LINDEX mylist 2

> "three"

ex) 마지막 요소 조회

$ LPUSH mylist "three" "two" "one"
$ LINDEX mylist -1

> "three"

 

활용 사례

1. Task Queue(작업 대기열)

Redis의 List 데이터 타입은 FIFO(FIrst-In-FIrst-Out)의 특성을 가지므로, 애플리케이션에서 비동기적으로 처리해야 하는 작업들을 대기열에 넣어두고, 다른 프로세스나 스레드가 차례대로 작업을 처리하도록 할 수 있습니다.

$ LPUSH taskQueue "send email"  # 이메일 보내기 작업을 대기열의 맨 앞에 추가
$ LPUSH taskQueue "resize image"  # 이미지 리사이징 작업을 대기열의 맨 앞에 추가

$ RPOP taskQueue  # 대기열에서 가장 오래된 작업(가장 뒤쪽에 있는 작업)을 가져와 처리

2. Activity Stream(활동 기록)

사용자의 최근 활동이나 이벤트를 실시간으로 순서대로 추적하고 저장하여 실시간 분석인 대시보드 업데이트에 활용될 수 있습니다. 여기서 LPUSH를 사용하여 새로운 로그를 리스트의 앞쪽에 추가하므로, 최신의 로그가 항상 맨 앞에 위치하게 됩니다.

$ LPUSH user:1234:activity "logged in"  # 사용자 로그인 로그 기록
$ LPUSH user:1234:activity "viewed profile"  # 사용자 프로필 조회 로그 기록
$ LPUSH user:1234:timeline "Posted a new photo"  # 사진 업로드 로그 기록
$ LPUSH user:1234:timeline "Updated profile"  # 프로필 업데이트 로그 기록
...
$ LRANGE user:1234:timeline 0 9  # 사용자의 최근 10개 로그 조회

3. Pagination(페이지네이션)

List의 일부분을 LRANGE를 사용하여 가져오는 특성을 활용하여 웹 페이지나 앱에서 데이터의 일부분만을 화면에 표시하는 페이지네이션을 구현할 수 있습니다.

$ LPUSH articles "article3"  # 세 번째 기사를 맨 앞에 추가
$ LPUSH articles "article2"  # 두 번째 기사를 맨 앞에 추가
$ LPUSH articles "article1"  # 첫 번째 기사를 맨 앞에 추가

$ LRANGE articles 0 2  # 처음부터 세 번째 기사까지 조회

4. Real-time Chat History(실시간 채팅 기록)

실시간 채팅에서는 사용자들 사이의 대화 내용을 실시간으로 저장하고, 새로운 사용자가 채팅방에 들어왔을 때 최근 대화 내용을 조회할 수 있습니다.

 

 

Sets

Redis의 Sets 데이터 타입은 중복을 허용하지 않는 문자열 집합을 저장합니다. Set은 추가, 삭제 및 존재하는지 검사하는 연산을 O(1)의 시간 복잡도로 제공합니다.

SADD

Set에 하나 이상의 값들을 추가합니다. 만약 이미 Set에 존재하는 값을 추가하려고 시도한다면 해당 연산은 무시되며, 성공한다면 추가된 값의 수를 반환합니다.

$ SADD myset "value1"
> (integer) 1

$ SADD myset "value2" "value3"
> (integer) 2

$ SADD myset "value3"
> (integer) 0

SMEMBERS

Set에 포함된 모든 값을 조회합니다.

$ SMEMBERS myset
> "value1", "value2", "value3"

SREM

Set에서 하나 이상의 값을 제거합니다. 반환값은 제거된 값의 수입니다.

$ SREM myset "value1"
> (integer) 1

$ SREM myset "value2" "value3"
> (integer) 2

SISMEMBER

특정 값이 Set에 있는지 확인합니다. 있다면 1, 없다면 0을 반환합니다.

$ SISMEMBER myset "value1"
> (integer) 1

$ SISMEMBER myset "value4"
> (integer) 0

SCARD

Set의 값 수를 반환합니다.

$ SCARD myset
> (integer) 2

SDIFF

두 Set 간의 차집합을 반환합니다.

$ SADD set1 "a" "b" "c"
> (integer) 3

$ SADD set2 "b" "c" "d"
> (integer) 3

$ SDIFF set1 set2
> "a"

SINTER

두 Set 간의 교집합을 반환합니다.

$ SINTER set1 set2
> "b", "c"

SUNION

두 Set 간의 합집합을 반환합니다.

$ SUNION set1 set2
> "a", "b", "c", "d"

 

활용 사례

1. Unique Item Collection(고유한 항목의 집합)

게시물에 추가된 태그나 특정 카테고리에 속하는 아이템을 관리할 때 Sets를 활용하면 중복을 방지하면서 효율적으로 항목을 관리할 수 있습니다.

$ SADD article:tags "news" "tech" "redis"
> (integer) 3

$ SMEMBERS article:tags
> "news", "tech", "redis"

2. User Tracking(사용자 추적)

웹 사이트에 방문한 사용자의 IP 주소나 ID 등을 Set에 저장하여, 특정 기간 동안의 고유한 방문자 수를 계산할 수 있습니다.

$ SADD visitors:today "192.168.0.1" "192.168.0.2"
> (integer) 2

$ SCARD visitors:today
> (integer) 2

 

 

Sorted Sets(ZSets)

Redis의 ZSets 데이터 타입은 Set과 유사하게 중복을 허용하지 않는 멤버를 저장하지만, 각 멤버는 연관된 점수(score)를 가지며 이 점수에 따라 정렬됩니다. 이를 통해 멤버 간의 순서를 유지하면서도 Set의 모든 장점을 활용할 수 있습니다.

ZADD

ZSet에 멤버와 해당 멤버의 점수를 추가합니다.

$ ZADD myzset 1 "one"
> (integer) 1

$ ZADD myzset 2 "two" 3 "three"
> (integer) 2

ZRANGE

ZSet에서 지정된 범위의 멤버를 점수에 따라 정렬하여 반환합니다. WITHSCORES 옵션을 추가하면, 반환된 멤버 옆에 해당 멤버의 점수도 함께 표시됩니다.

$ ZRANGE myzset 0 -1
> "one", "two", "three"

$ ZRANGE myzset 0 -1 WITHSCORES
> "one", "1", "two", "2", "three", "3"

ZREM

ZSet에서 하나 이상의 멤버를 제거합니다.

$ ZREM myzset "one"
> (integer) 1

ZCARD

ZSet에 있는 멤버의 수를 반환합니다.

$ ZCARD myzset
> (integer) 2

ZSCORE

특정 멤버의 점수를 반환합니다.

$ ZSCORE myzset "three"
> "3"

ZRANK

특정 멤버가 ZSet 내에서 가진 순위를 반환합니다. 순위는 0부터 시작합니다.

$ ZRANK myzset "two"
> (integer) 1

ZREVRANK

점수가 높은 순으로 정렬했을 때의 특정 멤버의 순위를 반환합니다.

$ ZREVRANK myzset "two"
> (integer) 0

 

활용 사례

1. Leaderboards(리더보드)

사용자의 점수나 성과를 기록하고, 다른 사용자들과의 랭킹을 비교할 때 ZSets는 아주 유용합니다. 사용자의 점수는 Score로 저장되며, ZSets의 정렬 기능을 통해 랭킹을 쉽게 확인할 수 있습니다.

$ ZADD leaderboard 1500 "user123"  # user123의 점수를 1500으로 저장
$ ZADD leaderboard 1700 "user456"  # user456의 점수를 1700으로 저장

$ ZRANGE leaderboard 0 -1 WITHSCORES  # 모든 사용자의 랭킹과 점수를 오름차순으로 확인

2. 시간에 따른 로그 관리

특정 이벤트나 로그가 발생한 시간을 점수로 사용하여 ZSets에 저장하면, 시간 순서대로 이벤트나 로그를 저장하고 조회할 수 있습니다. 이를 통해 최근 로그 또는 특정 시간대의 로그를 효율적으로 관리할 수 있습니다.

$ ZADD eventLog 1630755600 "User logged in"  # 사용자 로그인 이벤트 기록
$ ZADD eventLog 1630758600 "User uploaded a file"  # 파일 업로드 이벤트 기록

$ ZRANGE eventLog 0 -1 WITHSCORES  # 모든 로그와 그 발생 시간을 조회

3. 접속자 순서 및 접속 시간 기록

사용자가 애플리케이션에 접속할 때마다, 접속한 시간을 점수로 사용하여 ZSets에 저장하면, 최근 접속자나 가장 오랫동안 접속하지 않은 사용자 등의 정보를 쉽게 파악할 수 있습니다.

$ ZADD lastAccess 1630755600 "user123"  # user123의 마지막 접속 시간 기록
$ ZADD lastAccess 1630758600 "user456"  # user456의 마지막 접속 시간 기록

$ ZREVRANGE lastAccess 0 4 WITHSCORES  # 마지막으로 접속한 5명의 사용자와 그 접속 시간을 조회

 

 

Hashes

Redis의 Hash 데이터 타입은 필드와 값을 가진 맵으로, 각 필드는 문자열 값을 까질 수 있습니다. Hash는 객체와 비슷한 데이터 구조로 생각할 수 있으며, 여러 필드와 값을 동시에 저장하고 검색할 수 있습니다. 또한, 각 필드의 크기는 작은 데이터부터 큰 데이터까지 저장할 수 있습니다.

Hash는 메모리를 효율적으로 사용하기 때문에 중간 크기의 데이터를 저장할 때 매우 유용합니다.

HSET

하나 이상의 key-value 쌍을 Hash에 저장합니다. 만약 해당 필드가 이미 존재한다면, 그 값은 덮어씌워집니다.

$ HSET user:1234 name "Juhyeong" age 26

HGET

Hash에서 저장한 필드의 값을 가져옵니다.

$ HGET user:1234 name
> "Juhyeong"

HGETALL

Hash의 모든 필드와 값을 가져옵니다.

$ HGETALL user:1234
> "name", "Juhyeong", "age", "26"

HMSET

여러 필드와 값을 한 번에 Hash에 저장합니다.

$ HMSET user:1234 name "Ahn" age "26" email "dkswnkk@example.com"

HMGET

여러 필드와 값을 한 번에 가져옵니다.

$ HMGET user:1234 name email
> "Juhyeong", "dkswnkk@example.com"

HINCRBY

Hash의 지정한 필드의 숫자 값을 증가시킵니다.

$ HINCRBY user:1234 age 1
> 27

HDEL

Hash에서 하나 이상의 필드를 삭제합니다.

$ HDEL user:1234 age

HEXISTS

지정한 필드가 Hash에 있는지 확인합니다.

$ HEXISTS user:1234 email
> (integer) 0 or 1

HLEN

Hash의 필드 개수를 반환합니다.

$ HLEN user:1234
> 1

HKEYS

Hash의 모든 필드를 반환합니다.

$ HKEYS user:1234
> "name"

HVALS

Hash의 모든 값을 반환합니다.

$ HVALS user:1234
> "dkswnkk"

 

활용 사례

Strings 데이터 타입의 활용 사례와 거의 유사합니다.

1. Object Storage(객체 저장)

Redis의 Hashes는 객체와 같은 데이터 구조를 저장하는 데 아주 적합합니다. 사용자 프로필, 설정, 상태 등의 데이터를 key-value 쌍으로 저장할 수 있습니다.

$ HSET user:1234 name "Ahn JuHyeong" age 26 email "dkswnkk@example.com"  # user:1234의 정보를 저장
$ HSET user:5678 name "Kim Jenny" age 28 email "jenny@example.com"  # user:5678의 정보를 저장

$ HGETALL user:1234  # user:1234의 모든 정보를 조회

2. Real-time Counters(실시간 카운터)

실시간으로 업데이트되는 카운터 값들을 저장하는데 Hashes를 활용할 수 있습니다. 예를 들면 웹사이트의 페이지뷰나 애플리케이션의 클릭 수 등을 저장할 수 있습니다.

$ HINCRBY pageViews homepage 1  # 홈페이지의 페이지뷰를 1 증가
$ HINCRBY pageViews productPage 1  # 제품 페이지의 페이지뷰를 1 증가

$ HGET pageViews homepage  # 홈페이지의 페이지뷰 조회

3. Configurations and Settings(구성 및 설정)

애플리케이션의 구성 값이나 설정을 저장하고 조회하는 데 Hashes를 활용할 수 있습니다.

$ HSET appConfig theme "dark" fontSize "medium" notifications "on"  # 애플리케이션 설정 저장

$ HGET appConfig theme  # 테마 설정 값 조회

4. Caching(캐싱)

데이터베이스에서 가져온 복잡한 쿼리 결과나 계산된 결과를 캐시로 저장할 때 Hashes를 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면, 동일한 쿼리나 계산을 다시 수행할 필요 없이 빠르게 결과를 얻을 수 있습니다.

$ HSET queryResult:5678 productCount 120 userCount 500  # 쿼리 결과 저장

$ HGET queryResult:5678 productCount  # 쿼리로 얻은 제품 수 조회

 

 

Streams

Redis Streams는 2018년에 Redis 5.0에 도입된 시계열 데이터 구조입니다. 스트림은 메시지를 저장하고, 메시지는 필드와 값을 가지는 항목으로 구성됩니다. 각 항목에는 순서를 나타내는 고유한 ID가 있습니다.

• Entry ID: 각 항목은 '-'의 형식으로 고유한 ID를 가집니다. 예를 들면 '1518951480106-0'입니다.
• Consumer Groups: 여러 소비자가 스트림을 읽을 수 있게 해주는 메커니즘입니다. 소비자 그룹을 사용하면 여러 애플리케이션 인스턴스가 동일한 스트림을 동시에 읽을 수 있습니다.

XADD

Stream에 새로운 항목을 추가합니다. '\*'는 Redis에게 ID를 자동 생성하도록 지시합니다.

$ XADD mystream * sensor-id 1234 temperature 19.8

XRANGE & XREVRANGE

지정된 ID 범위의 항목을 순서대로 또는 역순으로 조회합니다.

$ XRANGE mystream - + COUNT 10

위 명령은 Stream의 처음부터 끝까지 최대 10개의 항목을 반환합니다.

XDEL

XDEL을 사용하여 Redis Streams의 특정 항목을 삭제할 수 있습니다.

$ XADD mystream * name Juhyeong
-> "1617856879455-0"

$ XDEL mystream 1617856879455-0
-> (integer) 1

Stream에서 항목을 삭제해도 메모리 사용량이 즉시 감소하지 않을 수 있습니다. Redis는 내부적으로 메모리를 재활용하므로, 실제 메모리 사용량의 감소는 삭제 후 어느 정도 시간이 지나야 관찰될 수 있습니다.

 

활용사례

1. Event Sourcing(이벤트 소싱)

이벤트 소싱은 상태가 아닌 변경 사항(이벤트)을 저장하는 방법입니다. 예를 들어, 은행 계좌의 잔액 대신 입금 및 출금 트랜잭션을 저장합니다. 이렇게 하면 과거의 모든 이벤트를 추적하고 현재 상태를 재생성할 수 있습니다. Redis Streams는 이러한 용도로 사용하기 적합합니다.

$ XADD transactions * type deposit amount 100
$ XADD transactions * type withdraw amount 50

2. 로깅 및 모니터링

시스템의 다양한 컴포넌트에서 발생하는 로그 또는 이벤트를 중앙 집중식으로 모니터링하거나 저장하려는 경우 Redis Streams를 사용할 수 있습니다.

$ XADD logs * level error message "Database connection failed"
$ XADD logs * level info message "User logged in"

3. 실시간 대시보드 및 분석

애플리케이션의 실시간 사용 현황, 성능 지표, 사용자 활동 등을 실시간 대시보드에 표시하려면 Redis Streams를 사용하여 이벤트를 캡처하고 처리할 수 있습니다.

$ XADD user_activity * action login user_id 1234
$ XADD system_metrics * cpu_usage 75 memory_usage 60

4. 분산 태스크 큐

다양한 작업을 비동기적으로 수행하려면, 작업 항목을 Stream에 추가하고 여러 작업자 또는 프로세서가 Stream에서 작업을 가져와 처리할 수 있습니다.

$ XADD tasks * task_type email payload "{...}"

5. 시간수 이벤트 저장

이벤트를 시간순으로 저장하고 분석하려면 Redis Streams의 시간 기반 인덱싱을 활용할 수 있습니다.

$ XADD events * timestamp "2023-01-01T12:00:00" event_type "purchase" user_id 4567

 

 

Bits(Bitmaps)

Redis의 Bits, 또는 Bitmaps는 정수 배열에 비트연산을 수행하는 데 사용되는 특별한 데이터 타입입니다. 이 데이터 타입은 연속된 메모리 영역에 비트를 저장하고, 각 비트에 접근하여 값을 설정하거나 읽을 수 있습니다. Redis에서 비트는 SETBIT, GETBIT, BITOP 등의 명령을 통해 조작됩니다.

SETBIT

지정된 키의 특정 위치에 있는 비트 값을 설정합니다.

$ SETBIT user:log-in:23-09-01 123 1  # '23-09-01' 날짜에 사용자 ID '123'이 로그인한 것을 비트로 표시

GETBIT

지정된 키의 특정 위치에 있는 비트 값을 가져옵니다.

$ GETBIT user:log-in:23-09-01 123  # '23-09-01' 날짜에 사용자 ID '123'이 로그인했는지 확인

BITOP

여러 키에 저장된 비트맵들 사이의 비트 연산을 수행합니다. AND, OR, XOR, NOT 연산을 지원합니다.

$ SETBIT user:1:log-in:January 1 1
$ SETBIT user:1:log-in:January 3 1
$ SETBIT user:2:log-in:January 1 1
$ SETBIT user:2:log-in:January 2 1

# 1번 사용자와 2번 사용자 모두 같은 날에 로그인했는지 확인하고 싶을 때 AND 연산을 사용
$ BITOP AND both-logged-in:January user:1:log-in:January user:2:log-in:January

# 위의 두 사용자 중 어느 한 명이라도 로그인한 날의 기록을 얻고 싶다면 OR 연산을 사용
$ BITOP OR any-logged-in:January user:1:log-in:January user:2:log-in:January

# 두 사용자가 서로 다른 날에 로그인한 날만 기록하고 싶다면 XOR 연산을 사용
$ BITOP XOR diff-logged-in:January user:1:log-in:January user:2:log-in:January

#1번 사용자의 로그인하지 않은 날을 알고 싶다면 NOT 연산을 사용
$ BITOP NOT user:1:not-logged-in:January user:1:log-in:January

BITCOUNT

주어진 범위 내에서 지정된 키에 설정된 비트의 수를 카운트합니다.

$ BITCOUNT user:log-in:23-09-01  # '23-09-01'에 로그인한 사용자 수를 카운트

BITOPS

지정된 값(0 또는 1)의 첫 번째 비트 위치를 찾습니다.

$ BITPOS user:log-in:23-09-01 1  # '23-09-01'에 처음으로 로그인한 사용자의 ID의 위치를 찾음

 

활용 사례

1. 일별 사용자 행동 추적

특정 일자에 사용자가 로그인했는지, 구매했는지, 특정 콘텐츠를 본 것인지 등의 행동을 비트로 표시하여 일별로 사용자의 행동을 추적할 수 있습니다.

$ SETBIT user:log-in:23-01-01 123 1

$ SETBIT user:purchase:23-01-01 123 1

 

 

HyperLogLog(PF)

Redis의 HyperLogLog는 대규모 데이터 집합에서 고유한 항목의 수를 추정하기 위한 효율적인 자료구조입니다. 실제로 정확한 카운트가 아닌 "추정치"를 제공하며, 이러한 특성 덕분에 HyperLogLog는 매우 적은 메모리(약 12KB)를 사용하여 수십억 개의 아이템 카디널리티를 추정할 수 있습니다.

주요 특징

• 메모리 효율성: 많은 양의 데이터에 대한 카디널리티를 추정할 때 고정된 소량의 메모리만 사용합니다.
• 합병 가능: 여러 HyperLogLog 구조를 하나로 합쳐서 추정을 할 수 있습니다.
• 정확도: 큰 데이터 셋의 경우 약 0.81%의 표준 오차가 있습니다.

PFADD

특정 HyperLogLog에 하나 이상의 요소를 추가하는 데 사용됩니다.

$ PFADD users:visited user123 user456 user789

> (integer)1

PFADD의 반환값은 HyperLogLog의 내부 상태가 변경되었는지를 나타냅니다. 1은 변경되었음을, 0은 변경되지 않았음을 의미합니다.

PFCOUNT

HyperLogLog에서 고유한 요소의 개수를 추정합니다.

$ PFCOUNT users:visited

> (integer)3

PFMERGE

두 개 이상의 HyperLogLogs를 병합하여 새로운 하나의 HyperLogLog로 만듭니다.

$ PFMERGE combinedUsers users:visitedJan users:visitedFeb

> OK

 

메모리 비교

실제로 1000개의 동일한 데이터를 추가할 때 SADD와 FADD의 메모리 사용률은 다음과 같았습니다.

$ SADD myset value1 value2 ... value1000
> (integer) 1000

$ MEMORY USAGE myset
> (integer) 48304

$ PFADD myhll value1 value2 ... value1000
> (integer) 1

$ MEMORY USAGE myhll
> (integer) 2104

 

활용 사례

1. 방문자 수 추정

매일 수백만 명의 방문자가 있는 웹사이트의 경우, 전체 방문자 수를 저장하는 것은 비효율적일 수 있습니다. 이 경우 HyperLogLog는 매우 적은 메모리로 이 값을 추정하는 데 유용하게 사용될 수 있습니다.

 

 

GEO(Geospatial)

Redis의 Geospatial은 위치 기반의 데이터를 저장하고 쿼리 할 수 있는 기능을 제공합니다. 내부적으로 Sorted Sets을 활용하여 데이터를 저장하며, Geohash 알고리즘을 사용하여 경도와 위도를 인코딩합니다.

GEOADD

지정된 키에 하나 이상의 위치 요소(경도, 위도 이름)를 추가합니다. 각 위치는 경도, 위도, 이름 순서로 지정됩니다.

$ GEOADD company 127.056945 37.413294 "Kakao" 126.978400 37.566500 "Naver"
> (integer) 2

GEODIST

두 위치 요소 간의 거리를 계산합니다. 거리는 기본적으로 m(미터)로 반환되지만, m(미터), km(킬로미터), mi(마일), ft(피트)로 단위를 입력하여 변경할 수 있습니다.

$ GEODIST company "Kakao" "Naver"
> "8421.0275"

$ GEODIST companyHQs "Kakao" "Naver" km
> "8km"

GEOHASH

지정된 위치 요소의 GeoHash 값을 반환합니다. Geohash는 위치 정보를 짧은 문자열로 표현한 것입니다.

$ GEOHASH company "Kakao"
> "wydm4g2c1hrz"

GEOPOS

지정된 위치 요소의 경도와 위도를 반환합니다.

$ GEOPOS company "Kakao"
> 1) 1) "127.05694484710693" 2) "37.41329383850098"

GEORADIUS

주어진 위치를 중심으로 지정된 반경 내의 위치 요소를 반환합니다. WITHDIST, WITHHASH, WITHCOORD 옵션을 사용하여 거리, Geohash, 좌표와 함께 결과를 반환할 수 있습니다.

$ GEORADIUS company 127.056945 37.413294 5 km WITHDIST
> 1) 1) "Kakao" 2) "0.0002"

GEORADIUSBYMEMBER

특정 위치 요소를 기반으로 지정된 반경 내의 다른 위치 요소를 반환합니다. 여기에도 GEORADIUS와 동일한 옵션을 사용할 수 있습니다.

$ GEORADIUSBYMEMBER company "Kakao" 15 km
> 1) "Kakao" 2) "Naver"

 

활용 사례

Redis의 Geospatial 명령어들은 위치 기반 서비스를 제공하는 애플리케이션에서 주로 사용됩니다. 실시간 위치추적, 근접 위치 검색, 거리 계산 등의 기능을 위해 이 명령어들을 활용할 수 있습니다.

 

 

BloomFilter

Bloom Filter는 확률적 자료 구조로서, 어떤 요소가 집합 내에 존재하는지 빠르게 확인할 수 있는 기능을 제공합니다. 기본적인 Bloom Filter는 요소가 집합 내에 존재하는지만 확인할 수 있으며, 해당 요소의 값을 반환하거나 저장하는 기능은 제공하지 않습니다.

Bloom Filter의 주요 장점은 공간 효율성과 시간 효율성입니다. 일반적으로 적은 양의 메모리를 사용하여 많은 요소들의 존재 여부를 확인할 수 있습니다. 하지만 확률적인 특성 때문에 false positive(없는 데 있다고 말함)의 가능성이 있습니다. 즉, 어떤 요소가 집합 내에 존재하지 않음에도 존재한다고 잘못 판단될 수 있습니다. 그러나 false negative(있는데 없다고 말함)는 발생하지 않습니다.

Redis의 경우, 기본적으로 Bloom Filter 자료구조를 내장하고 있지 않으며, Redis 모듈을 사용하여 Bloom Filter 기능을 확장할 수 있습니다. RedisBloom이라는 모듈이 이를 위해 제공됩니다.

BF.ADD

Bloom Filter에 하나 이상의 아이템을 추가합니다.

$ BF.ADD myFilter "item1"

BF.MADD

Bloom Filter에 여러 아이템을 추가합니다.

$ BF.MADD myFilter "item1" "item2" "item3"

BF.EXISTS

Bloom Filter에서 특정 아이템의 존재 여부를 확인합니다.

$ BF.EXISTS myFilter "item1"

BF.MEXISTS

Bloom Filter에서 여러 아이템의 존재 여부를 확인합니다.

$ BF.MEXISTS myFilter "item1" "item2"

 

활용 사례

• 중복 제거: 대량의 데이터에서 중복 아이템의 존재 여부를 빠르게 확인할 때 사용됩니다.
• 캐시 레이어: 데이터 베이스 질의 전에 빠른 검사를 통해 데이터의 존재 여부를 확인하고, 존재하지 않는 경우 불필요한 데이터베이스 접근을 피할 수 있습니다.

 

 

참고

• https://devdocs.io/redis/
• https://redis.io/docs/data-types/
• http://redisgate.kr/redis/sql/select_intro.php