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1. Redis 데이터 타입 개요​

  • Redis는 강력한 인메모리 데이터 구조 서버로, 다양한 데이터 타입을 기본적으로 지원합니다.
  • 각 데이터 타입은 특정 사용 사례에 최적화되어 있어, 개발자가 상황에 맞는 가장 효율적인 데이터 구조를 선택할 수 있습니다.
  • 레퍼런스

1.1 Redis Community Edition 지원 데이터 타입​

Redis Community Edition에서 기본적으로 제공하는 데이터 타입들은 다음과 같습니다:

  • String: 가장 기본적인 데이터 타입으로, 바이트 시퀀스를 저장
  • List: 삽입 순서가 유지되는 문자열 컬렉션
  • Set: 순서가 없는 유니크한 문자열 집합
  • Hash: 필드-값 쌍을 저장하는 레코드 타입
  • Sorted Set: 점수에 따라 정렬되는 유니크한 문자열 집합
  • Stream: 로그와 같은 추가 전용 데이터 구조
  • Bitmap: 비트 단위 연산을 지원하는 문자열 특수 타입
  • Bitfield: 문자열 내에서 여러 카운터를 효율적으로 인코딩
  • Geospatial: 위치 기반 데이터를 저장하고 처리
정보

Redis Enterprise와 Redis Stack에서는 JSON, 확률적 데이터 타입, 시계열 데이터 등 추가적인 데이터 타입을 제공합니다.

2. Redis 키 설계 원칙​

  • Redis에서 키는 바이너리 세이프하며, 모든 바이너리 시퀀스를 키로 사용할 수 있습니다.
  • 하지만 효율적인 키 설계를 위해 다음 원칙들을 고려해야 합니다.

2.1 키 설계 가이드라인​

  • 키 길이 최적화
    • 너무 긴 키는 메모리 사용량 증가
    • 키 검색 시 비교 연산 비용 증가
    • 최대 키 크기는 512MB이지만, 간결한 키 사용 권장
  • 가독성 있는 네이밍
    • 좋은 예: user:1000:followers
    • 피해야 할 예: u1000flw
    • 약간의 메모리 오버헤드는 가독성과 유지보수성으로 상쇄
  • 일관된 네이밍 스키마
    • 권장 포맷: object-type:id:field
    • 멀티 워드 구분자: . 또는 - 사용
    • 예시: comment:1234:reply.to 또는 user:1000:profile-image

3. String Type​

문자열은 Redis의 가장 기본적인 데이터 타입으로, 텍스트뿐만 아니라 정수, 부동 소수점 등 다양한 데이터를 저장할 수 있습니다.

3.1 String 타입의 특징​

  • 바이너리 세이프한 데이터 저장 가능
  • 최대 512MB까지 저장 가능
  • 전체 문자열 조작 또는 부분 수정 가능
  • 숫자의 경우 원자적 증감 연산 지원

3.2 주요 String 명령어​

SET​

문자열 값을 키에 저장합니다.

SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
redis> SET mykey "Hello"
"OK"
redis> SET counter 100
"OK"

GET​

저장된 문자열 값을 조회합니다.

GET key
redis> GET mykey
"Hello"
redis> GET nonexisting
(nil)

APPEND​

기존 문자열에 새로운 값을 붙입니다.

APPEND key value
redis> SET greeting "Hello"
"OK"
redis> APPEND greeting " World"
(integer) 11
redis> GET greeting
"Hello World"

4. List Type​

List는 문자열 요소들의 순서가 있는 컬렉션으로, 양방향 연결 리스트로 구현되어 있습니다.

4.1 List 타입의 특징​

  • 삽입 순서 유지
  • 양방향 요소 추가/제거 가능
  • 인덱스 기반 접근 지원
  • 스택이나 큐로 활용 가능

4.2 주요 List 명령어​

LPUSH/RPUSH​

리스트의 왼쪽/오른쪽에 요소를 추가합니다.

LPUSH key value [value ...]
RPUSH key value [value ...]
redis> LPUSH mylist "world"
(integer) 1
redis> LPUSH mylist "hello"
(integer) 2
redis> LRANGE mylist 0 -1
1) "hello"
2) "world"

LPOP/RPOP​

리스트의 왼쪽/오른쪽에서 요소를 제거하고 반환합니다.

LPOP key
RPOP key
redis> RPUSH tasks "task1" "task2" "task3"
(integer) 3
redis> LPOP tasks
"task1"

5. Set Type​

Set은 순서가 없는 유니크한 문자열의 집합으로, 멤버십 테스트와 집합 연산에 최적화되어 있습니다.

5.1 Set 타입의 특징​

  • 중복 요소 불허
  • O(1) 시간 복잡도의 멤버십 테스트
  • 집합 연산(교집합, 합집합, 차집합) 지원
  • 요소 순서 보장하지 않음

5.2 주요 Set 명령어​

SADD​

Set에 하나 이상의 멤버를 추가합니다.

SADD key member [member ...]
redis> SADD myset "apple" "banana" "cherry"
(integer) 3
redis> SADD myset "apple"
(integer) 0  # 이미 존재하는 요소는 추가되지 않음

SMEMBERS​

Set의 모든 멤버를 반환합니다.

SMEMBERS key
redis> SMEMBERS myset
1) "cherry"
2) "banana"
3) "apple"

6. Sorted Set Type​

  • Sorted Set은 Set의 특성에 점수 기반 정렬 기능을 추가한 데이터 타입입니다.

6.1 Sorted Set의 특징​

  • 각 멤버는 연관된 점수(score)를 가짐
  • 점수 기반으로 자동 정렬
    • 같은 점수의 경우 사전순으로 정렬
  • 범위 검색과 순위 계산에 최적화
  • 중복 멤버 불허

6.2 주요 Sorted Set 명령어​

ZADD​

점수와 함께 멤버를 추가합니다.

ZADD key score member [score member ...]
redis> ZADD leaderboard 100 "user1" 200 "user2" 150 "user3"
(integer) 3

ZRANGE​

점수 순으로 멤버를 조회합니다.

ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
redis> ZRANGE leaderboard 0 -1 WITHSCORES
1) "user1"
2) "100"
3) "user3"
4) "150"
5) "user2"
6) "200"

7. Hash Type​

Hash는 필드-값 쌍을 저장하는 레코드 타입으로, 객체를 표현하는데 적합합니다.

7.1 Hash의 특징​

  • 하나의 키 아래 여러 필드-값 쌍 저장
  • 각 필드는 유니크
  • 객체의 부분 업데이트 가능
  • 메모리 효율적인 객체 저장

7.2 주요 Hash 명령어​

HSET​

하나 이상의 필드-값 쌍을 설정합니다.

HSET key field value [field value ...]
redis> HSET user:1000 username "john" email "john@example.com" age 30
(integer) 3

HGET​

특정 필드의 값을 조회합니다.

HGET key field
redis> HGET user:1000 username
"john"

8. 데이터 타입 선택 가이드​

각 사용 사례에 맞는 최적의 데이터 타입 선택을 위한 가이드입니다.

8.1 String 사용 시나리오​

  • 단순 키-값 캐싱
  • 카운터 구현
  • 세션 토큰 저장

8.2 List 사용 시나리오​

  • 작업 큐 구현
  • 최근 활동 이력 관리
  • 타임라인 구현

8.3 Set 사용 시나리오​

  • 유니크 태그 관리
  • 친구 관계 관리
  • 투표 시스템 구현

8.4 Sorted Set 사용 시나리오​

  • 랭킹 시스템
  • 우선순위 큐
  • 실시간 리더보드

8.5 Hash 사용 시나리오​

  • 사용자 프로필 저장
  • 상품 정보 관리
  • 세션 데이터 저장
성능 최적화 팁

각 데이터 타입은 특정 작업에 최적화되어 있습니다. 예를 들어, 정렬이 필요한 경우 List를 사용하여 직접 정렬하는 것보다 Sorted Set을 사용하는 것이 더 효율적입니다.