1. redis不是一个通用的数据解决方案，它只是擅长于处理某些特定的问题集合，而这些问题是我们经常关心的一类问题。
2. redis是一个全内存的kv存储工具，它会定期将数据持久化到硬盘。然而它不仅仅是一个kv存储，它拥有五种数据结构，只是其中的一种是kv结构。
3. 类似的，我们可以认为关系数据库是只拥有一种数据结构的存储工具，这种数据结构就是表，关系数据库用表这一种结构满足了各种的数据需求，即one-size-fits-all，而redis是用五种典型的数据结构处理特定类型的问题，这种设计使得redis简单而快速。
4. redis用key标识一条数据，而用value存储key对应的数据，通常情况下，redis都将value视为字节数组，而不关心它们到底是什么样的数据。因为，redis不支持value内部的查询，因此，它不需要理解value到底是什么，value可以是任何类型。
5. string类型经常用于缓存数据。
6. hash用于组织数据，方便查询。
7. list适合用于存储引用reference,或者轨迹track。
8. set适合用于标记value的其它属性，或者满足集合相关操作，交并等。
9. sort set 适用于按整数排序的应用。
10. 时间复杂度
O(1) sismember..
O(logN) zadd..
O(N) ltrim..
O(logN+M) zremrangebyscore..
O(N+M*logM) sort， 这是redis最复杂的命令，
11. 多key查询
通过mail或id来查询user，
1）不可取的方法：
set users:leto@dune.gov ”{id: 9001, email: ’leto@dune.gov’, ...}”
set users:9001 ”{id: 9001, email: ’leto@dune.gov’, ...}”
2）合理的方法：
set users:9001 ”{id: 9001, email: leto@dune.gov, ...}”
hset users:lookup:email leto@dune.gov 9001
12. 关联和索引
1） 通过list，set
13. pipeline
在redis中，操作的数据对象是每个key，因此容易造成频繁访问redis。通常情况下，客户端向redis发送请求，将等待直到收到redis的回复，然后才开始发送下一条请求。而通过pipeline可以一次性发送多条请求，这样节省了网络开支，提供了效率。
14. 事务
redis是单线程的，因此每一条命令都是原子。对于多条命令可以通过事务实现元原子性。
multi
hincrby groups:1percent balance -9000000000
hincrby groups:99percent balance 9000000000
exec
15. keys
keys支持模式匹配，它可以方便的找到左右匹配成功的key。但是keys命令不应该用在最终的产品发布代码中，因为它是对所有的key做线性扫描。
例子：设计一个bug跟踪服务，key设计为bug:account:bug_id。如果你要找出一个账户下面的所有bug进行操作，
不应该使用命令 keys bug:1233:*；
而更好的解决方案是采用hash组织数据，
hset bugs:1233 1 ”{id:1, account: 1233, subject: ’...’}”
hset bugs:1233 2 ”{id:2, account: 1233, subject: ’...’}”
如此可以通过 hkeys bugs:1233获取1233账户下的所有bugid，通过hdel bugs:1233 2删除指定的bug。
16. sort
redis的sort命令的最强大之处是它可以按照关联对象的值进行排序，关联对象可以是string，也可以是hash。
sort watch:leto by bug:*->priority get bug:*->details get #
17. publish/subscribe
client1：
subscribe warnings
client2：
publish warnings ”it’s over 9000!”