Redis किन data types को सपोर्ट करता है?

Question

Accepted Answer

Redis values के रूप में कई **data structures** को सपोर्ट करता है — strings, lists, hashes, sets, sorted sets, साथ ही विशिष्ट types (streams, bitmaps, HyperLogLog, geospatial)। प्रत्येक use case के लिए सही type चुनना Redis को प्रभावी ढंग से उपयोग करने की कुंजी है।

## Core data types

```bash
# STRING — the simplest (text, numbers, even binary up to 512MB)
SET key "value"
INCR counter            # atomic increment (strings can be counters)

# LIST — ordered list of strings (a linked list — fast push/pop at ends)
LPUSH mylist "a"        # push left
RPUSH mylist "b"        # push right
LRANGE mylist 0 -1      # get all → useful for queues, recent-items

# HASH — a map of field→value (like an object/record)
HSET user:1 name "Ann" age 30
HGET user:1 name        # => "Ann"  → great for storing objects

# SET — unordered unique strings
SADD tags "redis" "cache"
SISMEMBER tags "redis"  # membership test; SINTER/SUNION for set operations

# SORTED SET (ZSET) — unique members each with a SCORE, kept ordered by score
ZADD leaderboard 100 "Ann" 90 "Bob"
ZRANGE leaderboard 0 -1 WITHSCORES   # ranked → leaderboards, priority queues
```

## विशिष्ट types

```text
STREAM      → an append-only log (like a message queue/event log with consumer groups)
BITMAP      → bit operations on strings (compact flags, e.g. daily active users)
HYPERLOGLOG → approximate unique counts using tiny memory (cardinality estimation)
GEOSPATIAL  → store/query locations (geo radius queries)
```

## सही type चुनना

```text
String      → simple values, counters, cached serialized data
List        → queues, stacks, recent-items, activity feeds
Hash        → objects/records (store fields of an entity together)
Set         → unique collections, membership tests, tags, relationships
Sorted Set  → leaderboards, rankings, priority queues, time-ordered data
→ Picking the right structure makes operations efficient and natural.
```

## यह क्यों महत्वपूर्ण है

Redis के data types को समझना Redis को प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए आधारभूत है, क्योंकि Redis की शक्ति ठीक इसकी **rich data structures** से आती है (केवल साधारण key-value storage नहीं), इसलिए इन्हें और कब किसका उपयोग करना है, यह जानना आवश्यक व्यावहारिक ज्ञान है।

**core types** में से प्रत्येक अलग-अलग ज़रूरतों के लिए उपयुक्त है: **strings** (साधारण values और atomic counters), **lists** (queues, stacks, और recent-items feeds के लिए ordered collections), **hashes** (कई fields के साथ objects/records स्टोर करना — entities के लिए कुशल), **sets** (membership tests, tags, और relationships के लिए unique collections, intersection जैसी set operations के साथ), और **sorted sets** (score के अनुसार रैंक किए गए members — leaderboards, rankings, और priority queues के लिए स्वाभाविक उपयुक्त)।

**विशिष्ट types** को समझना — streams (consumer groups के साथ append-only logs, message queues और event sourcing के लिए), bitmaps (compact flags), HyperLogLog (छोटी memory में approximate unique counts), और geospatial (location queries) — यह बढ़ाता है कि Redis क्या कुशलता से कर सकता है।

सबसे महत्वपूर्ण, प्रत्येक use case के लिए **सही type चुनना** (leaderboard के लिए sorted set, object के लिए hash, queue के लिए list) ही Redis operations को कुशल और स्वाभाविक बनाता है — गलत structure का उपयोग अजीब, धीमे समाधानों की ओर ले जाता है।

चूँकि Redis का मूल्य इसकी data structures से आता है और उनका उचित उपयोग Redis के साथ काम करने का मुख्य कौशल है, और चूँकि structure का चुनाव सीधे यह निर्धारित करता है कि operations कुशल हैं और code साफ़ है या नहीं, इसलिए Redis data types को समझना — core और विशिष्ट types तथा कब किसका उपयोग करना है — Redis का उपयोग करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए आवश्यक, बार-बार लागू होने वाला ज्ञान है, साधारण key-value storage से आगे Redis का प्रभावी ढंग से लाभ उठाने की नींव।