Redis는 어떤 데이터 타입을 지원하나요?

Question

Accepted Answer

Redis는 여러 **데이터 구조**를 값으로 지원합니다 — 문자열, 리스트, 해시, 셋, 정렬된 셋, 그리고 특수 타입(stream, 비트맵, HyperLogLog, geospatial)입니다. 각 사용 사례에 맞는 타입을 선택하는 것이 Redis를 효과적으로 사용하는 핵심입니다.

## 핵심 데이터 타입

```bash
# STRING — 가장 단순함 (텍스트, 숫자, 최대 512MB 바이너리까지)
SET key "value"
INCR counter            # 원자적 증가 (문자열은 카운터가 될 수 있음)

# LIST — 문자열의 순서 있는 리스트 (연결 리스트 — 양끝 push/pop이 빠름)
LPUSH mylist "a"        # 왼쪽으로 push
RPUSH mylist "b"        # 오른쪽으로 push
LRANGE mylist 0 -1      # 전체 조회 → 큐, 최근 항목에 유용

# HASH — 필드→값의 맵 (객체/레코드와 유사)
HSET user:1 name "Ann" age 30
HGET user:1 name        # => "Ann"  → 객체 저장에 적합

# SET — 순서 없는 고유 문자열
SADD tags "redis" "cache"
SISMEMBER tags "redis"  # 멤버십 검사; 집합 연산은 SINTER/SUNION

# SORTED SET (ZSET) — 각 멤버가 SCORE를 가지는 고유 멤버, 점수 순으로 유지됨
ZADD leaderboard 100 "Ann" 90 "Bob"
ZRANGE leaderboard 0 -1 WITHSCORES   # 순위 → leaderboard, 우선순위 큐
```

## 특수 타입

```text
STREAM      → 추가 전용 로그 (consumer group이 있는 메시지 큐/이벤트 로그 유사)
BITMAP      → 문자열에 대한 비트 연산 (압축 플래그, 예: 일일 활성 사용자)
HYPERLOGLOG → 적은 메모리로 대략적인 고유 개수 계산 (카디널리티 추정)
GEOSPATIAL  → 위치 저장/조회 (반경 기반 지리 쿼리)
```

## 올바른 타입 선택

```text
String      → 단순 값, 카운터, 캐시된 직렬화 데이터
List        → 큐, 스택, 최근 항목, 활동 피드
Hash        → 객체/레코드 (한 엔티티의 필드를 함께 저장)
Set         → 고유 컬렉션, 멤버십 검사, 태그, 관계
Sorted Set  → leaderboard, 순위, 우선순위 큐, 시간 순 데이터
→ 올바른 구조 선택이 연산을 효율적이고 자연스럽게 만듭니다.
```

## 왜 중요한가

Redis 데이터 타입을 이해하는 것은 Redis를 효과적으로 사용하는 데 근본적입니다. Redis의 강력함은 바로 그 **풍부한 데이터 구조**(단순한 키-값 저장이 아님)에서 나오므로, 각 구조와 그 사용 시점을 아는 것이 필수적인 실무 지식입니다.

**핵심 타입**은 각기 다른 필요에 적합합니다. **문자열**(단순 값과 원자적 카운터), **리스트**(큐, 스택, 최근 항목 피드를 위한 순서 있는 컬렉션), **해시**(여러 필드를 가진 객체/레코드를 함께 저장 — 엔티티에 효율적), **셋**(멤버십 검사, 태그, 관계를 위한 고유 컬렉션, 교집합 같은 집합 연산 포함), **정렬된 셋**(점수로 순위가 매겨진 멤버 — leaderboard, 순위, 우선순위 큐에 자연스럽게 적합)입니다.

**특수 타입** — stream(consumer group이 있는 추가 전용 로그, 메시지 큐와 이벤트 소싱용), 비트맵(압축 플래그), HyperLogLog(적은 메모리로 대략적 고유 개수), geospatial(위치 쿼리) — 을 이해하면 Redis가 효율적으로 할 수 있는 일의 범위가 넓어집니다.

무엇보다 각 사용 사례에 **올바른 타입을 선택하는 것**(leaderboard에는 sorted set, 객체에는 해시, 큐에는 리스트)이 Redis 연산을 효율적이고 자연스럽게 만듭니다 — 잘못된 구조를 쓰면 어색하고 느린 해법으로 이어집니다.

Redis의 가치는 데이터 구조와 그것을 적절히 사용하는 데서 나오며, 구조 선택이 연산 효율성과 코드 깔끔함을 직접 좌우하므로, Redis 데이터 타입 — 핵심 및 특수 타입과 각각의 사용 시점 — 을 이해하는 것은 Redis를 쓰는 누구에게나 필수적이고 자주 적용되는 지식이며, 단순한 키-값 저장을 넘어 Redis를 효과적으로 활용하는 기초입니다.