Quais tipos de dados o Redis suporta?

Question

Accepted Answer

Redis suporta várias **estruturas de dados** como valores — strings, listas, hashes, conjuntos, conjuntos ordenados, além de tipos especializados (streams, bitmaps, HyperLogLog, geoespacial). Escolher o tipo certo para cada caso de uso é fundamental para usar Redis de forma eficaz.

## Tipos de dados principais

```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
```

## Tipos especializados

```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)
```

## Escolhendo o tipo correto

```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.
```

## Por que isso importa

Compreender os tipos de dados do Redis é fundamental para usar Redis de forma eficaz, porque o poder do Redis vem precisamente de suas **estruturas de dados ricas** (não apenas armazenamento simples de chave-valor), portanto conhecê-las e saber quando usar cada uma é conhecimento prático essencial.

Os **tipos principais** cada um atende a necessidades diferentes: **strings** (valores simples e contadores atômicos), **listas** (coleções ordenadas para filas, pilhas e feeds de itens recentes), **hashes** (armazenar objetos/registros com múltiplos campos juntos — eficiente para entidades), **conjuntos** (coleções únicas para testes de membros, tags e relacionamentos, com operações de conjunto como interseção), e **conjuntos ordenados** (membros classificados por pontuação — o ajuste natural para classificações, rankings e filas de prioridade).

Compreender os **tipos especializados** — streams (logs somente anexáveis com grupos de consumidores, para filas de mensagens e event sourcing), bitmaps (sinalizadores compactos), HyperLogLog (contagem aproximada de valores únicos em memória mínima), e geoespacial (consultas de localização) — amplia o que Redis pode fazer de forma eficiente.

Mais importante ainda, **escolher o tipo certo** para cada caso de uso (um conjunto ordenado para uma classificação, um hash para um objeto, uma lista para uma fila) é o que torna as operações Redis eficientes e naturais — usar a estrutura errada leva a soluções desajustadas e lentas.

Já que o valor do Redis vem de suas estruturas de dados e usar essas estruturas apropriadamente é a habilidade central ao trabalhar com Redis, e já que a escolha da estrutura determina diretamente se as operações são eficientes e o código é limpo, compreender tipos de dados Redis — os tipos principais e especializados e quando usar cada um — é conhecimento essencial e frequentemente aplicado para qualquer pessoa usando Redis, a base para aproveitar Redis de forma eficaz além do armazenamento trivial de chave-valor.