Redis کون سی ڈیٹا اقسام سپورٹ کرتا ہے؟

Question

Accepted Answer

Redis کئی **ڈیٹا سٹرکچر** کو ویلیوز کے طور پر سپورٹ کرتا ہے — سٹرنگز، لسٹس، ہیشز، سیٹس، سارٹڈ سیٹس، اور خصوصی اقسام (streams، bitmaps، HyperLogLog، geospatial)۔ ہر استعمال کے لیے صحیح قسم کا انتخاب Redis کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کی کلید ہے۔

## بنیادی ڈیٹا اقسام

```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
```

## خصوصی اقسام

```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)
```

## صحیح قسم کا انتخاب

```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.
```

## یہ کیوں اہم ہے

Redis کی ڈیٹا اقسام کو سمجھنا Redis کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کے لیے بنیادی ہے، کیونکہ Redis کی طاقت بالکل یہی ہے کہ یہ **غنی ڈیٹا سٹرکچرز** فراہم کرتا ہے (محض سادہ key-value سٹوریج نہیں)، اس لیے انہیں جاننا اور ہر ایک کو کب استعمال کریں یہ جاننا ضروری عملی علم ہے۔

**بنیادی اقسام** میں سے ہر ایک مختلف ضروریات کے لیے موزوں ہے: **سٹرنگز** (سادہ ویلیوز اور atomic counters)، **لسٹس** (queues، stacks، اور حالیہ اشیاء کے فیڈز کے لیے ترتیب شدہ مجموعے)، **ہیشز** (اشیاء/ریکارڈز کو متعدد فیلڈز کے ساتھ ذخیرہ کرنا — entities کے لیے موثر)، **سیٹس** (رکنیت کی جانچ، ٹیگز، اور تعلقات کے لیے منفرد مجموعے، set operations جیسے intersection کے ساتھ)، اور **سارٹ شدہ سیٹس** (ممبرز کو score سے درجہ بندی کے ساتھ — leaderboards، rankings، اور priority queues کے لیے فطری انتخاب)۔

**خصوصی اقسام** کو سمجھنا — streams (append-only logs consumer groups کے ساتھ، message queues اور event sourcing کے لیے)، bitmaps (compact flags)، HyperLogLog (چھوٹی میموری میں تقریبی منفرد شمار)، اور geospatial (مقام کی جانچ) — Redis جو کچھ موثر طریقے سے کر سکتا ہے اسے بڑھاتا ہے۔
\.سب سے اہم بات، **ہر استعمال کے لیے صحیح قسم کا انتخاب** (leaderboard کے لیے sorted set، object کے لیے hash، queue کے لیے list) یہی ہے جو Redis operations کو موثر اور قدرتی بناتا ہے — غلط سٹرکچر استعمال کرنا نتیجے میں خود سے متعلقہ، سست حل نکلتا ہے۔

چونکہ Redis کی قیمت اس کے ڈیٹا سٹرکچرز سے آتی ہے اور انہیں مناسب طریقے سے استعمال کرنا Redis کے ساتھ کام کی بنیادی مہارت ہے، اور چونکہ سٹرکچر کا انتخاب براہ راست اس بات کا تعین کرتا ہے کہ operations موثر ہیں اور code صاف ہے، Redis ڈیٹا اقسام کو سمجھنا — بنیادی اور خصوصی اقسام اور ہر ایک کو کب استعمال کریں — Redis استعمال کرنے والے کسی بھی شخص کے لیے ضروری، بار بار لاگو کیا جانے والا علم ہے، Redis کو معمولی key-value سٹوریج سے آگے موثر طریقے سے استعمال کرنے کی بنیاد۔