Redis 데이터 타입

Redis 데이터 타입 (Redis data types)

Redis는 데이터 구조 서버예요. 핵심적으로 캐싱, 큐잉, 이벤트 처리 같은 다양한 문제를 해결할 수 있는 네이티브 데이터 타입 모음을 제공하죠. 문자열 하나로 시작해서 스트림·시계열까지, 각 타입이 풀고자 하는 문제가 다르기 때문에 '어떤 타입을 언제 쓰는가'를 아는 것이 Redis를 제대로 쓰는 첫걸음입니다. 아래에서 각 데이터 타입을 간단히 소개하고, 더 자세한 개요와 명령 레퍼런스 링크를 걸어둘게요. 각 개요에는 코드 샘플이 포함된 종합 튜토리얼이 함께 있습니다.

출처: 공식문서 - Redis data types

Redis Open Source이 구현하는 데이터 타입

• Strings
  • Bitmaps
  • Bitfields
• Arrays
• Geospatial indexes
• Hashes
• JSON
• Lists
• Probabilistic data types
• Sets
• Sorted sets
• Streams
• Time series
• Vector sets

일반 목적 데이터 타입 중 어떤 게 공통 작업에 가장 좋은지는 Compare data types 문서에서 조언을 얻을 수 있어요.

Strings

Redis strings은 가장 기본적인 Redis 데이터 타입으로, 바이트 시퀀스를 나타냅니다. 자세한 내용은 아래 링크를 보세요.

• Overview of Redis strings
• Redis string command reference

Bitfields

Redis bitfields는 문자열 값 안에 여러 카운터를 효율적으로 인코딩해요. 원자적(atomic)인 get, set, increment 연산을 제공하고 다양한 오버플로 정책을 지원합니다. 자세한 내용은 아래를 보세요.

• Overview of Redis bitfields
• BITFIELD 명령

Bitmaps

Redis bitmaps은 문자열에 비트 단위 연산을 수행할 수 있게 해줘요. 자세한 내용은 아래 링크를 보세요.

• Overview of Redis bitmaps
• Redis bitmap command reference

Arrays

Redis arrays는 희소(sparse)하며 인덱스로 접근 가능한 문자열 시퀀스예요. 자세한 내용은 아래를 보세요.

• Overview of Redis arrays
• Redis array command reference

Geospatial indexes

Redis geospatial indexes는 주어진 지리적 반경 또는 경계 상자 안의 위치를 찾기에 유용해요. 자세한 내용은 아래를 보세요.

• Overview of Redis geospatial indexes
• Redis geospatial indexes command reference

Hashes

Redis hashes는 필드-값 쌍의 모음으로 모델링된 레코드 타입이에요. 그래서 Python의 dictionaries, Java의 HashMaps, Ruby의 hashes와 비슷하다고 생각하면 됩니다. 자세한 내용은 아래를 보세요.

• Overview of Redis hashes
• Redis hashes command reference

JSON

Redis JSON은 널리 쓰이는 JSON 텍스트 파일 형식과 맞는 구조적이고 계층적인 배열과 키-값 객체를 제공해요. JSON 텍스트를 Redis 객체로 가져와 개별 데이터 요소에 접근·수정·질의할 수 있습니다. 자세한 내용은 아래를 보세요.

• Overview of Redis JSON
• JSON command reference

Lists

Redis lists은 삽입 순서대로 정렬된 문자열 리스트예요. 자세한 내용은 아래 링크를 보세요.

• Overview of Redis lists
• Redis list command reference

Probabilistic data types (확률적 데이터 타입)

이 데이터 타입들은 근사하지만 매우 효율적인 방식으로 통계를 수집·계산할 수 있게 해줘요. 사용 가능한 타입은 다음과 같습니다.

• Bloom filter
• Count-min sketch
• Cuckoo filter
• HyperLogLog
• t-digest
• Top-K

Bloom filter

Redis Bloom filters로 셋에 요소가 있거나 없다는 것을 확인할 수 있어요. 자세한 내용은 아래를 보세요.

• Overview of Redis Bloom filters
• Bloom filter command reference

Count-min sketch

Redis Count-min sketch은 값의 스트림 안에서 데이터 포인트의 빈도를 추정해요. 자세한 내용은 아래를 보세요.

• Redis Count-min sketch overview
• Count-min sketch command reference

Cuckoo filter

Redis Cuckoo filters로 셋에 요소가 있거나 없다는 것을 확인할 수 있어요. Bloom filter와 비슷하지만 기능과 성능 간의 트레이드오프가 약간 다릅니다. 자세한 내용은 아래를 보세요.

• Overview of Redis Cuckoo filters
• Cuckoo filter command reference

HyperLogLog

Redis HyperLogLog 데이터 구조는 대규모 집합의 카디널리티(즉 요소 개수)를 확률적으로 추정해요. 자세한 내용은 아래를 보세요.

• Overview of Redis HyperLogLog
• Redis HyperLogLog command reference

t-digest

Redis t-digest 구조는 데이터 값의 스트림에서 백분위수를 추정해요. 자세한 내용은 아래를 보세요.

• Redis t-digest overview
• t-digest command reference

Top-K

Redis Top-K 구조는 값의 스트림 안에서 데이터 포인트의 순위를 추정해요. 자세한 내용은 아래를 보세요.

• Redis Top-K overview
• Top-K command reference

Sets

Redis sets은 좋아하는 프로그래밍 언어의 셋(예: Java HashSets, Python sets 등)처럼 동작하는 순서 없는 고유 문자열 컬렉션이에요. Redis 셋에서는 요소를 O(1) 시간(즉 셋 요소 개수와 무관)에 추가, 제거, 존재 여부 확인할 수 있습니다. 자세한 내용은 아래를 보세요.

• Overview of Redis sets
• Redis set command reference

Sorted sets

Redis sorted sets은 각 문자열과 연결된 스코어에 따라 순서를 유지하는 고유 문자열 컬렉션이에요. 자세한 내용은 아래를 보세요.

• Overview of Redis sorted sets
• Redis sorted set command reference

Streams

Redis stream은 append-only 로그처럼 동작하는 데이터 구조예요. 스트림은 이벤트가 발생한 순서대로 기록한 뒤 처리 목적으로 전파(syndicate)하는 데 도움을 줍니다. 자세한 내용은 아래를 보세요.

• Overview of Redis Streams
• Redis Streams command reference

Time series

Redis time series 구조는 타임스탬프가 찍힌 데이터 포인트를 저장하고 질의할 수 있게 해줘요. 자세한 내용은 아래를 보세요.

• Redis time series overview
• Time series command reference

Vector sets

Redis vector sets는 고차원 벡터 데이터 관리에 특화된 데이터 타입으로, Redis 안에서 빠르고 효율적인 벡터 유사도 검색을 가능하게 해줘요. 각 벡터가 다차원 공간의 데이터 포인트를 나타내는 머신러닝·추천 시스템·시맨틱 검색 유스케이스에 최적화되어 있습니다. Vector sets는 HNSW(hierarchical navigable small world) 알고리즘을 지원해서, 벡터를 저장·색인·질의하고 코사인 유사도 메트릭으로 검색할 수 있어요. Vector sets로 Redis는 벡터 유사도를 구조화된 filters와 결합하는 하이브리드 검색을 네이티브로 지원합니다. 자세한 내용은 아래를 보세요.

• Overview of Redis vector sets
• Redis vector set command reference

확장 (Adding extensions)

포함된 데이터 타입이 제공하는 기능을 넘어 확장하려면 다음 옵션 중 하나를 쓰면 돼요.

1. Lua로 직접 작성한 커스텀 서버 사이드 함수(server-side functions)를 만든다 — 프로그래머빌리티 문서
2. 모듈 API로 직접 Redis 모듈을 작성하거나 커뮤니티 지원 모듈을 살펴본다

더 알아보기 (Learn more)

• 타입 선택 — Compare data types 문서에서 일반 목적 데이터 타입의 장단점을 비교해 보세요.
• 개별 심화 — 위 각 데이터 타입의 개요 문서에 코드 샘플이 포함된 종합 튜토리얼이 준비되어 있어요.
• 명령 레퍼런스 — 각 타입별 명령 레퍼런스(?group=string, ?group=hash, ?group=stream 등)로 필요한 명령을 정확히 찾아보세요.
• 확장 — 서버 사이드 함수(programmability)와 모듈 API로 Redis 기능을 필요한 만큼 넓힐 수 있습니다.