结构以Redis树型结构保存数据（redis树型）

Redis是一个基于内存的数据结构存储系统，有着极高的性能和可靠性。它支持多种数据结构，包括字符串、哈希、列表、集合和有序集合。其中，哈希可以通过Redis的树型结构来实现。

Redis的树型结构采用的是一种叫做字典树的数据结构，它具有很好的可扩展性和高效性。字典树是一种多叉树，每个节点上都存储着一个字符，根节点为空。在Redis中，每个节点都是一个哈希表，它存储着当前节点下的所有子节点，同时也可以存储与当前节点相关的其他数据。 Redis中的命令“HSET”和“HGET”就是用来操作这些哈希表的。

具体来说，我们可以在Redis中用一个哈希表来保存每个节点的信息，这个哈希表中存储了下一个字符和下一个节点的映射关系。每当我们需要插入一个新的字符串时，我们可以遍历这个字符串，不断地往下走，如果走过的节点不存在，就创建一个新的节点，直到字符串遍历完毕，在最后一个节点上存储这个字符串的相关数据。

代码实现如下：

“`python

import redis

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

def insert_string(key, value):

node = r.hgetall(key)

for char in value:

if char not in node:

node[char] = r.hset(‘{}:{}’.format(key, char), ‘value’, ”)

key += ‘:{}’.format(char)

node = r.hgetall(key)

r.hset(key, ‘value’, value)

在这个例子中，我们首先连接到了Redis，并定义了一个用于插入字符串的函数insert_string。对于每个要插入的字符串，我们遍历其每个字符，查看节点中是否存在这个字符。如果不存在，就创建一个新的节点，同时将这个节点的信息存储在父节点的哈希表中。在最后一个节点上存储字符串的实际值。

除了插入字符串之外，我们还可以通过类似的方式来实现查找、删除等操作。

在Redis的树形结构中，由于每个节点都是一个哈希表，所以我们可以很方便地存储与之关联的其他数据。例如，在存储URL时，我们不仅可以在最后一个节点上存储URL本身，还可以在其中存储网页的标题、摘要、发布时间等相关信息，这样就可以更快地进行搜索和过滤。

综上所述，Redis的树型结构是一种非常方便的数据结构，它可以高效地存储字符串、URL等类型的数据，并且支持快速的查找、删除、过滤等操作。有了Redis的帮助，我们可以更轻松地开发出高性能、可靠的应用程序。