Tair (Redis OSS-compatible)與開源Redis相同，支援String、List、Hash、Set、Sorted Set、Stream等資料類型，能夠滿足大部分情境下的開發需求，但無法直接滿足一些複雜情境的業務需求，需要通過開發大量代碼、使用Lua指令碼等複雜的方式實現。Tair（企業版）整合了多個自研的資料結構，包括exString（包含Redis String命令增強）、exHash、exZset、GIS、Bloom、Doc、TS、Cpc、Roaring、Search和Vector，從多方面擴充Redis的適用性，降低複雜情境下業務的開發難度，同時可以協助您精簡大量代碼並提高業務整體效能，使您專註於業務創新。
Tair擴充資料結構與Redis Stack模組（Modules）
如下為Tair整合的資料結構，以及與Redis Stack Server的功能對比。
類型 | Tair擴充資料結構 | Redis Stack Server（對比項） | 說明 |
String增強 | 無 |
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Hash增強 | 無 | TairHash支援為field設定到期時間和版本，提高了Hash資料結構的靈活性，簡化了很多情境下的業務開發工作。該資料結構已開源，更多資訊請參見TairHash。 最佳實務：基於TairHash實現使用者多裝置登入管理。 | |
Zset增強 | 無 | TairZset可實現256個維度double類型的分值排序，提供普通熱門排行榜和多維熱門排行榜的能力。該資料結構已開源，更多資訊請參見TairZset。 | |
GeoSpatial | 無 | TairGIS是一種使用R-Tree做索引，支援地理資訊系統GIS（Geographic Information System）相關介面的資料結構。支援點、線、面的查詢，支援包含、被包含、相交等多種關係判斷。該資料結構已開源，更多資訊請參見TairGIS。 | |
Doc（JSON） | RedisJSON | TairDoc是一種文件類型的資料結構，支援JSON標準，類似RedisJSON模組。同時，TairDoc資料以二進位樹的方式儲存，支援對JSON中子項目進行快速存取。 | |
Search | RediSearch | TairSearch提供類似Elasticsearch（ES-LIKE）的文法，提供種類更多、效果更準確的分詞器，查詢效能更佳。 | |
TimeSeries | RedisTimeSeries | TairTS相比較RedisTimeSeries具備更強的標籤（Tag）擴充能力，支援Skey（Tag）的兩級Hash結構時間軸，支援對Skey（Tag）進行二級時間軸彙總查詢，支援對歷史時序資料的更新或累加等。 最佳實務：基於TairTS實現秒級監控。 | |
Sketches | RedisBloom | TairBloom相容RedisBloom，支援動態擴容，同時通過64位的Hash演算法降低Hash碰撞率，顯著降低巨量資料的衝撞率。 最佳實務：推薦系統、爬蟲系統，更多資訊請參見Bloom、使用Bloom Filter高效管理遊戲活動推送。 | |
無 | TairCpc是基於CPC（Compressed Probability Counting）壓縮演算法開發的資料結構，支援僅佔用很小的記憶體空間對採樣資料進行高效能運算，支援滾動視窗和滑動視窗，可以更好地支援流式運算，支援巨量資料分析中常用的彙總運算元，如： | ||
Bitmap | 無 | TairRoaring提供高效的計算模組和極高的穩定性，支援多位元影像運算能力，提升了效能和空間效率。 最佳實務：基於TairRoaring實現人群圈選方案。 | |
向量檢索 | Redis Search （Vector Similarity） | TairVector是Tair自研的擴充資料結構，提供高效能、即時，集儲存、檢索於一體的向量資料庫服務。 最佳實務： |