Redis是一种高性能的键值数据库，它支持多种数据类型，可以满足不同的应用场景。Redis的五种基本数据类型是：
1.String（字符串）：最简单和最常用的类型，可以存储任何形式的数据，如文本、数字、二进制等。String类型支持多种操作，如增减、追加、位运算等。
2.List（列表）：一个有序的字符串集合，可以在两端进行插入或删除操作，实现队列或栈的功能。List类型支持多种操作，如获取长度、范围、索引、弹出等。
3.Hash（哈希）：一个无序的键值对集合，可以存储对象的属性和值。Hash类型支持多种操作，如获取字段、值、数量、增减等。
4.Set（集合）：一个无序且不重复的字符串集合，可以进行交集、并集、差集等集合运算。Set类型支持多种操作，如获取成员、数量、判断是否存在等。
5.ZSet（有序集合）：一个按分数排序的字符串集合，可以实现排行榜等功能。ZSet类型支持多种操作，如获取范围、排名、分数、增减等。
除了这五种基本数据类型，Redis还提供了一些不常用的数据类型，如：
1.HyperLogLog（基数估计）：一种用于统计不重复元素数量的概率型数据结构，占用很少的空间，但有一定的误差。HyperLogLog类型支持添加元素和合并多个HyperLogLog的操作。
2.Geo（地理位置）：一种用于存储经纬度坐标和名称的数据结构，可以进行地理位置相关的查询，如距离、范围、哈希等。Geo类型支持添加元素和查询元素的操作。
3.Stream（流）：一种用于存储时间序列数据的数据结构，可以实现消息队列或日志系统等功能。Stream类型支持添加元素、读取元素、消费组等操作。
那么为什么这些数据类型不常用呢？主要有以下几个原因：
1.功能需求较少：这些数据类型相比于基本数据类型，更适合一些特定的场景，而这些场景在实际应用中可能并不常见或者有其他更好的解决方案。
2.性能开销较大：这些数据类型相比于基本数据类型，在存储和计算上可能需要更多的资源和时间，而这些代价可能并不值得付出。
3.使用难度较高：这些数据类型相比于基本数据类型，在使用上可能需要更多的知识和技巧，而这些知识和技巧可能并不容易掌握或者传播。
当然，并不是说这些数据类型就没有价值或者不能使用，只是说在选择使用它们之前，需要考虑它们是否真的适合你的应用场景和性能需求，并且是否能够正确地使用它们。如果你对这些数据类型感兴趣或者想要深入了解它们，请参考Redis官方文档。