深入学习 Redis - 深挖经典数据类型之 set

Dear 丶 2024-03-17 23:03 103阅读 0赞

**目录**

前言

一、Set 类型

1.1、操作命令

sadd / smembers（添加）

sismember（判断存在）

scard（获取元素个数）

spop（删除元素）

smove（移动）

srem（删除）

sinter / sinterstore（交集 / 存储）

sunion / sunionstore（并集 / 存储）

sdiff / sdiffstore（差集 / 存储）

1.2、set 的内部编码方式

1.3、使用场景

用户画像（set 保存用户 “标签”）

共同好友

统计 UV（去重）

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## 前言 ##

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redis 中所有的 key 都是字符串，value 的类型是存在差异的，因此出现了操控不同 value 的命令，接下来，就一起来学习一下吧~

> Ps1：接下来，我给出的指令都是按照 Redis 官方文档的语法格式来解析的，\[ \] 相当于一个独立的单元，表示可选项（可有可无），其中 | 表示 “或者” 的意思，多个只能出现一个，\[ \] 和 \[ \] 之间是可以同时存在的.

> Ps2：一个快速失去年终奖的小技巧 —— 清除 redis 上所有的数据 =》 FLUSHALL，这个操作可以把 redis 上所有的键值对全部带走.

> Ps3：不同操作返回值差别挺大，很容易记混，不用可以去背，经常使用的操作，自然就记住了.

## 一、Set 类型 ##

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### 1.1、操作命令 ###

redis 中的 set 就是一个集合，集合就是把一些关联的数据放在一起，我们把集合中的元素叫 member ，具有以下特殊的特性：

1.  集合中的元素是无序的.
2.  集合中的元素是唯一的，不能重复.
3.  和 list 类似，集合中的每个元素都是 string 类型的，同时也可以使用 json 这样的格式让 string 存储 结构化 的数据.

> Ps：这里提到的到无序，对应前面讲到的 list.
> 
> list: \[1, 2, 3\] 和 \[2, 1, 3\] 是两个不同的 list.
> 
> set: \[1, 2, 3\] 和 \[2, 1, 3\] 是两个相同的 set.

#### sadd / smembers（添加） ####

将一个或多个元素添加到 set 中，返回值是成功添加的元素个数. 注意，重复的元素会添加失败.

SADD key member [member ...]

获取一个 set 中所有的元素. 注意，返回的元素是无序的.

SMEMBERS key

![e4846f111a29439ba772c27d93ffe923.png][]

#### sismember（判断存在） ####

判断一个元素是否在 set 中，返回 1 表示存在，0表示不存在.

SISMEMBER key member

![7a9377570e874705847b24dddbc24a90.png][]

#### scard（获取元素个数） ####

用来获取 set 中元素的个数.

SCARD key

![3b4d15aea8ef42118ddec73967a6ea2b.png][]

![f3fa16264d034d28a0cac360b1617e73.png][]

#### spop（删除元素） ####

pop 一般表示 “从末尾” 删除一个元素，集合中的元素都是无序的，末尾是什么呢？在 redis 的 set 中，**使用 spop 表示随机删除一个元素.**

SPOP key [count]

通过 count 参数可以指定删除的个数，没写就是默认删除这一个.

![4d67194cd7094f18978ee031549406ba.png][]

![0f9ccf6da78a44b29ff339e128260dba.png][]

#### smove（移动） ####

将 member 从 source 上删除，再插入到 destination 中.

返回 1 表示移动成功.

返回 0 表示移动失败，但是 source 中删除成功，只是 destination 中不能出现重复元素（destination 中含有新插入的元素）.

SMOVE source destination member

![4ed2a86438f6475884a5b01dbf17cd57.png][]

![ac7cf2dc15184476a1a93d6fee3f6498.png][]

![4b4d5637c1d449eb87c82f325d5dca93.png][]

#### srem（删除） ####

可以一次删除一个 或 多个 member ，返回值表示删除元素的个数.

SREM key member [member ...]

![0eed46ca106844999432e6c35b57909b.png][]

#### sinter / sinterstore（交集 / 存储） ####

交集就是在两个集合中都有的元素，通过 sinter 就可以获取多个元素的之间的交集，时间复杂度为 O(N\*M)，N 是最小的集合元素个数，M 是最大集合的元素个数.

SINTER key [key ...]
    
    //此处 key 对应一个集合，返回值就是最终交集的数据.

![da35f949425946d7b82a483a279fadf8.png][]

sinterstore 用来将算好的交集，放到 destination 这个 key 对应的集合中

SINTERSTORE destination key [key ...]

![8839af9baeb74a91bbcfe695697d22b4.png][]

#### sunion / sunionstore（并集 / 存储） ####

并集就是两个集合的数据全集，sunion 就是返回并集的结果数据，时间复杂度为 O(N)，N 表示总的元素个数.

SUNION key [key ...]

![ac36c67ebaf747bca891e596ebc24e0f.png][]

sunionstore 直接把并集的结果存储到 destination 对应的集合中，返回值事并集的元素个数.

SUNIONSTORE destination key [key ...]

![6cb3525b5fc34af39b5985e47cb4df38.png][]

#### sdiff / sdiffstore（差集 / 存储） ####

差集，A 和 B 做差集，就是找出哪些元素在 A 中存在，同时 B 中不存在（B 和 A 做差集则相反）.

SDIFF key [key ...]

![7c4f6e1e42ed4c8381c28f91a19a8ea7.png][]

sdiffstore 就是将差集的结果放在 destination 中，时间复杂度为 O(N).

SDIFFSTORE destination key [key ...]

![040cfe3cf9284c51b9db1438ed77f370.png][]

### 1.2、set 的内部编码方式 ###

set 内部有两种编码方式：

1.  intset：整数集合，当所有元素均为整数，并且元素个数不是很多的时候，为了节省空间，做出的特定优化.
2.  hashtable：最基本的哈希表（不是 java 标准库中的 HashTable），redis 内部对哈希表的实现方式和 java 中的哈希表可能不太一样，但是整体思想都是一样的；时间上复杂度O(1)，但是空间上会有一定的浪费（hash 是一个数组，数组上有些位置有元素，有些位置没有元素）.

![b3dfb3fd24374cc2bb01f1675b6e3d08.png][]

### 1.3、使用场景 ###

#### 用户画像（set 保存用户 “标签”） ####

> 通过你对这个服务器访问的数据，分析出你这个人的一些特征，之后再 “投其所好”~

抖音这款软件在这方面做的就尤为突出，他会根据用户经常观看收藏点赞那种类型的视频，就能看出你这个人的 性别、年龄、居住地、爱好... 通过这个过程，就会将这些特征，就会转换成标签保存到 redis 的 set 中，之后就会给你推送与这些标签相关的视频内容.

#### 共同好友 ####

> 基于 set 的 “集合求交集” 就可得到两个用户之间的 “用户关系”

在 QQ 上，我这边加了很多好友，你这边也加了很多好友，这样系统就可以做到好友推荐：

A 的好友中有 B 和 C.

D 的好友中也有 B 和 C.

系统就会把 A 推荐给 D.

#### 统计 UV（去重） ####

> 利用 set 的去重机制，衡量用户规模.

一个互联网产品衡量用户规模，主要就是两个指标：

PV：page view，用户每次访问服务器都会产生一个 pv.

UV：user view ，每个用户访问服务器，都会产生一个 uv，但是同一个用户多次访问，不会使 uv 增加，这就需要基于 set 实现去重.

![e14a7501187246ec9c33c281e780cc49.gif][]

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