【Redis】Set集合、Zset有序集合以及其它数据类型

文章目录

[1. Set](#1. Set)
- [1.1 常用命令](#1.1 常用命令)
- [1.2 集合间操作](#1.2 集合间操作)
- [1.3 内部编码](#1.3 内部编码)
- [1.4 使用场景](#1.4 使用场景)
[2. Zset 有序集合](#2. Zset 有序集合)
- [2.1 常用命令](#2.1 常用命令)
- [2.2 内部编码](#2.2 内部编码)
- [2.3 应用场景](#2.3 应用场景)
[3. 其它数据类型](#3. 其它数据类型)
- [3.1 stream](#3.1 stream)
- [3.2 geospatial](#3.2 geospatial)
- [3.3 HyperLogLog](#3.3 HyperLogLog)
- [3.4 bitmap](#3.4 bitmap)
- [3.5 bitfield](#3.5 bitfield)
[4. 渐进式遍历](#4. 渐进式遍历)
[5. 数据库管理](#5. 数据库管理)

1. Set

集合类型也是保存多个字符串类型的元素的，但和列表类型不同的是，集合中元素之间是⽆序的，元素不允许重复，⼀个集合中最多可以存储2³²-1个元素。

Redis除了⽀持集合内的增删查改操作，同时还⽀持多个集合取交集、并集、差集，合理地使⽤好集合类型，能在实际开发中解决很多问题。

1.1 常用命令

sadd：将⼀个或者多个元素添加到set中（重复的元素⽆法添加到set中）

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SADD key member [member ...]

smembers：获取⼀个set中的所有元素（元素间的顺序是⽆序的）

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SMEMBERS key

sismember：判断⼀个元素在不在set中

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SISMEMBER key member

SCARD：获取⼀个set的基数（cardinality），即set中的元素个数

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SCARD key

spop：从set中删除并返回⼀个或者多个元素（由于set内的元素是无序的，所以取出哪个元素实际是未定义行为，即可以看作随机的）

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SPOP key [count]

smove：将⼀个元素从源set取出并放⼊⽬标set中

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smove source destination member

srem：将指定的元素从set中删除

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srem key member [member ...]

1.2 集合间操作

交集（inter）、并集（union）、差集（diff）的概念如图所示：

sinter：获取给定set的交集中的元素

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SINTER key [key ...]

SINTERSTORE：获取给定set的交集中的元素并保存到⽬标set中

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SINTERSTORE destination key [key ...]

SUNION：获取给定set的并集中的元素

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SUNION key [key ...]

SUNIONSTORE：获取给定set的并集中的元素并保存到⽬标set中

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SUNIONSTORE destination key [key ...]

SDIFF：获取给定set的差集中的元素

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SDIFF key [key ...]

SDIFFSTORE：获取给定set的差集中的元素并保存到⽬标set中

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SDIFFSTORE destination key [key ...]

命令小节：

1.3 内部编码

集合类型的内部编码有两种：

intset（整数集合）：当集合中的元素都是整数并且元素的个数小于set-max-intset-entries配置（默认512个）时，Redis会选⽤intset来作为集合的内部实现，从⽽减少内存的使用。
hashtable（哈希表）：当集合类型⽆法满⾜intset的条件时，Redis会使⽤hashtable作为集合的内部实现

当元素个数较少并且都为整数时，内部编码为intset

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127.0.0.1:6379> sadd setkey 1 2 3 4
(integer) 4
127.0.0.1:6379> object encoding setkey
"intset"

当元素个数超过512个，内部编码为hashtable

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127.0.0.1:6379> sadd setkey 1 2 3 4 ... 513
(integer) 513
127.0.0.1:6379> object encoding setkey
"hashtable"

当存在元素不是整数时，内部编码为hashtable

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127.0.0.1:6379> sadd setkey a
(integer) 1
127.0.0.1:6379> object encoding setkey
"hashtable"

1.4 使用场景

集合类型比较典型的使⽤场景是标签（tag）

例如A用户对娱乐、体育板块⽐较感兴趣；B用户对历史、新闻⽐较感兴趣，这些兴趣点可以被抽象为标签。
有了这些数据就可以得到喜欢同⼀个标签的⼈，以及用户的共同喜好的标签，这些数据对于增强用户体验和用户黏度都⾮常有帮助。例如⼀个电⼦商务⽹站会对不同标签的用户做不同的产品推荐。

下⾯的演⽰通过集合类型来实现标签的若⼲功能

给用户添加标签

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sadd user:1:tags tag1 tag2 tag5
sadd user:2:tags tag2 tag3 tag5
...
sadd user:k:tags tag1 tag2 tag4

给标签添加用户

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sadd tag1:users user:1 user:3
sadd tag2:users user:1 user:2 user:3
...
sadd tagk:users user:1 user:4 user:9 user:28

计算用户的共同兴趣标签

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sinter user:1:tags user:2:tags

2. Zset 有序集合

有序集合相对于字符串、列表、哈希、集合来说会有⼀些陌生

它保留了集合不能有重复成员的特点，但与集合不同的是，有序集合中的每个元素都有⼀个唯⼀的浮点类型的分数（score）与之关联 ，这使得有序集合中的元素是可以维护有序性的，但这个有序不是用下标作为排序依据而是用这个分数。

有序集合中的元素是不能重复的，但分数允许重复；分数相同，则按元素字典序排序 。

有序集合提供了获取指定分数和元素范围查找、计算成员排名等功能，合理地利用有序集合，可以帮助我们在实际开发中解决很多问题。

2.1 常用命令

zadd：添加或者更新指定的元素以及关联的分数到zset中，分数应该符合double类型，+inf/-inf作为正负极限也是合法的

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ZADD key [NX | XX] [GT | LT] [CH] [INCR] score member [score member...]

默认情况下，ZADD返回的是本次添加的元素个数

相关选项：

XX：仅仅⽤于更新已经存在的元素，不会添加新元素。

NX：仅⽤于添加新元素，不会更新已经存在的元素。

CH：默认情况下，ZADD返回的是本次添加的元素个数，但指定这个选项之后，就会还包含本次更新的元素的个数。

INCR：此时命令类似ZINCRBY的效果，将元素的分数加上指定的分数。此时只能指定⼀个元素和分数。

LT：仅当新分数小于(lesser)当前分数时，才更新现有元素。此标志不会阻止添加新元素。

GT：仅当新分数大于(greater)当前分数时，才更新现有元素。此标志不会阻止添加新元素

GT、LT是Redis 6.2.0 版本开始引入的

GT、LT 和 NX 选项是互斥的

ZRANGE：返回指定区间⾥的元素，分数按照升序。带上WITHSCORES可以把分数也返回

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ZRANGE key start stop [WITHSCORES]

此处的[start, stop] 为下标构成的区间从0开始，⽀持负数

zcard：获取⼀个zset的基数（cardinality），即zset中的元素个数

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ZCARD key

zcount：返回分数在min和max之间的元素个数，默认情况下，min和max都是包含的，可以通过(排除

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ZCOUNT key min max

ZREVRANGE：返回指定区间⾥的元素，分数按照降序。带上WITHSCORES可以把分数也返回

备注：这个命令可能在6.2.0之后废弃，并且功能合并到ZRANGE中

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ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]

ZRANGEBYSCORE：返回分数在min和max之间的元素 ，默认情况下，min和max都是包含的，可以通过(排除。

备注：这个命令可能在6.2.0之后废弃，并且功能合并到ZRANGE中

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ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES]

ZPOPMAX：删除并返回分数最⾼的count个元素。

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ZPOPMAX key [count]

BZPOPMAX： ZPOPMAX的阻塞版本

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 BZPOPMAX key [key ...] timeout

ZPOPMIN：删除并返回分数最低的count个元素

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ZPOPMIN key [count]

BZPOPMIN： ZPOPMIN的阻塞版本

bash 复制代码

BZPOPMIN key [key ...] timeout

ZRANK：返回指定元素的排名，升序。

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ZRANK key member

ZREVRANK：返回指定元素的排名，降序

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ZREVRANK key member

ZSCORE：返回指定元素的分数

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ZSCORE key member

ZREM：删除指定的元素

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ZREM key member [member ...]

ZREMRANGEBYRANK：按照排序，升序删除指定范围的元素，左闭右闭

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ZREMRANGEBYRANK key start stop

ZREMRANGEBYSCORE：按照分数删除指定范围的元素，左闭右闭

bash 复制代码

ZREMRANGEBYSCORE key min max

ZINCRBY：为指定的元素的关联分数添加指定的分数值

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ZINCRBY key increment member

集合间操作：

ZINTERSTORE：求出给定有序集合中元素的交集并保存进⽬标有序集合中，在合并过程中以元素为单位进⾏合并，元素对应的分数按照不同的聚合⽅式和权重得到新的分数

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ZINTERSTORE destination numkeys key [key ...] [WEIGHTS weight [weight ...]] 
[AGGREGATE <SUM | MIN | MAX>]

numkeys：有几个key参与运算，为了与后面的选项区分

weights：权重，表示所参与交集运算key的重要性，会乘以当前的分数

aggregate：聚合方式

ZUNIONSTORE：求出给定有序集合中元素的并集并保存进⽬标有序集合中，在合并过程中以元素为单位进⾏合并，元素对应的分数按照不同的聚合⽅式和权重得到新的分数

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ZUNIONSTORE destination numkeys key [key ...] [WEIGHTS weight [weight ...]] 
[AGGREGATE <SUM | MIN | MAX>]

命令小节：

2.2 内部编码

有序集合类型的内部编码有两种：

ziplist（压缩列表）：当有序集合的元素个数⼩于zset-max-ziplist-entries配置（默认128个），同时每个元素的值都⼩于zset-max-ziplist-value配置（默认64字节）时，Redis会⽤ziplist来作为有序集合的内部实现，ziplist可以有效减少内存的使⽤。
skiplist（跳表）：当ziplist条件不满⾜时，有序集合会使⽤skiplist作为内部实现，因为此时ziplist的操作效率会下降

2.3 应用场景

有序集合⽐较典型的使⽤场景就是排⾏榜系统。例如常⻅的⽹站上的热榜信息，榜单的维度可能是多方面的：按照时间、按照阅读量、按照点赞量。

本例中我们使⽤点赞数这个维度，维护每天的热榜：

添加用户赞数

例如用户james发布了⼀篇⽂章，并获得3个赞，可以使⽤有序集合的zadd和zincrby功能：

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zadd user:ranking:2022-03-15 3 james

之后如果再获得赞，可以使⽤zincrby：

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zincrby user:ranking:2022-03-15 1 jame

取消用户赞数

由于各种原因（例如⽤⼾注销、⽤⼾作弊等）需要将⽤⼾删除，此时需要将⽤⼾从榜单中删除掉，可以使⽤zrem。例如删除成员tom：

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zrem user:ranking:2022-03-15 tom

展示获取赞数最多的10个用户

此功能使⽤zrevrange命令实现：

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 zrevrangebyrank user:ranking:2022-03-15 0 9

展示用户信息以及用户分数

此功能将用户名作为键后缀，将用户信息保存在哈希类型中，⾄于用户的分数和排名可以使⽤zscore和zrank来实现。

列表、集合、有序集合三者的异同点

3. 其它数据类型

在前面，我们已经了解了Redis的五个常用类型：String、list、hash、set、zset。

除此之外，Redis还提供了一些其它的类型

3.1 stream

Stream是一种数据结构，其作用类似于仅追加日志，但也实施了多项操作来克服典型仅追加日志的一些限制。其中包括 O（1）时间的随机访问和复杂的消费策略。

通俗来讲就是：stream类型，可以用来模拟实现时间传播的机制，本质就是一个队列（redis作为消息队列的根本），比list、blpop、brpop功能更加强大。

3.2 geospatial

地理索引允许您存储坐标并进行搜索。此数据结构可用于查找给定半径或边界框内的附近点

3.3 HyperLogLog

HyperLogLog 是一种概率数据结构，用于估计集合重元素的个数

HyperLogLog 以完美的准确性换取了高效的空间利用。

Redis HyperLogLog 实现最多使用 12 KB，并提供0.81% 的标准误差。

我们知道set有一个应用场景：统计服务器的用户访问次数（UV)。

当然使用set也可以很好的统计，但是当这个数据量比较大时，set会消耗很多的内存空间。

假设set存uid，每个uid按8字节算，如果有1亿的UV--> 8亿字节-->800M；但是使用hyperloglog最多使用12KB空间

Hyperloglog不存储元素的内容，但是能够记录元素的特征，从而在新增元素的时候，能够知道当前新增的元素，是新增的元素，还是已经存在的元素。所以可以用来计数，但是无法告诉你元素是什么。

3.4 bitmap

位图

3.5 bitfield

位域

bitfield可以理解为一串二进制序列（字节数组），同时可以把这个字节数组的某几个位，赋予特定的含义，并且进行读取、修改、算术等相关操作

4. 渐进式遍历

在前面，我们学习了keys命令，它可以获取key，但是该命令有时候是非常危险的，可能会阻塞redis服务器

渐进式遍历(SCAN)不会阻塞redis服务器，它执行一次命令，只获取其中的一小部分，要想获取所有的key，就需要执行多次渐进式遍历命令

bash 复制代码

SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count] [TYPE type]

首次scan从0开始，当scan返回的下次位置为0时，遍历结束

cursor：指向开始遍历的位置，不能理解成下标，它仅是个字符串

count：遍历的个数（实际返回的个数不一定完全相同），默认是10

pattern：匹配的规则，跟keys相同

type：指明要获取key的value的类型

返回值

下次开始遍历的位置

此次遍历的结果

除了scan以外，Redis⾯向哈希类型、集合类型、有序集合类型分别提供了hscan、sscan、zscan命令，它们的⽤法和scan基本类似

渐进性遍历scan虽然解决了阻塞的问题，但如果在遍历期间键有所变化（增加、修改、删除），可能导致遍历时键的重复遍历或者遗漏，这点务必在实际开发中考虑。

5. 数据库管理

redis提供了16个数据库，编号位0-15 ，默认使用0号，用户无法创建和删除

Redis 提供了⼏个⾯向Redis数据库的操作，分别是dbsize、select、flushdb、flushall命令，本机将通过具体的使⽤常⻅介绍这些命令。

select：切换数据库

dbsize：获取当前数据库中key的个数
flushdb：删除当前库中的key
flushall：删除所有库中所有的key