【Redis】Set 集合

🐼Set 集合介绍

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2^31 -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

Redis Set ≈ C++ std::unordered_set，无序、唯一元素、O (1) 时间复杂度的查找 / 添加 / 删除

🐼普通命令

✅SADD

将⼀个或者多个元素添加到 set 中。注意，重复的元素⽆法添加到 set 中。

返回值为你成功添加进set的元素个数

cpp 复制代码

 SADD key member [member ...]

✅SMEMBERS

获取⼀个 set 中的所有元素，注意，元素间的顺序是无序的。

返回值：所有元素的列表。

cpp 复制代码

SMEMBERS key

✅SISMEMBER

判断⼀个元素在不在 set 中

cpp 复制代码

SISMEMBER key member

1 表示元素在 set 中。0 表示元素不在 set 中或者 key 不存在。

✅SCARD

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

cpp 复制代码

SCARD key

返回值：set 内的元素个数。

✅SPOP

从 set 中删除并返回⼀个或者多个元素。

比如count = n,就随机从set中删除n个元素；count不写，默认随机删除一个

cpp 复制代码

SPOP key [count]

返回值：返回成功删除的元素

注意，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，即删除元素为随机删除 。

✅SMOVE

将⼀个元素从源 set 取出并放⼊⽬标 set 中。

cpp 复制代码

SMOVE source destination member

返回值：1 表示移动成功，0 表示失败。

✅SREM

将指定的元素从 set 中删除。

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SREM key member [member ...]

返回值：本次操作删除的元素个数。

下面是一些集合间的操作

✅SINTER

获取给定 set 的交集中的元素

cpp 复制代码

SINTER key [key ...]

时间复杂度：O(N * M), N 是最⼩的集合元素个数. M 是最⼤的集合元素个数.

返回值：交集的元素

✅SINTERSTORE

和sinter类似，只不过是获取给定 set 的交集中的元素并保存到⽬标 set中并返回交集的元素个数。

bash 复制代码

SINTERSTORE destination key [key ...]

✅SUNION

获取给定 set 的并集中的元素。

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SUNION key [key ...]

返回值：并集的元素

SUNIONSTORE和SINTERSTORE类似

✅SDIFF

获取给定 set 的差集中的元素。

注意是，以第一个key为基准的差值，顺序不同，差值不一样

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SDIFF key [key ...]

返回值：差集的元素

SDIFFSTORE的用法同上

🐼set内部编码

集合类型的内部编码有两种：

当集合中的元素都是整数并且元素的个数较小时，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，比如元素个数过多，或者插入字符串，Redis 会使⽤ hashtable 作为集合的内部实现

🐼使用场景

我们已经学了很多数据类型的使用场景，但万变不离其宗，要抓住其数据类型的特点，定制化使用场景。比如set，就是去重，无序，可以求交集并集差集等...

🏠标签（tag）

例如 A 用户对娱乐、体育板块比较感兴趣，B ⽤⼾对历史、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，就是在给不同的用户构造"画像" ，画像画的越好，越能表示用户。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，不过站在用户的角度，这样是**"窥探了用户的隐私"**

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,比如计算用户的共同好友

利用了交集

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sinter user:1:tags user:2:tags

🏠使用set统计UV

对于一个产品，如何衡量用户的规模，用户量？一个是PV，一个是UV。

PV：用户每次点击访问服务器，就是一个PV操作

UV：每个用户访问服务器，都会产生一个UV，不过，同一个用户点击多次，UV不会增加

主要利用set去重性，根据UV的次数就能知道这个产品服务用户量