Redis的Set集合

什么是Set集合

Set类型是用来保存多个字符串类型的集合，list类型也是保存多个字符串类型的集合，两者之间的区别主要是两点。1. set集合中的元素是无序的，即顺序不重要（set[1,2,3]和set[2,1,3]是等价的）；2. set集合中的元素不允许重复

常用命令

sadd

将一个或多个元素添加到set中，重复的元素无法添加成功
语法：sadd key menber [menber...]
时间复杂度：O（1）
返回值：返回添加成功的元素个数

smembers

获取set中的所有元素，注意：元素间的顺序是无序的
语法：smembers key
时间复杂度：O（n)
返回值：返回所有元素的列表

sismember

判断一个元素在不在set中
语法：sismember key member
时间复杂度：O（1）
返回值：1表示在set中，0表示不在set中或key不存在

scard

获取set中元素个数
语法：scard key
时间复杂度：O（1）
返回值：返回set内的元素个数

spop

从set中删除一个或多个元素，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，是随机的。
语法：spop key [count]

• count：表示要删除的个数

时间复杂度:O(1)
返回值：删除的元素

smove

将一个元素从源set取出并放入目标set中
语法：smove source destination member
时间复杂度：O（1）
返回值：1表示移动成功，0表示失败

srem

将指定元素从set中删除
语法：srem key member [member...]
时间复杂度：O（1）
返回值：删除元素个数

集合间操作（交集/并集/差集）

sinter

获取给定set的交集中的元素
语法：sinter key [key...]
时间复杂度：O（NM)，N是最小集合的元素个数，M是最大集合的元素个数
返回值：返回交集的元素

sinterstore
获取给定set的交集并保存到目标set中
语法：sinterstore destination key [key...]
时间复杂度：O（NM）
返回值：返回交集的元素个数

sunion

获取给定set并集中的元素
语法：sunion key [key...]
时间复杂度：O（n)，n指的是总的元素个数
返回值：返回并集的结果

sunionstore
获取给定set的并集中的元素并保存到目标set中
语法：sunionstore destination key [key...]
时间复杂度：O（N)
返回值：返回并集的元素个数

sdiff

获取给定set差集中的元素
语法：sdiff key [key...]
时间复杂度：O（n)，n是给定所有集合的总的元素个数
返回值：差集的元素

这里的差集是以第一个set集合相比于后面的set集合中的不同元素

sdiffstore
获取给定set的差集中的元素并保存到目标set中
语法：sdiffstore destination key [key...]
时间复杂度：O（n)
返回值：返回差集的元素个数

内部编码

set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时，redis采用intset可以节省空间
• hasetable哈希表：当set类型无法满足intset的条件时，redis使用hashtable作为集合的内部实现
  

应用场景

打标签

1. 给用户打标签
   :::tips
   sadd user:1:tags tag1 tag2 tag3
   …
   sadd user:n:tags tag1 tag5 tag7
   :::

2. 给标签添加用户
   :::tips
   sadd tag1:users user:1 user:5
   …
   sadd tagn:users user:1 user:6
   :::

3. 删除用户下的标签
   :::tips
   srem user:1:tages tag3
   …
   srem user:n:tags tag100
   :::

4. 删除标签下的用户
   :::tips
   srem tag1:users user:5
   …
   srem tagn:users user:6
   :::

5. 用户的共同标签
   :::tips
   sinter user:1:tags user:2:tags
   :::
   

计算用户的共同好友

基于”集合求交集“，可以做一些好友推荐

统计UV

UV：衡量用户量的一个指标，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，不会使用uv增加

统计uv需要按照用户进行去重，因此可以利用set的去重特性来实现