10.Redis之set类型

谈到一个术语,这个术语很可能有多种含义~~

1.Set

1) 集合.

2)设置 (和 get 相对应)

集合就是把一些有关联的数据放到一起~~

1.集合中的元素是无序的!

【此处说的无序和前面list这里的有序是对应的,

有序: 顺序很重要. 变换一下顺序, 就是不同的 list 了

无序: 顺序不重要.变化一下顺序,集合还是那个集合,

list: [1,2, 3]和 [2,1,3]两个不同的 list

set: [1,2,3] 和 [2,1,3]是同一个集合】

2.集合中的元素是不能重复的(唯一的)

和 list 类似, 集合中的每个元素也都是 string 类型

(可以使用 json 这样的格式让 string 也能存储结构化数据)

2.set的普通命令

2.1 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。

语法：

SADD key member [member ...]

命令有效版本：1.0.0 之后

时间复杂度：O(1)

返回值：本次添加成功的元素个数。

不能重复的特性！！！

⽰例：

redis> SADD myset "Hello"

(integer) 1

redis> SADD myset "World"

(integer) 1

redis> SADD myset "World"

(integer) 0

redis> SMEMBERS myset

1) "Hello"

2) "World"

2.2 SMEMBERS

获取⼀个 set 中的所有元素，注意，元素间的顺序是⽆序的。

语法：

SMEMBERS key

命令有效版本：1.0.0 之后

时间复杂度：O(N)

返回值：所有元素的列表。

⽰例：

redis> SADD myset "Hello"

(integer) 1

redis> SADD myset "World"

(integer) 1

redis> SMEMBERS myset

1) "Hello"

2) "World"

2.3 SISMEMBER

判断⼀个元素在不在 set 中。

语法：

SISMEMBER key member

命令有效版本：1.0.0 之后

时间复杂度：O(1)

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

示例：

redis> SADD myset "one"

(integer) 1

redis> SISMEMBER myset "one"

(integer) 1

redis> SISMEMBER myset "two"

(integer) 0

2.4 SCARD

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

语法：

SCARD key

命令有效版本：1.0.0 之后

时间复杂度：O(1)

返回值：set 内的元素个数。

⽰例：

redis> SADD myset "Hello"

(integer) 1

redis> SADD myset "World"

(integer) 1

redis> SCARD myset

(integer) 2

2.5 SPOP

从 set 中删除并返回⼀个或者多个元素。注意，由于 set 内的元素是⽆序【逻辑是无序的】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。（随机进行删除）

语法：

SPOP key [count]

命令有效版本：1.0.0 之后

时间复杂度：O(N), n 是 count

返回值：取出的元素。

⽰例：

redis> SADD myset "one"

(integer) 1

redis> SADD myset "two"

(integer) 1

redis> SADD myset "three"

(integer) 1

redis> SPOP myset

"one"

redis> SMEMBERS myset

1) "three"

2) "two"

redis> SADD myset "four"

(integer) 1

redis> SADD myset "five"

(integer) 1

redis> SPOP myset 3

1) "three"

2) "four"

3) "two"

redis> SMEMBERS myset

1) "five"

2.6 SMOVE

将⼀个元素从源 set 取出并放⼊⽬标 set 中。

语法：

SMOVE source destination member

命令有效版本：1.0.0 之后

时间复杂度：O(1)

返回值：1 表⽰移动成功，0 表⽰失败。

⽰例：

redis> SADD myset "one"

(integer) 1

redis> SADD myset "two"

(integer) 1

redis> SADD myotherset "three"

(integer) 1

redis> SMOVE myset myotherset "two"

(integer) 1

redis> SMEMBERS myset

1) "one"

redis> SMEMBERS myotherset

1) "three"

2) "two"

2.7 SREM

将指定的元素从 set 中删除。

语法：

SREM key member [member ...]

命令有效版本：1.0.0 之后

时间复杂度：O(N), N 是要删除的元素个数.

返回值：本次操作删除的元素个数。

⽰例：

redis> SADD myset "one"

(integer) 1

redis> SADD myset "two"

(integer) 1

redis> SADD myset "three"

(integer) 1

redis> SREM myset "one"

(integer) 1

redis> SREM myset "four"

(integer) 0

redis> SMEMBERS myset

1) "three"

2) "two"

3.集合间操作

交集（inter）、并集（union）、差集（diff）

3.1 SINTER（交集）

获取给定 set 的交集中的元素。

语法：

SINTER key [key ...]

命令有效版本：1.0.0 之后

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。

⽰例：

redis> SADD key1 "a"

(integer) 1

redis> SADD key1 "b"

(integer) 1

redis> SADD key1 "c"

(integer) 1

redis> SADD key2 "c"

(integer) 1

redis> SADD key2 "d"

(integer) 1

redis> SADD key2 "e"

(integer) 1

redis> SINTER key1 key2

1) "c"

3.2 SINTERSTORE（交集并保存起来）

获取给定 set 的交集中的元素并保存到⽬标 set 中。

语法：

SINTERSTORE destination key [key ...]

命令有效版本：1.0.0 之后

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：交集的元素个数。

⽰例：

redis> SADD key1 "a"

(integer) 1

redis> SADD key1 "b"

(integer) 1

redis> SADD key1 "c"

(integer) 1

redis> SADD key2 "c"

(integer) 1

redis> SADD key2 "d"

(integer) 1

redis> SADD key2 "e"

(integer) 1

redis> SINTERSTORE key key1 key2

(integer) 1

redis> SMEMBERS key

1) "c"

3.3 SUNION

获取给定 set 的并集中的元素。

语法：

SUNION key [key ...]

命令有效版本：1.0.0 之后

时间复杂度：O(N), N 给定的所有集合的总的元素个数.

返回值：并集的元素。

⽰例：

redis> SADD key1 "a"

(integer) 1

redis> SADD key1 "b"

(integer) 1

redis> SADD key1 "c"

(integer) 1

redis> SADD key2 "c"

(integer) 1

redis> SADD key2 "d"

(integer) 1

redis> SADD key2 "e"

(integer) 1

redis> SUNION key1 key2

1) "a"

2) "c"

3) "e"

4) "b"

5) "d"

3.4 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 ...]

命令有效版本：1.0.0 之后

时间复杂度：O(N), N 给定的所有集合的总的元素个数.

返回值：并集的元素个数。

⽰例：

redis> SADD key1 "a"

(integer) 1

redis> SADD key1 "b"

(integer) 1

redis> SADD key1 "c"

(integer) 1

redis> SADD key2 "c"

(integer) 1

redis> SADD key2 "d"

(integer) 1

redis> SADD key2 "e"

(integer) 1

redis> SUNIONSTORE key key1 key2

(integer) 5

redis> SMEMBERS key

1) "a"

2) "c"

3) "e"

4) "b"

5) "d"

3.5 SDIFF

获取给定 set 的差集中的元素。

语法：

SDIFF key [key ...]

命令有效版本：1.0.0 之后

时间复杂度：O(N), N 给定的所有集合的总的元素个数.

返回值：差集的元素。

⽰例：

1 redis> SADD key1 "a"

(integer) 1

redis> SADD key1 "b"

(integer) 1

redis> SADD key1 "c"

(integer) 1

redis> SADD key2 "c"

(integer) 1

redis> SADD key2 "d"

(integer) 1

redis> SADD key2 "e"

(integer) 1

redis> SDIFF key1 key2

1) "a"

2) "b"

3.6 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 ...]

命令有效版本：1.0.0 之后

时间复杂度：O(N), N 给定的所有集合的总的元素个数.

返回值：差集的元素个数。

⽰例：

redis> SADD key1 "a"

(integer) 1

redis> SADD key1 "b"

(integer) 1

redis> SADD key1 "c"

(integer) 1

redis> SADD key2 "c"

(integer) 1

redis> SADD key2 "d"

(integer) 1

redis> SADD key2 "e"

(integer) 1

redis> SDIFFSTORE key key1 key2

(integer) 2

redis> SMEMBERS key

1) "a"

2) "b"

4.命令小节

命令	时间复杂度
sadd key element [element ...]	O(k)，k 是元素个数
srem key element [element ...]	O(k)，k 是元素个数
scard key	O(1)
sismember key element	O(1)
srandmember key [count]	O(n)，n 是 count
spop key [count]	O(n), n 是 count
smembers key	O(k)，k 是元素个数
sinter key [key ...] sitnerstore	O(m * k)，k 是⼏个集合中元素最⼩的个数，m 是键个数
sunion key [key ...] sunionstore	O(k)，k 是多个集合的元素个数总和
sdiff key [key ...] sdiffstore	O(k)，k 是多个集合的元素个数总和

5.set内部编码

intset(整数集合)为了节省空间,做出的特定优化~
当元素均为整数,并且元素个数不是很多的时候
hashtable(哈希表)
C++ 中的 std:.set 背后的数据结构是红黑树Java 中的 Set 本身是一个接口.这个接口后面的实现,可以是 Treeset, 也可以是 HashSet

6.set的应用场景

6.1 添加标签

集合类型⽐较典型的使⽤场景是标签（tag）。例如 A ⽤⼾对娱乐、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，以及⽤⼾的共同喜好的标签，这些数据对于增强⽤⼾体验和⽤⼾黏度都⾮常有帮助。例如⼀个电⼦商务⽹站会对不同标签的⽤⼾做不同的产品推荐。

下⾯的演⽰通过集合类型来实现标签的若⼲功能。

1）给⽤⼾添加标签

2）给标签添加⽤⼾

3）删除⽤⼾下的标签

4）删除标签下的⽤⼾

5）计算⽤⼾的共同兴趣标签

6.2. 使用 Set 来计算用户之间的共同好友

~~基于"集合求交集”
QQ,
我这边加了很多好友.你这边也加了很多好友~~
基于上述还可以做一些好友推荐~~
A 和 B 是好友,
A 和 C 是好友.
B 和C和 D 都是好友.
系统就会把 D 推荐给 A

6.3.使用 Set 统计 UV

去重~~
一个互联网产品,如何衡量用户量,用户规模??主要的指标,是两方面:
1.PV page view
用户每次访问该服务器,每次访问都会产生一个 pv
2.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~~uv 需要按照用户进行去重~~
上述的去重过程,就可以使用 set 来实现.