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redis:set集合命令,内部编码,使用场景

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文章目录

  • 前言
  • 命令
    • SADD
    • SMEMBERS
    • SISMEMBER
    • SCARD
    • SPOP
    • SMOVE
    • SREM
    • 集合间操作
      • SINTER
      • SINTERSTORE
      • SUNION
      • SUNIONSTORE
      • SDIFF
      • SDIFFSTORE
  • 内部编码
  • 使用场景
  • 总结


前言

ste集合类型是保存多个字符串类型的元素,但和列表类型不同,集合中元素之间是无序的,元素也不允许重复。

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redis除了支持集合内的增删查改操作,同时支持多个集合取交集,并集,差集。


命令

SADD

将一个或者多个元素添加到 set 中。重复元素无法添加到 set 中

SADD key member [ member … ]

返回值:本次添加成功的元素个数
时间复杂度:O(1)

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SMEMBERS

获取一个set中所有元素。元素间的顺序是无序的,获取结果的顺序是随机的

SMEMBERS key

返回值:所有元素的列表
时间复杂度:O(N),N为集合元素个数

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注意:
如果执行多次smembers命令,获取结果顺序一致,可能有以下原因:
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SISMEMBER

判断一个元素在不在 set 中

SISMEMBER key member

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
时间复杂度:O(1),set 集合是通过哈希表来实现的

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SCARD

获取一个 set 的基数,即 set 中的元素个数

SCARD key

返回值:set 内元素的个数
时间复杂度:O(1)

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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spop删除元素就是随机删除

SPOP key [count]

返回值:取出的元素
时间复杂度:O(N),N为count的个数

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SMOVE

将一个元素从 source 取出并放入 destrination 中

SMOVE source destrination member

返回值:1 表示移动成功;0 表示失败
时间复杂度:O(1)
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SREM

将指定的元素从 set 中删除

SREM key member [member …]

返回值:本次删除操作删除的元素个数
时间复杂度:O(N),N为要删除的元素个数

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集合间操作

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SINTER

获取给定 set 的交集中的元素

SINTER key [key …]

返回值:交集的元素
时间复杂度: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

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SINTERSTORE

获取给定 set 的交集中的元素并保存到目的 set 中

SINTERSTORE destination key [key …]

返回值:交集的元素个数
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
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SUNION

获取给定 set 的并集中的元素

SUNION key [key …]

返回值:并集的元素
时间复杂度:O(N),N给定的所有集合的总的元素个数

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SUNIONSTORE

获取给定 set 的并集中的元素并保存到目的 set 中

SUNIONSTORE destination key [key …]

返回值:并集的元素个数
时间复杂度:O(N),N为给定的所有集合的总元素个数

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SDIFF

获取给定 set 的差集中的元素

SDIFF key [ key … ]

返回值:差集的元素
时间复杂度:O(N),N给定的所有集合的总的元素个数
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SDIFFSTORE

获取给定 set 的差集中的元素并保存到目标 set 中

SDIFFSTORE destination key [key …]

返回值:差集的元素个数
时间复杂度:O(N),N为给定的所有集合的总元素个数

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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-inset-entries 配置时,redis会使用 intset来作为集合的内部实现;intset是一种紧凑的数据结构,专门用于存储整数数值,通过压缩存储,intset能够节省内存空间
  • hashtable(哈希表):当集合类型无法 intset 的条件时,redis会使用hashtable作为集合的内部实现;hashtable允许存储各种类型的元素,set集合的每个元素都作为一个字符串对象存储,而对应的值则统一为nullptr

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使用场景

  1. 使用 set 来保存用户的标签;标签也就是用户画像,分析出用户的一些特征,分析清楚特征之后,再投其所好
  2. 使用 set 来计算用户之间的共同好友;基于 “集合求交集”,A 和 B是好友,B 和 C是好友,B 和 C 和 D都是好友,就可以将D推荐给A
  3. 使用 set 统计 UV(独立访客数量);每一个用户,访问服务器,都会产生一个 UV,但是同一个用户多次访问,不会是UV增加,UV需要按照用户进行去重

总结

以上就是我的redis学习笔记

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