Redis数据类型之set

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目录

1 sadd、smembers和sismember

2 spop和srandmember

3 smove和srem

4 sinter和sinterstore

5 sunion和sunionstore

6 sdiff和sdiffstore

7 set的使用场景

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        set类型是集合，集合有两个重要的特性：1.集合中的元素不能重复。2.集合中的元素是无序的（一组数的所有排列的集合是同一个集合）。集合内部存储的是string类型，可以使用JSON格式来存储更复杂的string类型。

1 sadd、smembers和sismember

        命令：sadd key member1 member2 ...

        向key的集合中插入member1、member2等等元素。时间复杂度O(1)，因为一般不会插入过多的元素，近似常数级时间复杂度。返回值插入成功的个数。

        命令：smembers key

        查询key的集合中的所有元素。时间复杂度O(N)，N表示集合中元素的个数。返回值集合中的所有元素。

        命令：sismember key member

        判断member是否是key的集合中的元素。时间复杂度O(1)。返回值0表示不存在，1表示存在。

2 spop和srandmember

        命令：spop key [count]

        随机删除key的集合中的一个元素，如果带参数count，就删除count个。时间复杂度O(N)，N表示count。返回值是删除的元素。

        命令：srandmember key [count]

        随机获取key的集合中的一个元素，如果带参数count，就获取count个。时间复杂度O(N)，N表示count。返回值是获取的元素。

3 smove和srem

        命令：smove source destination member

        把source的集合中的member移动到destination的集合中。时间复杂度O(1)。返回值1或0，0表示要移动的元素不存在在source，1表示移动成功或member已经存在destination的集合中（此时该元素仍然会从）source的集合中移除。

        命令：srem key member1 member2 ...

        移除key的集合中的指定元素。时间复杂度O(N)，N表示移除元素的个数。返回值也是成功移除元素的个数。

4 sinter和sinterstore

        命令：sinter key1 key2 ...

        求集合的交集。时间复杂度O(N*M)，N是最小集合的大小，M是最大集合的大小。返回值是交集中的元素。

        命令：sinterstore destination key1 key2 ...

        求集合的交集，并把交集存储在destination键对应的集合中。时间复杂度O(N*M)，N是最小集合的大小，M是最大集合的大小。返回值是交集中的元素个数。

5 sunion和sunionstore

        命令：sunion key1 key2 ...

        求集合的并集。时间复杂度O(N)，N是所有集合的元素个数之和。返回值是并集中的元素。

        命令：sunionstore destination key1 key2 ...

        求集合的并集，并把并集存储在destination键对应的集合中。时间复杂度时间复杂度O(N)，N是所有集合的元素个数之和。返回值是并集中的元素的个数。

6 sdiff和sdiffstore

        命令：sdiff key1 key2 ...

        求集合的差集（注意A对B的差集是A有B没有的元素，B对A的差集是B有A没有的元素）。时间复杂度O(N)，N是所有集合的元素个数之和。返回值是差集中的元素。

        命令：sdiffstore destination key1 key2 ...

        求集合的差集，并把差集存储在destination键对应的集合中。时间复杂度O(N)，N是所有集合的元素个数之和。返回值是差集中的元素的个数。

7 set的使用场景

        set可以用来保存用户的标签，利用标签构建用户画像，从而进行按兴趣推荐等等。也可以计算两个用户标签的交集，从而得到用户之间的相似度，进而得到用户之间的关系。比如公共好友的计算。

        用set还可以去重，尤其是对于网站访问量的统计：PV（page view每访问一次服务器PV+1）和UV（user view每有一个用户访问一次服务器UV+1）的统计。上述过程中UV就需要去重，因为一个用户多次访问服务器，UV只增加1个单位。

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