Redis 数据类型set以及使用场景

本文涉及的产品
云数据库 Redis 版,社区版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: Redis 数据类型set以及使用场景

新的存储需求:存储大量的数据,在查询方面提供更高的效率
需要的存储结构:能够保存大量的数据,高效的内部存储机制,便于查询
set类型:与hash存储结构完全相同,仅存储键,不存储值(nil),并且值是不允许重复的

set 类型数据的基本操作

  • 添加数据
sadd key member1 [member2]

image.png
image.png

  • 获取全部数据
smembers key member1 [member2]

image.png

  • 删除数据
srem key member1 [member2]

image.png
image.png

  • 获取集合总数量
scard key

image.png

  • 判断集合中是否包含指定数据
sismember key member1

image.png

set 类型数据的扩展操作

  • 业务场景

set 类型数据的扩展操作
每位用户首次使用今日头条时会设置3项爱好的内容,但是后期为了增加用户的活跃度、兴趣点,必须让用户
对其他信息类别逐渐产生兴趣,增加客户留存度,如何实现?

  • 业务分析

系统分析出各个分类的最新或最热点信息条目并组织成set集合
随机挑选其中部分信息
配合用户关注信息分类中的热点信息组织成展示的全信息集合

  • 解决方案

随机获取集合中指定数量的数据

srandmember key [count]

image.png

image.png

随机获取集合中的某个数据并将数据移出集合

spop key [count]

image.png
应用于随机推荐类信息检索,例如热点歌单推荐,热点新闻推荐,热卖旅游线路,应用APP推荐,
大V推荐等。

set 类型数据的扩展操作

求两个集合的交、并、差集

sinter key1 [key2] 
sunion key1 [key2] 
sdiff key1 [key2]

判断交集
image.png

判断并集

image.png
差集
image.png
求两个集合的交、并、差集 并存储到指定集合中

sinterstore destination key1 [key2] 
sunionstore destination key1 [key2] 
sdiffstore destination key1 [key2]

交集存到制定集合
image.png
将指定数据从原始集合移动到目标集合中

smove source destination member

image.png

set 类型数据的扩展操作

  • redis 应用于同类信息的关联搜索,二度关联搜索,深度关联搜索
  • 显示共同关注(一度)
  • 显示共同好友(一度)
  • 由用户A出发,获取到好友用户B的好友信息列表(一度)
  • 由用户A出发,获取到好友用户B的购物清单列表(二度)
  • 由用户A出发,获取到好友用户B的游戏充值列表(二度)

set 类型数据操作的注意事项

  • set 类型不允许数据重复,如果添加的数据在 set 中已经存在,将只保留一份
  • set 虽然与hash的存储结构相同,但是无法启用hash中存储值的空间
  • set 类型应用场景

业务场景

集团公司共具有12000名员工,内部OA系统中具有700多个角色,3000多个业务操作,23000多种数据,每
位员工具有一个或多个角色,如何快速进行业务操作的权限校验?

解决方案

依赖set集合数据不重复的特征,依赖set集合hash存储结构特征完成数据过滤与快速查询根据用户id获取用户## 所有角色
根据用户所有角色获取用户所有操作权限放入set集合
根据用户所有角色获取用户所有数据全选放入set集合

业务场景

公司对旗下新的网站做推广,统计网站的PV(访问量),UV(独立访客),IP(独立IP)。
PV:网站被访问次数,可通过刷新页面提高访问量
UV:网站被不同用户访问的次数,可通过cookie统计访问量,相同用户切换IP地址,UV不变
IP:网站被不同IP地址访问的总次数,可通过IP地址统计访问量,相同IP不同用户访问,IP不变

解决方案

  • 利用set集合的数据去重特征,记录各种访问数据
  • 建立string类型数据,利用incr统计日访问量(PV)
  • 建立set模型,记录不同cookie数量(UV)
  • 建立set模型,记录不同IP数量(IP)

业务场景

黑名单
资讯类信息类网站追求高访问量,但是由于其信息的价值,往往容易被不法分子利用,通过爬虫技术,
快速获取信息,个别特种行业网站信息通过爬虫获取分析后,可以转换成商业机密进行出售。例如第三方火
车票、机票、酒店刷票代购软件,电商刷评论、刷好评。
同时爬虫带来的伪流量也会给经营者带来错觉,产生错误的决策,有效避免网站被爬虫反复爬取成为每
个网站都要考虑的基本问题。在基于技术层面区分出爬虫用户后,需要将此类用户进行有效的屏蔽,这就是
黑名单的典型应用。
ps:不是说爬虫一定做摧毁性的工作,有些小型网站需要爬虫为其带来一些流量。
白名单
对于安全性更高的应用访问,仅仅靠黑名单是不能解决安全问题的,此时需要设定可访问的用户群体,
依赖白名单做更为苛刻的访问验证。

解决方案

  • 基于经营战略设定问题用户发现、鉴别规则
  • 周期性更新满足规则的用户黑名单,加入set集合
  • 用户行为信息达到后与黑名单进行比对,确认行为去向
  • 黑名单过滤IP地址:应用于开放游客访问权限的信息源
  • 黑名单过滤设备信息:应用于限定访问设备的信息源
  • 黑名单过滤用户:应用于基于访问权限的信息源

redis 应用于基于黑名单与白名单设定的服务控制

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