3.4 Set类型
简介
与List类似是一个列表功能，但Set是自动排重的，当需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，Set是一个很好的选择。
Set是String类型的无序集合，它底层其实是一个value为null的hash表，所以添加、删除、查找的时间复杂度都是O(1)。
sadd
将一个或多个元素添加到集合key中，已经存在的元素将被忽略。
sadd key value1 value2……
示例：
#向集合中添加值，最终只有v1 v2 v3 v4 v5 v6 127.0.0.1:6379> sadd k1 v1 v2 v2 v3 v4 v5 v6
smembers
取出该集合的所有元素。
smembers key
示例：
127.0.0.1:6379> smembers k1 1) "v2" 2) "v1" 3) "v3"
sismember
判断集合key中是否含有value元素，如有返回1，否则返回0。
sismember key value
示例：
127.0.0.1:6379> sismember k1 v1 (integer) 1 127.0.0.1:6379>
scard
返回该集合的元素个数。
scard key
示例：
127.0.0.1:6379> scard k1 (integer) 3 127.0.0.1:6379>
srem
删除集合中的一个或多个成员元素，不存在的成员元素会被忽略。
srem key value1 value2……
示例：
# 删除v1 v2 srem k1 v1 v2
spop
随机删除集合中一个元素并返回该元素。
spop key
示例：
spop k1 随机删除一个元素，并返回
srandmember
随机取出集合中count个元素，但不会删除。
srandmember key count
示例：
#随机取出集合中的2个元素 srandmember k1 2
smove
将value元素从sourcekey集合移动到destinationkey集合中。
smove sourcekey destinationkey value
示例：
smove k1 k2 v5 将元素v5从集合k1中移动到集合k2
注意：
如果 sourcekey集合不存在或不包含指定的 value元素，则 smove 命令不执行任何操作，仅返回 0 。
sinter
返回两个集合的交集元素。
sinter key1 key2
sunion
返回两个集合的并集元素。
sunion key1 key2
sdiff
返回两个集合的差集元素（key1中的，不包含key2）
sdiff key1 key2
使用场景
- 黑白名单
- 随机展示
- 好友
- 关注人
- 粉丝
- 感兴趣的人集合
3.4 Hash类型
简介
Hash是一个键值对的集合。Hash 是一个 String 类型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。
- Hash存储结构优化
- 如果field数量较少，存储结构优化为类数组结构
- 如果field数量较多，存储结构使用HashMap结构
hset
给key集合中的field赋值value。相当于是为实体类的属性赋值，此时的属性就相当于是key，属性的值相当于是value。
hset key field value
示例：
#为实体类user的属性name赋值为zhangsan 127.0.0.1:6379> hset user name zhangsan
注意：
- 如果哈希表不存在，一个新的哈希表被创建并进行 HSET 操作。
- 如果字段已经存在于哈希表中，旧值将被重写。
hget
从key哈希中，取出field字段的值。相当于是获取实体类哪个属性的值。
hget key field
示例：
#获取实体类user的name属性 127.0.0.1:6379> hget user name "zhangsan"
hmset
批量设置哈希的字段及值。
hmset key field1 value1 field2 value2……
示例：
#为user实体类设置name、age、addres属性并赋值 127.0.0.1:6379> hmset user name zhangsan age 19 address shandong OK
hexists
判断指定key中是否存在某个属性。
hexists key field
示例:
#判断user实体类中是否存在name属性 127.0.0.1:6379> hexists user name (integer) 1
注意：
如果哈希表含有给定字段，返回 1 。 如果哈希表不含有给定字段，或 key 不存在，返回 0 。
hkeys
获取该哈希中所有的field。获取该实体类的属性。
#获取user实体类的全部属性 127.0.0.1:6379> hkeys user 1) "name" 2) "age" 3) "address"
hvals key
获取该哈希中所有的value。获取该实体类的属性值。
hvals key
示例：
127.0.0.1:6379> hvals user 1) "zhangsan" 2) "19" 3) "shandong"
hincrby
为哈希表key中的field字段的值加上增量increment。
hincrby key field increment
示例：
#为实体类user的属性age增1 127.0.0.1:6379> hincrby user age 1 (integer) 20
hdel
删除哈希表 key 中的一个或多个指定字段，不存在的字段将被忽略。
hdel key field1 field2……
示例：
#删除user实体类的age和address属性 127.0.0.1:6379> hdel user age address (integer) 2
hsetnx
给key哈希表中不存在的的字段赋值 。
hsetnx key field value
示例：
#为user中不存在的属性age赋值，因为age属性不存在所以可以赋值。 127.0.0.1:6379> hset user age 10 (integer) 1 #因为name属性不存在所以无法为该属性赋值 127.0.0.1:6379> hset user name zhangsan (integer) 0
注意：
- 如果哈希表不存在，一个新的哈希表被创建并进行 hsetnx 操作。
- 如果字段已经存在于哈希表中，操作无效。
- 如果 key 不存在，一个新哈希表被创建并执行 hsetnx 命令。
使用场景
- 购物车
- 存储对象
3.5 Zset
简介
Zset与Set非常相似，是一个没有重复元素的String集合。不同之处是Zset的每个元素都关联了一个分数（score），这个分数被用来按照从低分到高分的方式排序集合中的元素。集合的元素是唯一的，但分数可以重复。-
注意：
因为元素是有序的，所以可以根据分数（score）或者次序（position）来获取一个范围内的元素。
zadd
将一个或多个元素（value）及分数（score）加入到有序集key中。
zadd key score1 value1 score2 value2……
示例：
#java分数是100，c++分数200，c分数300 127.0.0.1:6379> zadd k1 100 java 200 c++ 300 C (integer) 3
注意：
- 如果某个元素已经是有序集的元素，那么更新这个元素的分数值，并通过重新插入这个元素，来保证该元素在正确的位置上。
- 分数值可以是整数值或双精度浮点数。
- 如果有序集合 key 不存在，则创建一个空的有序集并执行 zadd 操作。
zrange
返回key集合中的索引start和索引end之间的元素（包含start和end）。
zrange key start end [withscores]
示例：
#返回集合中全部的元素 127.0.0.1:6379> zrange k1 0 -1 1) "java" 2) "c++" 3) "C" #返回集合中的元素和分数 127.0.0.1:6379> zrange k1 0 -1 withscores 1) "java" 2) "100" 3) "c++" 4) "200" 5) "C" 6) "300"
注意：
- 其中元素的位置按分数值递增(从小到大)来排序。 其中 0 表示列表的第一个元素，-1表示最后一个元素。
- withscores是可选参数，是否返回分数。
zrangebyscore
返回key集合中的分数minscore 和分数maxscore 之间的元素（包含minscore 和maxscore ）。其中元素的位置按分数值递增(从小到大)来排序。
zrangebyscore key minscore maxscore [withscores]
示例：
127.0.0.1:6379> zrangebyscore k1 100 300 [withscores] 1) "java" 2) "c++" 3) "C"
zincrby
为元素value的score加上increment的值。
zincrby key increment value
示例：
#给Java加50 127.0.0.1:6379> zincrby k1 50 java "150"
zrem
删除该集合下value的元素。
zrem k1 php 删除php
zcount
统计该集合在minscore 到maxscore分数区间中元素的个数。
zcount key minscore maxscore
示例：
zcount k1 100 300 统计100分到300分中间元素的个数
zrank
返回value在集合中的排名，从0开始。
zrank key value
示例：
zrank k1 c++ 返回c++排名
使用场景
- 延时队列
- 排行榜
- 限流
3.6 itmaps类型（较难理解）
简介
在计算机中，用二进制（位）作为存储信息的基本单位，1个字节等于8位。
例如 "abc" 字符串是由 3 个字节组成，计算机存储时使用其二进制表示，"abc"分别对应的ASCII码是97、98、99，对应的二进制是01100001、01100010、01100011，在内存中表示如下：
合理地使用位能够有效地提高内存使用率和开发效率。
Redis提供了Bitmaps这个 “数据结构” 可以实现对位的操作：
setbit
设置Bitmaps中某个偏移量的值。
setbit key offset value
示例：
redis中bitmaps可以用来统计用户信息，eg：活跃天数、打卡天数、登录天数
bitmaps位图，都是操作二进制来进行记录，就只有0和1两个状态
统计zhangsan4月份考勤情况，第二个数字代表的是天，第三个数字代表是否迟到：1未迟到0迟到 127.0.0.1:6379> bitcount zhangsan (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit zhangsan:4 1 1 (integer) 1 127.0.0.1:6379> setbit zhangsan:4 2 1 (integer) 1 127.0.0.1:6379> setbit zhangsan:4 3 0 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit zhangsan:4 4 1 (integer) 1
注意 最后一个数字是偏移量的值，倒数第二个叫偏移量。
getbit
获取Bitmaps中某个偏移量的值。
getbit key offset
示例：
获取key的offset 的值。
127.0.0.1:6379> getbit zhangsan 3 (integer) 0
bitcount
统计字符串被设置为1的bit数量。一般情况下，给定的整个字符串都会被进行统计，可以选择通过额外的start和end参数，指定字节组范围内进行统计（包括start和end），0表示第一个元素，-1表示最后一个元素。
bitcount key [start end]
示例：
bitcount sign 获取整个字符串被设置为1的bit数量，结果为3
如：当前存在一个key为k1的bitmaps存储着[00000001,00000001,00000010,00000011]，分别对应[1,1,2,3]。
setbit num 7 1 setbit num 15 1 setbit num 22 1 setbit num 30 1 setbit num 31 1 bitcount num 1 2 统计索引1、2两个字节组中bit=1的数量，即统计00000001,00000010中bit=1的数量，结果为2 bitcount num 1 3 统计索引1、2、3三个字节组中bit=1的数量，即统计00000001,00000010,00000011中bit=1的数量，结果为4 bitcount num 0 -1 统计所有的字节组中bit=1的数量，结果为5
setbit设置或获取的是bit（位）的位置，bitcount计算的是byte（字节）位置。
bitop
将多个bitmaps通过求交集/并集方式合并成一个新的bitmaps。
bitop and/or destkey sourcekey1 sourcekey2……
示例：
bitop and k3 k1 k2 通过求交集将k1 k2合并成k3 bitop or k3 k1 k2 通过求并集将k1 k2合并成k3
使用场景
- 活跃天数
- 打卡天数
- 登录天数
- 用户签到
- 统计活跃用户
- 统计用户是否在线
- 实现布隆过滤器
3.7 Geospatia
简介
GEO，Geographic,地理信息的缩写。该类型就是元素的二维坐标，在地图上就是经纬度。Redis基于该类型，提供了经纬度设置、查询、范围查询、距离查询、经纬度Hash等常见操作。
geoadd
用于存储指定的地理空间位置，可以将一个或多个经度(longitude)、纬度(latitude)、位置名称(member)添加到指定的 key 中。
geoadd key longitude latitude member
示例：
# 将北京的经纬度和名称添加到china geoadd china 116.405285 39.904989 beijing # 将成都和上海的经纬度、名称添加到china geoadd china 104.065735 30.659462 chengdu 121.472644 31.231706 shanghai
geopos
从给定的 key 里返回所有指定名称(member)的位置（经度和纬度），不存在的返回 nil。
geopos key member [member ……]
示例：
#返回china中名称为shanghai和beijing的经纬度 geopos china shanghai beijing
geodist
用于返回两个给定位置之间的距离。
geodist key member1 member2 [m|km|ft|mi]
参数说明：
- m ：米，默认单位。
- km ：千米。
- mi ：英里。
- ft ：英尺。
# 返回shanghai和beijing之间的距离，结果1067597.9668，单位米 geodist chinacity shanghai beijing # 返回shanghai和chengdu之间的距离，结果1660.0198，单位是千米 geodist chinacity shanghai chengdu km
georadius
以给定的经纬度（longitude latitude）为中心， 返回键包含的位置元素当中， 与中心的距离不超过给定最大距离（radius ）的所有位置元素。
georadius key longitude latitude radius m|km|ft|mi
示例：
#获取经纬度110 30为中心，在china内1200公里范围内的所有元素。 georadius china 110 30 1200 km
使用场景
- 附近的电影院
- 附近的好友
- 离最近的火锅店
前提是将这些商铺的坐标放到redis
3.8 HyperLogLog
简介
在我们做站点流量统计的时候一般会统计页面UV(独立访客:unique visitor)和PV(即页面浏览量：page view)。redis HyperLogLog是用来做基数统计的算法，HyperLogLog的优点是：在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且使很小的。
什么是基数
比如数据集{1,3,5,7,5,7,8}，那么这个数据集的基数集为{1,3,5,7,8},基数(不重复元素)为5.基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。
pfadd
将所有元素参数添加到 Hyperloglog 数据结构中。
pfadd key element1 element2……
示例：
如果至少有个元素被添加返回 1， 否则返回 0。
pfadd book1 uid1 uid2 uid3
注意：
添加元素到HyperLogLog中，如果内部有变动返回1，没有返回0。
pfcount
计算Hyperloglog 近似基数，可以计算多个Hyperloglog ，统计基数总数。
pfcount key1 key2……
示例：
pfcount book1 #计算book1的基数，结果为3 pfadd book2 uid3 uid4 #添加两个元素到book2中 pfcount book1 book2 #统计两个key的基数总数，结果为5
pfmerge
将一个或多个Hyperloglog（sourcekey1） 合并成一个Hyperloglog （destkey ）。
pfmerge destkey sourcekey1 sourcekey2……
示例：
比如每月活跃用户可用每天活跃用户合并后计算。
#将book1和book2合并成book，结果为5 pfmerge book book1 book2
使用场景
基数不大，数据量不大就用不上，会有点大材小用浪费空间，有局限性，就是只能统计基数数量，而没办法去知道具体的内容是什么，和bitmap相比，属于两种特定统计情况，简单来说，HyperLogLog 去重比 bitmaps 方便很多，一般可以bitmap和hyperloglog配合使用，bitmap标识哪些用户活跃。
- 网站PV统计
- 网站UV统计
- 统计访问量(IP数)
- 统计在线用户数
- 统计每天搜索不同词条的个数
- 统计文章真实阅读数
