Redis常见数据类型(6)-set, zset

news2024/10/6 8:28:23

目录

Set

命令小结

内部编码

使用场景

用户画像

其它

Zset有序集合

普通指令

zadd

zcard

zcount

zrange

zrevrange

​编辑 

 zrangebyscore

zpopmax/zpopmin

bzpopmax/bzpopmin

zrank/zrevrank

zscore

zrem

 zremrangebyrank

zremrangebyscore


Set

命令小结

命令功能时间复杂度
sadd key element [element...]向集合添加元素O(k), k是元素个数
srem key element [element...]删除集合中的元素O(k), k是元素个数
scard key求集合中的元素数目O(1)
sismember key element判断一个元素是否在集合内O(1)
srandmember key [count]在集合中随机获取count个元素O(count)
spop key [count]在集合中随机删除count个元素O(count)
smembers key获取集合中的所有元素O(k), k是元素个数
sinter key [key...] sinterstore求多个集合的交集O(m * k)
sunion key [key...] sunionstore求多个集合的并集O(k), k是多个集合元素个数的总和
sdiff key [key...] sdiffstore求多个集合的差集O(k), k是多个集合元素个数的总和

内部编码

集合中的内部编码有两种: 

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-intset-entires配置时, Redis会选用intset来作为集合的内部实现, 从而减少内存的使用. 

hashtable(哈希表): 当集合类型无法满足intset的条件时, Redis会使用hashtable作为集合的内部实现. 

 

使用场景

用户画像

集合类型比较典型的使用场景就是用户画像, 例如在抖音中, 用户A对美女跳舞, 唱跳rap篮球感兴趣, 用户B对历史, 二次元游戏感兴趣, 那么这些特征就会被记录为用户画像, 这些数据对提升用户体验和用户黏度就非常有帮助.

其它

在社交软件中查找共同好友. 以及互联网产品中衡量用户量, 用户规模非常有帮助(主要是按照浏览量等指标来确定, 如果同一个用户多次访问, 就会去重访问信息, 这样有助于准确地提供用户规模等信息). 

Zset有序集合

简而言之, 它还是一种集合, 但是与集合不同, 它在里面引入了一个浮点类型 -- 分数(score)这个概念, 我们可以通过这个分数作为排序依据, 使其有序(之前如list中是使用下标的概念).  

比如我们按照伤害对如下植物进行排序:

有序集合提供了指定分数和元素的范围查找, 计算成员排名等功能, 合理利用有序集合, 能解决很多问题.

普通指令

zadd

功能: 添加或者更新指定的元素以及关联的分数到zset中, 分数应该符合double类型

语法: 

zadd key [nx | xx] [gt | lt] [ch] [incr] score member [score member...] (注: 分数可重复)

相关选项介绍: 

xx|nx: xx仅仅用于更新存在的元素, 不添加新元素; nx可以更新未存在的元素(不写默认为nx)

gt | lt : 如果要更新分数, 发现比现在给定的分数大(小), 此时就更新成功, 否则不更新.

ch: 默认情况下, zadd返回的是本次添加的元素个数, 但指定这个选项之后, 就会还包含本次更新的元素个数.

incr: 此时命令类似zincrby 的效果, 将元素分数加上指定的分数, 此时只能指定一个元素/分数. 

时间复杂度: O(logN): 因为要找到插入元素的位置, 就会使用类似二分查找这种方式寻找.

返回值:  本次添加的元素个数.

 

其余参数可以自行测试.

zcard

功能: 获取zset中的元素数目

语法:

zcard key

返回值: zset中的元素个数. 

zcount

功能: 返回分数在min和max之间的元素个数, 默认情况下, min和max都是包含的, 可以通过 ( 排除.即一般情况下为闭区间, 使用(的那个数字的那个部分是开区间.

语法:

zcount key min max

时间复杂度: O(logN), 因为实际上在Zset内能够得知元素的位次, 因此我们只需要定位到min和max的位次, 然后相减即可. 

返回值: 满足条件的元素列表个数 

 

zrange

功能: 返回指定区间里的元素, 分数按照升序排序. 带上withscores可以把分数也返回.

语法:

 zrange key start stop [withscores]

此处的[start, stop]为下标构成的区间,  从0开始, 支持负数.

时间复杂度: O(logN + M), 先找到start/ stop, 然后M是指start与stop之间的元素数目.

返回值: 区间里的元素列表.

zrevrange

功能: 返回指定区间里的元素, 分数按降序排序, 带上withscores也可以将分数返回.

语法:

zrevrange key start stop [withscores]

时间复杂度: O(logN + M)

返回值: 区间元素列表.

 

 zrangebyscore

返回分数在min, max之间的元素, 默认情况下, min和max都是包含的, 可以通过 ( 排除.

语法:

zrangebyscore key min max

时间复杂度: O(logN + M)

返回值: 区间的元素列表 

zpopmax/zpopmin

删除并返回分数最高/低的count个元素

语法:

zpopmax/zpopmin key [count]

时间复杂度: O(logN * M) N是有序集合数目, M是要删除数目, 虽然我们记录了次序, 但我们是通过M次普通删除(每次删一个), 因此时间复杂度是这个.

返回值: 分数和元素列表.

bzpopmax/bzpopmin

功能: zpopmax/zpopmin阻塞版本.

语法:

bzpopmax/bzpopmin key [key...] timeout 

时间复杂度: O(N)

zrank/zrevrank

功能: 返回指定元素的排名, 升序/降序

语法:

zrank/zrevrank key member

时间复杂度: O(logN)

返回值, 排名. 

 

zscore

 功能: 返回指定元素的分数.

语法:

zscore key member

时间复杂度: O(1) 

返回值: 分数

zrem

功能: 删除指定元素.

语法:

zrem key member [member...] 

时间复杂度: O(M * logN)

返回值: 本次操作删除的元素个数.

 zremrangebyrank

功能: 按照排序, 升序删除指定范围的元素, 左闭右闭.

语法:

zremrangebyrank key start stop

时间复杂度: O(logN + M)

返回值: 本次操作的元素个数.

zremrangebyscore

功能: 按照分数删除指定范围的元素, 左闭右闭.

语法

zremrangebyscore key min max

时间复杂度: O(logN + M)

返回值: 本次操作删除的元素数目. 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1693468.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

COD论文笔记 Boundary-Guided Camouflaged Object Detection

动机 挑战性任务:伪装物体检测(COD)是一个重要且具有挑战性的任务,因为伪装物体往往与背景高度相似,使得准确识别和分割非常困难。现有方法的不足:现有的深度学习方法难以有效识别伪装物体的结构和细节&am…

【Rust日报】ratatui版本更新

[new ver] ratatui v0.26.3 一个构建终端用户界面的库。新版本包括: 修复Unicode 截断 bug对颜色更好地序列化更快的渲染弃用assert_buffer_eq宏暴露错误类型常量函数和类型 官网: https://ratatui.rs/ 链接: https://ratatui.rs/highlights/v0263/ [new lib] ansi2…

二十七篇:未来掌控:嵌入式系统的革命性进展

未来掌控:嵌入式系统的革命性进展 1. 引言:嵌入式系统的重要性及其在未来科技中的角色 在当今这个数字化迅速发展的时代,嵌入式系统已成为推动现代科技进步的基石。从智能手机到智能家居,从自动驾驶汽车到复杂的工业控制系统&…

读书笔记-Java并发编程的艺术--持续更新中

文章目录 第1章 并发编程的挑战1.1 上下文切换1.1.1 多线程一定快吗1.1.2 如何减少上下文切换 1.2 死锁1.3 资源限制的挑战 第2章 Java并发机制的底层实现原理第3章 Java内存模型第4章 Java编发编程基础第5章 Java中的锁第6章 Java并发容器和框架第7章 Java中的13个原子操作类第…

java人口老龄化社区服务与管理平台源码(springboot+vue+mysql)

风定落花生,歌声逐流水,大家好我是风歌,混迹在java圈的辛苦码农。今天要和大家聊的是一款基于springboot的人口老龄化社区服务与管理平台。项目源码以及部署相关请联系风歌,文末附上联系信息 。 项目简介: 人口老龄化…

缓存IO与直接IO

IO类型 缓存 I/O 缓存 I/O 又被称作标准 I/O,大多数文件系统的默认 I/O 操作都是缓存 I/O。在 Linux 的缓存 I/O 机制中,数据先从磁盘复制到内核空间的缓冲区,然后从内核空间缓冲区复制到应用程序的地址空间(用户空间&#xff0…

阅读笔记——《未知协议状态机推断技术研究综述》

【参考文献】盛嘉杰, 牛胜杰, 陈阳, 等. 未知协议状态机推断技术研究综述[J]. 计算机与现代化, 2023 (05): 58.【注】本文仅为作者个人学习笔记,如有冒犯,请联系作者删除。 摘要 协议逆向工程(PRE)描述了协议的行为逻辑&#xff…

技术前沿 |【VL-BEIT:引领未来的极简单阶段多模态预训练方案】

VL-BEIT:引领未来的极简单阶段多模态预训练方案 引言一、VL-BEIT的基本介绍二、VL-BEIT的原理和工作方式三、VL-BEIT的特点四、VL-BEIT的应用场景五、总结与展望 引言 在人工智能蓬勃发展的今天,多模态预训练模型正逐渐成为研究和应用的热点。这些模型能…

Nature期刊的等级和分类

Nature期刊不用过多介绍,学术界人员都对其有所了解,可以和Science,Cell比肩,Nature旗下创办了很多子刊,系列期刊有一百多种,当然其含金量各有不同,nature旗下的期刊等级你是否都了解了。 Nature…

【机器学习300问】98、卷积神经网络中的卷积核到底有什么用?以边缘检测为例说明其意义。

卷积核是用于从输入数据中提取特征的关键工具。卷积核的设计直接关系到网络能够识别和学习的特征类型。本文让我以边缘检测为例,带大家深入理解卷积核的作用。 一、卷积核的作用 卷积核,又称为过滤器,本质上是一个小的矩阵,其元素…

Python图形界面(GUI)Tkinter笔记(八):用【Label()】方法制作九九乘数表

主要是使用"config()"方法来体现函数式、模块化的美好风景。把需随时要修改的控件参数定义在“config()”方法里且把它封装在一个函数中,这时只需对这函数内的“config()”方法作出相应的修改即可,无需对主代码或全部代码重新修一遍。这也是Py…

号外!号外,现在用闪侠惠递寄快递便宜啦!

你现在寄快递还是花费很多吗?那么究竟有没有什么办法才能便宜寄快递呢?现在小编告诉你,用闪侠惠递寄快递才是真的便宜呢!那么我们究竟怎么才能省钱寄快递呢? 现在我们大家都知道闪侠惠递寄快递是非常的便宜了&#xff…

推荐一个快速开发接私活神器

文章目录 前言一、项目介绍二、项目地址三、功能介绍四、页面显示登录页面菜单管理图表展示定时任务管理用户管理代码生成 五、视频讲解总结 前言 大家好!我是智航云科技,今天为大家分享一个快速开发接私活神器。 一、项目介绍 人人开源是一个提供多种…

使用cockpit管理服务器

安装cockpit yum install cockpit启用cockpit systemctl start cockpit浏览器中访问cockpit cockpit监听的端口是9090在浏览器中访问https://ip:9090/效果图 系统 日志 网络 账号

STM32 学习——2. PWM

这个项目将会不断改变pwm占空比,使用proteus示波器进行观察。 1. proteus8.15 原理图 2. cubemx 上图是配置外部晶振 上图配置在proteus中没啥作用,注意: 在实际开发板中,一定要配置它,不然下一次你写不进代码。 上图配…

Wpf 使用 Prism 实战开发Day24

自定义询问窗口 当需要关闭系统或进行删除数据或进行其他操作的时候&#xff0c;需要询问用户是否要执行对应的操作。那么就需要一个弹窗来给用户进行提示。 一.添加自定义询问窗口视图 (MsgView.xaml) 1.首先&#xff0c;添加一个自定义询问窗口视图 (MsgView.xaml) <Use…

如何在 Jupyter Notebook 中切换/使用 conda 虚拟环境?

参考文章&#xff1a; 【最全指南】如何在 Jupyter Notebook 中切换/使用 conda 虚拟环境&#xff1f;_多个conda环境 notebook用的哪个-CSDN博客 感谢这篇文章博主的解答&#xff0c;成功解决了我的难题。以下做一些具体的操作方法以及心得体会&#xff1a; 这里我使用的这篇…

meshshader中对三角形的组织优化

一、Mesh Shader与Index Buffer压缩 1. Mesh Shader简介 Mesh Shader是一种新型的图形着色器&#xff0c;结合了传统的顶点着色器和几何着色器的功能&#xff0c;提供了更高的灵活性和性能。它允许开发者以更自由的方式组织和处理顶点数据&#xff0c;从而优化渲染流程。 2.…

【C语言深度解剖】(15):动态内存管理和柔性数组

&#x1f921;博客主页&#xff1a;醉竺 &#x1f970;本文专栏&#xff1a;《C语言深度解剖》 &#x1f63b;欢迎关注&#xff1a;感谢大家的点赞评论关注&#xff0c;祝您学有所成&#xff01; ✨✨&#x1f49c;&#x1f49b;想要学习更多C语言深度解剖点击专栏链接查看&…

螺旋矩阵的思想

方阵类型 https://leetcode.cn/problems/spiral-matrix-ii/ lc59: 螺旋矩阵&#xff0c; 解题思路 关键点&#xff1a; 上方&#xff0c; 从左到右&#xff1b; 右侧&#xff0c;从上到下&#xff1b; 下方&#xff0c;从右到左&#xff1b; 左侧&#xff0c; 从下往上&…