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1.Set类型
1.1 Set集合
1.2 普通命令
1.3 集合操作
1.4 内部编码
1.5 使用场景
2.Zset类型
2.1 Zset有序集合
2.2 普通命令
2.3 集合间操作
2.4 内部编码
2.5 使用场景
1.Set类型
1.1 Set集合
集合类型也是保存多个字符串类型的元素，但是和列表类型不同的是，集合中的元素是无序的，并且不允许重复，Redis除了支持集合内的增删改查操作，同时还支持多个集合取交集、并集、差集
集合类型
1.2 普通命令
SADD
将一个或者多个元素添加到set中，重复的元素无法添加到set中
语法：
SADD key member [member ...]
时间复杂度：O(1)
返回值：添加成功的元素个数
SMEMBERS
获取一个 set 中的所有元素，元素之间的顺序是无序的
语法：
SMEMBERS key
时间复杂度：O(N)
返回值：所有元素的列表
SISMEMBER
判断一个元素在不在 set 中
语法：
SISMEMBER key member
时间复杂度：O(1)
返回值：1表示元素在 set 中，0表示不在 set 中或者 key 不存在
SCARD
获取 set 中元素的个数
语法：
SCARD key
时间复杂度：O(1)
返回值：set 内元素的个数
SPOP
从 set 中删除并返回一个或者多个元素，由于 set 中元素是无序的，所以取出的元素是随机的
语法：
SPOP key [count]
count代表个数，不写表示随机删除一个，写的时候，写几个就删除几个
时间复杂度：O(N)，N为count
返回值：取出的元素
SMOVE
将一个元素从源 set 取出并放入目标 set 中
语法：
SMOVE source destination member
时间复杂度：O(1)
返回值：1表示成功，0表示失败
如果继续给key1里面添加一个1，然后再把这个1移动到key2，smove也会按照删除插入执行
SREM
将指定的元素从 set 中删除
语法：
SREM key member [member ...]
时间复杂度：O(N)，N为要删除元素的个数
返回值：删除元素的个数
1.3 集合操作
交集（inter）、并集（union）、差集（diff）
SINTER
获取给定 set 的交集中的元素
语法：
SINTER key [key ...]
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
返回值：交集的元素
SINTERSTORE
获取给定 set 的交集中的元素并保存到目标 set 中
语法：
SINTERSTORE destination key [key ...]
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
返回值：交集的元素个数
SUNION
获取给定 set 的并集中的元素
语法：
SUNION key [key ...]
时间复杂度：O(N)，N为给定所有集合的总的元素个数
返回值：并集的元素
SUNIONSTORE
获取给定 set 的并集中的元素并保存到目标 set 中
语法：
SUNIONSTORE destination key [key ...]
时间复杂度：O(N)，N为给定所有集合的总的元素个数
返回值：并集的元素个数
SDIFF
获取给定 set 的差集中的元素
语法：
SDIFF key [key ...]
时间复杂度：O(N)，N为给定的所有集合的总的元素个数
返回值：差集的元素
SDIFFSTORE
获取给定 set 的差集中的元素并保存到目标 set 中
语法：
SDIFFSTORE destination key [key ...]
时间复杂度：O(N)，N为给定的所有集合的总的元素个数
返回值：差集的元素个数
1.4 内部编码
集合类型的内部编码有两种：
1）intset（整数集合）：当集合中的元素都是整数并且元素格式小于 set-max-intset-entries 配置（默认512个）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
2）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
当元素个数较少并且都为整数时，内部编码为 intset：
当元素不是整数时，内部编码为 hashtable：
1.5 使用场景
1）标签
集合类型比较典型的使用场景是标签，例如A用户对娱乐、体育感兴趣，B用户对游戏、综艺感兴趣，这些兴趣点可以被抽象成标签
给用户添加标签
sadd user:1:tags tag1 tag2 tag5
sadd user:2:tags tag2 tag3 tag5
...
sadd user:k:tags tag1 tag2 tag4
给标签添加用户
sadd tag1:users user:1 user:3
sadd tag2:users user:1 user:2 user:3
...
sadd tagk:users user:1 user:4 user:9 user:28
删除用户下的标签
srem user:1:tags tag1 tag5
...
删除标签下的用户
srem tag1:users user:1
srem tag5:users user:1
...
计算用户的共同兴趣标签
sinter user:1:tags user:2:tags
2）使用 set 计算用户之间的共同好友
对两个用户的好友总数取交集
3）使用 set 统计 UV
PV：表示用户每次访问服务器，都会产生一个PV
UV：表示每个用户访问服务器，都会产生一个UV，但是同一个用户多次访问，不会增加UV
2.Zset类型
2.1 Zset有序集合
有序集合中可以存在重复的元素，与集合不同的是，有序集合中的每个元素都有一个唯一的浮点类型的分数（score）与之关联，使得有序集合中的元素是可以维护有序性的，在进行排序的时候就是根据分数（score）的大小来说进行升序/降序排序
列表、集合、有序集合三者的异同点
2.2 普通命令
ZADD
添加或者更新指定元素以及关联的分数到zset中，分数应该符合double类型
NX：用于添加新元素，不会更新已经存在的元素
XX： 用于更新已经存在的元素，不会添加新元素
CH：默认情况下，ZADD返回的是本次添加元素的个数，指定这个选项之后，就会包含本次更新元素的个数
INCR：将元素的分数加上指定的分数，此时只能指定一个元素和分数
语法：
ZADD key [NX | XX] [GT | LT] [CH] [INCR] score member [score member
...]
时间复杂度：O(logN)
返回值：本次添加成功的元素个数
注意：hash、set、list很多时候添加一个元素的时间复杂度都是O(1)，由于zset是有序结构，它要为新添加的元素取寻找合适的位置，之所以是logN不是N，是因为zset内部的数据结构是跳表
实际上zset内部就是按照升序的方式来排序的，如果两个元素的分数相同，就按照字符串的字典序来进行排序
如果修改了分数，影响了之前的顺序，就会自动移动元素位置，保持升序的顺序不变，此处只修改没有添加返回值就是0
添加新的元素，此处的返回值就是1
加上ch这个选项，更新元素之后，返回值就是更新元素的个数
给元素加上指定的分数，返回值就是最终的分数，只能指定一个元素和分数
ZCARD
获取一个zset中元素的个数
语法：
ZCARD key
时间复杂度：O(1)
返回值：zset内的元素个数
ZCOUNT
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，可以通过 （ 排除
语法：
ZCOUNT key min max
时间复杂度：O(logN)
zcount先根据 min 找到对应的元素， 再根据 max 找到对应的元素，zset 会记录每个元素当前的次序，查询到元素，就知道了元素的次序，然后直接把 max 对应的元素和 min 对应的元素次序做减法
返回值：满足条件的元素列表个数
包含 50 和 77
排除 50 和 77
ZRANGE
返回指定区间的元素，分数按照升序，加上 WITHSCORES 可以把分数也返回
语法：
ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
时间复杂度：O(logN + M)
此处要根据次序（下标）找到边界值，时间复杂度就是zcount的时间复杂度O(logN)，而 M 是 start 和 stop之间的元素个数
返回值：区间内的元素列表
ZREVRANGE
返回指定区间的元素，分数按照降序
语法：
ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]
时间复杂度：O(logN)
返回值：区间内的元素列表
ZRANGEBYSCORE
返回分数在 min 和 max 之间的元素，默认情况 min 和 max 都是包含的，可以通过 （ 排除
语法：
ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES]
时间复杂度：O(logN + M)
返回值：区间内的元素列表
ZPOPMAX
删除并返回分数最高的 count 个元素
语法：
ZPOPMAX key [count]
时间复杂度：O(logN * M)
N 是有序集合的元素个数，M 是要删除元素的个数，count 不写表示删除一个，写几就删除几个
返回值：分数和元素列表
BZPOPMAX
ZPOPMAX 的阻塞版本
语法：
BZPOPMAX key [key ...] timeout
时间复杂度：O(logN)
时间复杂度是 logN，是因为从 key 上面只删除了一次元素
返回值：元素列表
ZPOPMIN
删除并返回分数最低的 count 个元素
语法：
ZPOPMIN key [count]
时间复杂度：O(logN * M)
返回值：分数和元素列表
BZPOPMIN
ZPOPMIN的阻塞版本
语法：
BZPOPMIN key [key ...] timeout
时间复杂度：O(logN)
返回值：元素列表
ZRANK
返回指定元素的排名，升序
语法：
ZRANK key member
时间复杂度：O(logN)
返回值：排名
ZREVRANK
返回指定元素的排名，降序
语法：
ZREVRANK key member
时间复杂度：O(logN)
返回值：排名
ZSCORE
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
删除指定的元素
语法：
ZREM key member [member ...]
时间复杂度：O(logN * M)
N 是整个有序集合中元素个数，M 是 member 的个数
返回值：删除元素的个数
ZREMRANGEBYRANK
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)
N 是整个有序几个的元素个数，M 是 start - stop 区间中元素的个数，此处只需要进行一次查找
返回值：删除元素的个数
ZREMRANGEBYSCORE
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：删除元素的个数
ZINCRBY
为指定的元素加上指定的分数
语法：
ZINCRBY key increment member
时间复杂度：O(logN)
由于增加后的元素可能会改变原有的位置，此时需要保证有序集合中的元素仍然是升序的，因此时间复杂度为 logN
返回值：增加后元素的分数
2.3 集合间操作
ZINTERSTORE
求出给定有序集合中元素并保存到目标集合中，在合并过程中以元素为单位进行合格，元素对应的分数按照不同的聚合方式和权重重新得到新的分数
语法：
ZINTERSTORE destination numkeys key [key ...] [WEIGHTS weight
[weight ...]] [AGGREGATE <SUM | MIN | MAX>]
destination：要把结果存储到哪个 key 对应的 zset 中
numkeys：整数，表示有几个 key 参与交集运算 ，前面的命令中不涉及到 numkeys，此处涉及到numkeys是为了明确知道后面的选项从哪开始了（类似面向字节流的粘包问题），如果没有这个整数，就无法知道有几个 key 参与
weight：权重
sum： 求和 min：取最小 max：取最大
时间复杂度：O(N * K) + O(logN * M)
N是输入的有序集合中最小的有序集合的元素个数，K表示几个有序集合，M是最终结果的有序集合的元素个数
返回值：目标集合中的元素个数
对 key1 * 2，key2 * 3之后，再将他们相加，得到最终结果
对 key1 和 key2 求交集，取最小值
对 key1 和 key2 求交集，取最大值
在有序集合中，member 才是元素的本体，而 score 只是辅助的，因此，在进行求交集时，只要 member相同就行
ZUNIONSTORE
求出给定有序集合中元素的并集并保存到目标有序集合中，在合并的过程中以元素为单位进行合并，元素对应的分数按照不同的聚合方式和权重得到新的分数
语法：
ZUNIONSTORE destination numkeys key [key ...] [WEIGHTS weight
[weight ...]] [AGGREGATE <SUM | MIN | MAX>]
时间复杂度：O(N) + O(logN * M)
N是输入的有序集合总的元素个数，M是最终结果的有序集合的元素个数
返回值：目标集合中的元素个数
2.4 内部编码
1）当元素个数较少且每个元素较小时，内部编码为 ziplist：
2）当元素个数超过128个，内部编码为 skiplist：
127.0.0.1:6379> ZADD key2 10 kkkkkk......
2.5 使用场景
1）添加用户赞数
例如 A 用户发布了一篇文章，获得了 3 个赞，此时就可以使用有序集合中的 ZADD 和 ZINCRBY
zadd user:ranking 3 A
后续再获得赞数，可以使用 ZINCRBY 了
zincrby user:ranking 1 A
2）取消用户赞数
如果用户注销，此时就可以把用户从榜单上删除，可以使用 ZREM
zrem user:ranking A
3） 展示用户信息以及用户分数
例如将用户的信息（姓名、年龄）保存再哈希类型中，先获取用户的 name ，再根据 name 去查用户的分数和排名
存储用户的信息
HSET user:info name A age 19
获取用户的信息
HGETALL user:info
此时就获取到了用户的 name 和 age，再根据 name 去查询用户的分数和排名
ZSCORE user:ranking A
ZRANK user:ranking A
