Redis系列(五)、数据类型之无序集合Set

Myth丶恋晨 2023-02-17 02:26 6阅读 0赞

**目录**

介绍

命令行模式

増

删

改

查

交集

并集

差集

应用场景

--------------------

Redis支持五种数据类型：String, Hash, List, Set, ZSet，这个系列介绍一下如何使用这些数据类型，本篇介绍使用命令行模式以及python客户端对redis进行操作，实际项目的过程中也大多是一模一样的用法。

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\------------------------Redis无序集合类型----------------------

# 介绍 #

Redis 的 Set 是 string 类型的无序集合。

集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。

集合中最大的成员数为 2^32 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。

# 命令行模式 #

进入命令行模式：

redis-cli -a password_value
     
    redis-cli -a password_value --raw
    --raw 避免中文显示乱码

![20200610224925272.png][]

## help ##

使用下面的命令查看手册：

help @set

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dzZGMwNTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

# 増 #

## sadd ##

给集合内新增成员，若集合不存在则创建集合并新增成员：

SADD key member [member ...]

![20200611143551149.png][]

# 删 #

## srem ##

从集合中删除指定的成员，返回删除的个数：

SREM key member [member ...]

![20200611143707290.png][]

# 改 #

## smove ##

SMOVE source destination member

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dzZGMwNTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

# 查 #

## smembers ##

查看集合中所有的成员：

SMEMBERS key

![20200611144959263.png][]

## scard ##

返回集合中成员的个数 ：

SCARD key

![20200611145010618.png][]

## srandmember ##

从集合中随机返回指定个数的成员：

SRANDMEMBER key [count]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dzZGMwNTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

## sismember ##

判断对象是否是集合中的成员，返回1/0，True/False：

SISMEMBER key member

![20200611145146488.png][]

## spop ##

从集合中随机弹出一个成员，返回该成员并从集合中删除该成员：

SPOP key

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dzZGMwNTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

# 交集 #

## sinter ##

取多个集合的交集，返回这些集合中共同拥有的成员：

SINTER key [key ...]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dzZGMwNTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

## sinterstore ##

将多个集合的交集的结果保存为一个新的集合destination  ，返回新集合的成员个数：

SINTERSTORE destination key [key ...]

![20200611150012928.png][]

![20200611150037406.png][]

# 并集 #

## sunion ##

取多个集合的并集，相同的成员会被去重：

SUNION key [key ...]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dzZGMwNTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

## sunionstore ##

将多个集合的并集的结果保存为一个新的集合destination ，返回新集合的成员个数：

SUNIONSTORE destination key [key ...]

![20200611150132138.png][]

![20200611150137749.png][]

# 差集 #

## sdiff ##

取多个集合的差集，以最左边的为主集合，返回左集合中有而其他集合没有的成员：

SDIFF key [key ...]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dzZGMwNTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

## sdiffstore ##

将多个集合的差集的结果保存为一个新的集合destination ，返回新集合的成员个数 ：

SDIFFSTORE destination key [key ...]

![20200611150219877.png][]

![20200611150225630.png][]

# 应用场景 #

1.  抽奖：随机返回指定个数成员
2.  共同好友：取交集
3.  好友推荐：根据标签取交集，交集的成员个数大于某个阈值触发推荐动作

Python客户端与命令行函数基本上完全一致，篇幅太长因此不再过多的展示。

希望本文对你有帮助，请点个赞鼓励一下作者吧~ 谢谢！

[Redis_CentOS7_Redis6.0.3]: https://blog.csdn.net/wsdc0521/article/details/106316972
[Redis_String]: https://blog.csdn.net/wsdc0521/article/details/106654850
[Redis_Hash]: https://blog.csdn.net/wsdc0521/article/details/106659882
[Redis_List]: https://blog.csdn.net/wsdc0521/article/details/106665943
[20200610224925272.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200610224925272.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dzZGMwNTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200611143437826.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dzZGMwNTIx,size_16,color_FFFFFF,t_70
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dzZGMwNTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200611145621570.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dzZGMwNTIx,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200611150012928.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200611150012928.png
[20200611150037406.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200611150037406.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dzZGMwNTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200611145709820.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dzZGMwNTIx,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200611150132138.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200611150132138.png
[20200611150137749.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200611150137749.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dzZGMwNTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200611145848558.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dzZGMwNTIx,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200611150219877.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200611150219877.png
[20200611150225630.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200611150225630.png