专栏：Redis 修行录
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3. SMEMBERS、SISMEMBER、SCARD 和 SRANDMEMBER
一、Set 类型
1.1. 概述与特点
Redis 中的 Set（集合）类型是一种用于保存多个字符串元素的无序集合。与列表（List）不同，Set 中的元素是无序的，并且不允许存在重复的元素。一个 Set 最多可以存储 2^32 - 1 个元素。除了基本的增删查改操作外，Set 还支持多个集合之间的交集、并集和差集运算。
1.2. 基础命令
1. SADD 和 SMOVE
SADD key member [member ...]SADD 命令的主要功能是向集合中添加一个或多个成员，如果指定的 key 不存在，系统会在添加前自动创建一个新的集合，同时会自动忽略已经存在于该集合中的指定成员。该命令的时间复杂度为添加每个元素 O(1)（批量添加 N 个元素时为 O(N)），并且会返回实际成功添加到集合中的新元素数量；需要注意的是，如果目标 key 存储的不是集合类型，则会返回错误。
SMOVE source destination memberSMOVE 命令则用于将特定的成员从一个源集合移动到目标集合中，此移动操作是原子性的，其时间复杂度固定为 O(1)。执行该命令时，如果源集合不存在或其中不包含指定的成员，命令将不执行任何操作并返回 0；如果源集合包含该成员，则会将其从源集合中移除并添加到目标集合中（若目标集合已存在该元素，则仅仅从源集合中移除即可），成功移动后会返回。
SADD set1 5 1 3 6 0 -4 -8
SMOVE set1 set2 6
SMOVE set1 set3 1
SMOVE set4 set2 5
SMOVE set1 set2 100
SET LLM Gemini
SADD LLM ChatGPT
2. SREM 和 SPOP
SREM key member [member ...]SREM 命令主要用于从集合中移除一个或多个指定的成员。在执行过程中，如果指定的成员原本就不在集合中，则会被自动忽略。若指定的 key 不存在，系统会将其视为一个空集合并返回 0；若 key 存储的并非集合类型的值，则会返回错误。该操作的时间复杂度为 O(N)（N 为需要移除的指定元素个数），并且会返回实际成功从集合中移除的元素数量。
SPOP key [count]SPOP 命令用于从集合中随机移除并返回一个或多个成员。默认情况下它只弹出一个成员，但可以通过增加可选的 count 参数来指定弹出多个成员。SPOP 命令在不使用 count 参数时时间复杂度为 O(1)，使用时则为 O(N)（N 为传入的 count 值），执行后会返回被随机取出的元素。不过需要注意，如果业务场景需要保证返回元素的均匀分布，SPOP 命令并不适用。
此外，这两个命令具有一个共同的特性：如果移除操作导致集合中的最后一个成员也被清空，系统会自动删除该集合。
SADD set1 5 1 3 6 0 -4 -9
SREM set1 3 0 -4 100
SPOP set1
SPOP set1 20
3. SMEMBERS、SISMEMBER、SCARD 和 SRANDMEMBER
SMEMBERS、SISMEMBER、SCARD 和 SRANDMEMBER 都是 Redis 中用于查询和获取集合（Set）内部元素的常用指令。
SMEMBERS keySMEMBERS 命令主要用于获取指定集合中的所有元素，由于集合的特性，返回的元素是无序的，该操作的时间复杂度为 O(N)（N 为集合的元素总数）。
SISMEMBER key memberSISMEMBER 命令用来判断某个特定的元素是否存在于指定集合中，如果存在则返回 1，如果该元素不在集合中或者指定的 key 不存在则返回 0，其时间复杂度固定为 O(1)。
SCARD keySCARD 命令的主要功能是获取集合的基数，即直接返回集合中元素的总个数，若 key 不存在则返回 0，时间复杂度同样为 O(1)。
SRANDMEMBER key [count]SRANDMEMBER 命令则用于从集合中随机获取元素：在不提供 count 参数的情况下，它会随机返回单个元素（时间复杂度为 O(1)）；如果提供了正数的 count 参数，它将返回一个包含不重复元素的数组（返回数量为 count 或集合总数中较小的一个）；如果提供了负数的 count 参数，命令则会返回一个可能包含重复元素的数组（返回的元素数量为 count 的绝对值），在使用 count 参数时，该命令的时间复杂度为 O(N)（N 为传入 count 的绝对值）。
SADD set1 5 1 3 6 0 -4 -9
SMEMBERS set1
SISMEMBER set1 7
SISMEMBER set1 0
SCARD set1
SCARD set2
SRANDMEMBER set1
SRANDMEMBER set1 3
1.3. 集合间操作命令
1. SINTER 和 SINTERSTORE
SINTER key [key ...]
SINTERSTORE destination key [key ...]SINTER 和 SINTERSTORE 是 Redis 中用于计算多个集合（Set）交集的指令。SINTER 命令的主要功能是获取给定多个集合的交集中的全部元素。在执行过程中，如果指定的 key 不存在，系统会将其视为一个空集合，而任何集合与空集合求交集的结果必然为空，因此只要运算对象中包含空集合，最终返回的结果也为空集合。该命令的时间复杂度为 O(N*M)（其中 N 是参与运算的集合中基数最小的集合元素个数，M 是集合的总数），执行后会直接返回交集中的所有具体元素。SINTERSTORE 命令则用于获取给定集合的交集，并将计算出的交集结果保存到一个指定的目标集合中。该命令的时间复杂度同样是 O(N*M)，但与 SINTER 不同的是，SINTERSTORE 成功执行后返回的不是元素内容，而是实际保存在目标集合中的交集元素总个数。
SADD set1 a b c
SADD set2 c d e
SINTER set1 set2
SINTERSTORE set set1 set2
SMEMBERS set
2. SUNION 和 SUNIONSTORE
SUNION key [key ...]
SUNIONSTORE destination key [key ...]SUNION 和 SUNIONSTORE 是 Redis 中用于计算并获取多个集合（Set）并集的指令。SUNION 命令的主要功能是获取给定的多个集合的并集，并直接返回该并集中的所有元素。在执行该命令时，如果参数中指定的某个 key 不存在，系统会自动将其视为空集合参与运算。该命令的时间复杂度为 O(N)，其中 N 代表参与运算的所有给定集合中的元素总个数。SUNIONSTORE 命令同样用于计算多个集合的并集，但与 SUNION 不同的是，它不会直接返回具体的并集元素，而是将计算得出的结果保存到一个指定的 destination（目标）集合中；如果这个目标集合已经存在，其原有的内容将会被新的并集结果直接覆盖。SUNIONSTORE 的时间复杂度同样也是 O(N)（N 为所有给定集合的元素总数），并且在成功执行后，该命令返回的是实际保存到目标集合中的并集元素总个数。
SUNION set1 set2
SUNIONSTORE unset set1 set2
SMEMBERS unset
3. SDIFF 和 SDIFFSTORE
SDIFF key [key ...]
SDIFFSTORE destination key [key ...]SDIFF 和 SDIFFSTORE 是 Redis 中用于计算多个集合（Set）差集的指令。SDIFF 命令的主要功能是获取给定多个集合的差集（即存在于第一个集合但不存在于其他后续集合中的元素）。在执行过程中，如果给定的某个 key 不存在，系统会自动将其视为空集合。该命令的时间复杂度为 O(N)（N 为所有给定集合中元素的总个数），执行后会直接返回差集中的所有具体元素。SDIFFSTORE 命令同样用于计算多个集合的差集，但它不会直接返回结果元素，而是将计算出的差集结果保存到一个指定的 destination（目标）集合中；如果该目标集合已经存在，其原有的内容将会被新结果直接覆盖。SDIFFSTORE 的时间复杂度同样为 O(N)（N 代表所有给定集合的元素总数），在成功执行后，该命令返回的是实际保存在目标集合中的差集元素总个数。
SDIFF set1 set2
SDIFFSTORE diffset set1 set2
SMEMBERS diffset
1.4. 内部编码
Redis 会根据 Set 中存储的数据特征，自动选择底层的内部编码以优化内存和性能：
- intset（整数集合）: 当 Set 中的元素都是整数，并且元素的个数小于 set-max-intset-entries 配置（默认 512 个）时，Redis 会选用 intset 作为内部实现，从而减少内存的使用。
- hashtable（哈希表）: 当 Set 无法满足 intset 的条件时（例如元素个数超过 512 个，或者存在非整数类型的元素），Redis 会使用 hashtable 作为集合的底层内部实现。
SADD set1 1 2 3 4 5
OBJECT ENCODING set1
SADD LLM Gemini ChatGPT Claude
OBJECT ENCODING LLM1.5. 典型使用场景
Set 类型最典型的应用场景是标签（Tag）系统。 例如，在一个内容平台或电子商务网站中：
- 用户画像：用户 A 对“娱乐”、“体育”感兴趣，用户 B 对“历史”、“新闻”感兴趣，这些兴趣点可以被抽象为存储在 Set 中的标签。
- 推荐与社交：通过分析这些数据，可以找到喜欢同一个标签的人，或者计算出用户的共同喜好标签。这些数据对于增强用户体验和用户黏度（如进行不同的产品推荐）非常有帮助。
可以利用 Set 的相关命令实现以下标签功能：
- 给用户添加标签：使用 SADD 将标签加入用户的 Set 中。
- 给标签添加用户：使用 SADD 将用户加入对应标签的 Set 中。
- 删除用户下的标签 / 标签下的用户：使用 SREM 移除对应的数据。
- 计算用户的共同兴趣标签：使用 SINTER 计算两个或多个用户标签 Set 的交集。
转载自CSDN-专业IT技术社区
原文链接：https://blog.csdn.net/2401_85198927/article/details/160684911
