Redis笔记(五)——Set数据类型

本文详细介绍了Redis中Set数据类型的特性和应用场景,包括其作为无序字符集合的特点、最大元素数量限制,以及提供了多种高效操作命令,如添加、删除、查询、随机选择元素和集合间的并集、交集、差集运算。并通过实例演示了如何使用这些命令。

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一、概述

在Redis中,我们可以将Set类型看作为没有排序的字符集合,和List类型一样,我们也可以在该类型的数据值上执行添加、删除或判断某一元素是否存在等操作。需要说明的是,这些操作的时间复杂度为O(1),即常量时间内完成次操作。Set可包含的最大元素数量是4294967295。
和List类型不同的是,Set集合中不允许出现重复的元素,这一点和C++标准库中的set容器是完全相同的。换句话说,如果多次添加相同元素,Set中将仅保留该元素的一份拷贝。和List类型相比,Set类型在功能上还存在着一个非常重要的特性,即在服务器端完成多个Sets之间的聚合计算操作,如unions、intersections和differences。由于这些操作均在服务端完成,因此效率极高,而且也节省了大量的网络IO开销。

二、相关命令

1、增加元素
命令原型:SADD key member [member …]
时间复杂度:O(N)
命令描述:时间复杂度中的N表示操作的成员数量。如果在插入的过程用,参数中有的成员在Set中已经存在,该成员将被忽略,而其它成员仍将会被正常插入。如果执行该命令之前,该Key并不存在,该命令将会创建一个新的Set,此后再将参数中的成员陆续插入。如果该Key的Value不是Set类型,该命令将返回相关的错误信息。
返回值:本次操作实际插入的成员数量。

2、获得集合中元素个数
命令原型:SCARD key
时间复杂度:O(1)
命令描述:获取Set中成员的数量。
返回值:返回Set中成员的数量,如果该Key并不存在,返回0。

3、判断元素是否在集合中
命令原型:SISMEMBER key member
时间复杂度:O(1)
命令描述:判断参数中指定成员是否已经存在于与Key相关联的Set集合中。
返回值:1表示已经存在,0表示不存在,或该Key本身并不存在。

4、获得集合中的所有元素
命令原型:SMEMBERS key
时间复杂度:O(N)
命令描述:时间复杂度中的N表示Set中已经存在的成员数量。获取与该Key关联的Set中所有的成员。
返回值:返回Set中所有的成员。

5、从集合中弹出一个元素
命令原型:SPOP key
时间复杂度:O(1)
命令描述:随机的移除并返回Set中的某一成员。 由于Set中元素的布局不受外部控制,因此无法像List那样确定哪个元素位于Set的头部或者尾部。
返回值:返回移除的成员,如果该Key并不存在,则返回nil。

6、删除元素
命令原型:SREM key member [member …]
时间复杂度:O(N)
命令描述:时间复杂度中的N表示被删除的成员数量。从与Key关联的Set中删除参数中指定的成员,不存在的参数成员将被忽略,如果该Key并不存在,将视为空Set处理。
返回值:从Set中实际移除的成员数量,如果没有则返回0。

7、随机获得集合中的元素
命令原型:SRANDMEMBER key [count]
时间复杂度:O(1)
命令描述:和SPOP一样,随机的返回Set中的一个成员,不同的是该命令并不会删除返回的成员。还可以传递count参数来一次随机获得多个元素,根据count的正负不同,具体表现也不同。当count 为正数时,SRANDMEMBER 会随机从集合里获得count个不重复的元素。如果count的值大于集合中的元素个数,则SRANDMEMBER 会返回集合中的全部元素。当count为负数时,SRANDMEMBER 会随机从集合里获得|count|个的元素,这些元素有可能相同。
返回值:返回随机位置的成员,如果Key不存在则返回nil。

8、将元素从一个集合转到另一个集合
命令原型:SMOVE source destination member
时间复杂度:O(1)
命令描述:原子性的将参数中的成员从source键移入到destination键所关联的Set中。因此在某一时刻,该成员或者出现在source中,或者出现在destination中。如果该成员在source中并不存在,该命令将不会再执行任何操作并返回0,否则,该成员将从source移入到destination。如果此时该成员已经在destination中存在,那么该命令仅是将该成员从source中移出。如果和Key关联的Value不是Set,将返回相关的错误信息。
返回值:1表示正常移动,0表示source中并不包含参数成员。

9、集合间差集运算
命令原型:SDIFF key [key …]
时间复杂度:O(N)
命令描述:时间复杂度中的N表示所有Sets中成员的总数量。返回参数中第一个Key所关联的Set和其后所有Keys所关联的Sets中成员的差异。如果Key不存在,则视为空Set。
返回值:差异结果成员的集合。

10、集合间差集运算并将结果存储
命令原型:SDIFFSTORE destination key [key …]
时间复杂度:O(N)
命令描述:该命令和SDIFF命令在功能上完全相同,两者之间唯一的差别是SDIFF返回差异的结果成员,而该命令将差异成员存储在destination关联的Set中。如果destination键已经存在,该操作将覆盖它的成员。
返回值:返回差异成员的数量。

11、集合间交集运算
命令原型:SINTER key [key …]
时间复杂度:O(N*M)
命令描述:时间复杂度中的N表示最小Set中元素的数量,M则表示参数中Sets的数量。该命令将返回参数中所有Keys关联的Sets中成员的交集。因此如果参数中任何一个Key关联的Set为空,或某一Key不存在,那么该命令的结果将为空集。
返回值:交集结果成员的集合。

12、集合间交集运算并将结果存储
命令原型:SINTERSTORE destination key [key …]
时间复杂度:O(N*M)
命令描述:命令和SINTER命令在功能上完全相同,两者之间唯一的差别是SINTER返回交集的结果成员,而该命令将交集成员存储在destination关联的Set中。如果destination键已经存在,该操作将覆盖它的成员。
返回值:返回交集成员的数量。

13、集合间并集运算
命令原型:SUNION key [key …]
时间复杂度:O(N)
命令描述:时间复杂度中的N表示所有Sets中成员的总数量。该命令将返回参数中所有Keys关联的Sets中成员的并集。
返回值:并集结果成员的集合。

14、集合间并集运算并将结果存储
命令原型:SUNIONSTORE destination key [key …]
时间复杂度:O(N)
命令描述:该命令和SUNION命令在功能上完全相同,两者之间唯一的差别是SUNION返回并集的结果成员,而该命令将并集成员存储在destination关联的Set中。如果destination键已经存在,该操作将覆盖它的成员。
返回值:返回并集成员的数量。

三、命令示例

  1. SADD/SMEMBERS/SCARD/SISMEMBER:
    #在Shell命令行下启动Redis的客户端程序。
    /> redis-cli
    #插入测试数据,由于该键myset之前并不存在,因此参数中的三个成员都被正常插入。
    redis 127.0.0.1:6379> sadd myset a b c
    (integer) 3
    #由于参数中的a在myset中已经存在,因此本次操作仅仅插入了d和e两个新成员。
    redis 127.0.0.1:6379> sadd myset a d e
    (integer) 2
    #判断a是否已经存在,返回值为1表示存在。
    redis 127.0.0.1:6379> sismember myset a
    (integer) 1
    #判断f是否已经存在,返回值为0表示不存在。
    redis 127.0.0.1:6379> sismember myset f
    (integer) 0
    #通过smembers命令查看插入的结果,从结果可以,输出的顺序和插入顺序无关。
    redis 127.0.0.1:6379> smembers myset

    1. “c”
    2. “d”
    3. “a”
    4. “b”
    5. “e”
      #获取Set集合中元素的数量。
      redis 127.0.0.1:6379> scard myset
      (integer) 5
  2. SPOP/SREM/SRANDMEMBER/SMOVE:
    #删除该键,便于后面的测试。
    redis 127.0.0.1:6379> del myset
    (integer) 1
    #为后面的示例准备测试数据。
    redis 127.0.0.1:6379> sadd myset a b c d
    (integer) 4
    #查看Set中成员的位置。
    redis 127.0.0.1:6379> smembers myset

    1. “c”
    2. “d”
    3. “a”
    4. “b”
      #从结果可以看出,该命令确实是随机的返回了某一成员。
      redis 127.0.0.1:6379> srandmember myset
      “c”
      #Set中尾部的成员b被移出并返回,事实上b并不是之前插入的第一个或最后一个成员。
      redis 127.0.0.1:6379> spop myset
      “b”
      #查看移出后Set的成员信息。
      redis 127.0.0.1:6379> smembers myset
    5. “c”
    6. “d”
    7. “a”
      #从Set中移出a、d和f三个成员,其中f并不存在,因此只有a和d两个成员被移出,返回为2。
      redis 127.0.0.1:6379> srem myset a d f
      (integer) 2
      #查看移出后的输出结果。
      redis 127.0.0.1:6379> smembers myset
    8. “c”
      #为后面的smove命令准备数据。
      redis 127.0.0.1:6379> sadd myset a b
      (integer) 2
      redis 127.0.0.1:6379> sadd myset2 c d
      (integer) 2
      #将a从myset移到myset2,从结果可以看出移动成功。
      redis 127.0.0.1:6379> smove myset myset2 a
      (integer) 1
      #再次将a从myset移到myset2,由于此时a已经不是myset的成员了,因此移动失败并返回0。
      redis 127.0.0.1:6379> smove myset myset2 a
      (integer) 0
      #分别查看myset和myset2的成员,确认移动是否真的成功。
      redis 127.0.0.1:6379> smembers myset
    9. “b”
      redis 127.0.0.1:6379> smembers myset2
    10. “c”
    11. “d”
    12. “a”
  3. SDIFF/SDIFFSTORE/SINTER/SINTERSTORE:
    #为后面的命令准备测试数据。
    redis 127.0.0.1:6379> sadd myset a b c d
    (integer) 4
    redis 127.0.0.1:6379> sadd myset2 c
    (integer) 1
    redis 127.0.0.1:6379> sadd myset3 a c e
    (integer) 3
    #myset和myset2相比,a、b和d三个成员是两者之间的差异成员。再用这个结果继续和myset3进行差异比较,b和d是myset3不存在的成员。
    redis 127.0.0.1:6379> sdiff myset myset2 myset3

    1. “d”
    2. “b”
      #将3个集合的差异成员存在在diffkey关联的Set中,并返回插入的成员数量。
      redis 127.0.0.1:6379> sdiffstore diffkey myset myset2 myset3
      (integer) 2
      #查看一下sdiffstore的操作结果。
      redis 127.0.0.1:6379> smembers diffkey
    3. “d”
    4. “b”
      #从之前准备的数据就可以看出,这三个Set的成员交集只有c。
      redis 127.0.0.1:6379> sinter myset myset2 myset3
    5. “c”
      #将3个集合中的交集成员存储到与interkey关联的Set中,并返回交集成员的数量。
      redis 127.0.0.1:6379> sinterstore interkey myset myset2 myset3
      (integer) 1
      #查看一下sinterstore的操作结果。
      redis 127.0.0.1:6379> smembers interkey
    6. “c”
      #获取3个集合中的成员的并集。
      redis 127.0.0.1:6379> sunion myset myset2 myset3
    7. “b”
    8. “c”
    9. “d”
    10. “e”
    11. “a”
      #将3个集合中成员的并集存储到unionkey关联的set中,并返回并集成员的数量。
      redis 127.0.0.1:6379> sunionstore unionkey myset myset2 myset3
      (integer) 5
      #查看一下suiionstore的操作结果。
      redis 127.0.0.1:6379> smembers unionkey
    12. “b”
    13. “c”
    14. “d”
    15. “e”
    16. “a”

四、应用范围

可以使用Redis的Set数据类型跟踪一些唯一性数据,比如访问某一博客的唯一IP地址信息。对于此场景,我们仅需在每次访问该博客时将访问者的IP存入Redis中,Set数据类型会自动保证IP地址的唯一性。
充分利用Set类型的服务端聚合操作方便、高效的特性,可以用于维护数据对象之间的关联关系。比如所有购买某一电子设备的客户ID被存储在一个指定的Set中,而购买另外一种电子产品的客户ID被存储在另外一个Set中,如果此时我们想获取有哪些客户同时购买了这两种商品时,Set的intersections命令就可以充分发挥它的方便和效率的优势了。

### 黑马程序员 Redis 学习笔记 Redis 是一种高性能的键值存储系统,广泛应用于缓存、消息队列等领域。以下是基于提供的引用内容以及相关知识点整理的关于 Redis 的学习笔记。 #### 一、Redis 基础概念 Redis(Remote Dictionary Server)是一个开源的内存数据结构存储系统,支持多种数据类型的高效操作。它可以用作数据库、缓存和消息中间件[^4]。 主要特点包括: - 高性能:所有数据都保存在内存中,读写速度极快。 - 数据持久化:通过 RDB 和 AOF 方式实现数据持久化。 - 多种数据类型支持:字符串(String)、哈希(Hash)、列表(List)、集合(Set)、有序集合(Sorted Set)[^4]。 --- #### 二、Spring Data Redis 中的 RedisTemplate 工具类 Spring Data Redis 提供了 `RedisTemplate` 类作为与 Redis 进行交互的核心工具。该工具封装了对 Redis 各种数据类型的操作方法,并提供了灵活的配置选项[^4]。 ##### 1. 不同数据类型的操作 API | 方法 | 返回接口 | 功能描述 | |--------------------------|------------------------|-------------------------| | `opsForValue()` | ValueOperations | 操作 String 类型数据 | | `opsForHash()` | HashOperations | 操作 Hash 类型数据 | | `opsForList()` | ListOperations | 操作 List 类型数据 | | `opsForSet()` | SetOperations | 操作 Set 类型数据 | | `opsForZSet()` | ZSetOperations | 操作 SortedSet 类型数据 | 示例代码展示如何使用 `RedisTemplate` 对 String 类型数据进行增删改查操作: ```java @SpringBootTest public class RedisTest { @Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; @Test public void testString() { // 写入一条 String 数据 redisTemplate.opsForValue().set("name", "wxp"); // 获取 string 数据 Object name = redisTemplate.opsForValue().get("name"); System.out.println("name = " + name); } } ``` --- #### 三、Redis 缓存在实际项目中的应用 为了提升系统的查询效率,在客户端与数据库之间引入 Redis 缓存是一种常见做法。具体流程如下: 1. **优先从 Redis 查询**:当接收到请求时,尝试从 Redis 中获取所需数据。 2. **未命中时回源查询**:如果 Redis 中不存在目标数据,则从 MySQL 或其他数据库中查询。 3. **更新缓存**:将查询到的结果同步写入 Redis,以便后续请求可以直接命中缓存[^2]。 示例代码展示了如何结合 Redis 实现商铺信息的快速查询功能: ```java @GetMapping("/{id}") public Result queryShopById(@PathVariable("id") Long id) { // 尝试从 Redis 中获取商铺信息 Shop shopFromCache = (Shop) redisTemplate.opsForValue().get("shop:" + id); if (shopFromCache != null) { return Result.ok(shopFromCache); // 如果命中缓存,直接返回结果 } // 如果 Redis 中无数据,则从数据库查询 Shop shopFromDb = shopService.getById(id); if (shopFromDb != null) { // 更新 Redis 缓存 redisTemplate.opsForValue().set("shop:" + id, shopFromDb); } return Result.ok(shopFromDb); } ``` --- #### 四、序列化与反序列化的处理 在 Spring Boot 应用中,默认情况下 Redis 使用的是 JdkSerializationRedisSerializer 来完成 key 和 value 的序列化/反序列化工作。然而,这种默认方式可能会导致 key 显示不直观的问题。因此,通常建议自定义 key 的序列化器,例如采用 `StringRedisSerializer`,以确保 key 能够正常显示[^3]。 示例代码演示如何设置 RedisTemplate 的序列化策略: ```java @Configuration public class RedisConfig { @Bean public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>(); template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); // 设置 Key 的序列化器 template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()); // 设置 Value 的序列化器 template.setConnectionFactory(factory); return template; } } ``` --- #### 、总结 以上内容涵盖了 Redis 的基本概念、Spring Data Redis 的核心组件 `RedisTemplate` 的使用方法,以及 Redis 在实际开发中的典型应用场景——缓存优化。通过对这些知识点的学习,可以更好地掌握 Redis 技术并将其应用于生产环境。 ---
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