set 就是把一些有联系的数据放到一起
1）集合中的元素是无序的（与元素排列顺序无关）
2）集合中的元素是唯一的（集合中的元素 - member）
和 list 类似，set 中的每个元素也是 string 类型的
可以使用 json 的格式让 string 也能存储 结构化 的数据
常见命令
sadd
将一个 \ 多个元素添加到 set 中（重复元素不能添加）
sadd key member [member ...]
返回本次成功添加的元素个数 O(1)
smembers
获取一个 set 中所有的元素（元素间的顺序是无序的）
smember key
返回所有元素的列表 O(N)
sismember
判断一个元素是否在 set 中
sismember key member
1 表示在 set 中，0 表示不在 set 中或者 key 不存在 O(1)
scard
获取一个 set 的基数（cardinality），即 set 中元素的个数
scard key
返回 set 中的元素个数 O(1)
spop
从 set 末尾删除并返回一个 \ 多个元素（由于 set 内部是无序的，所以可以视为随机删除）
spop key [count]
返回取出的元素 O(count)
在 Redis 源码中，针对 spop 实现时采用了“生成随机数”的方式
smove
将一个元素从 set 中取出并放到目标 set 中
smove source destination member
返回 1 表示成功，反之返回 0 O(1)
如果给 key1 再添加一个 “1”，然后把 “1” 移动到 key2 中
此时不会报错，由于 set 中元素是唯一的，所以不会出现两个 “1”
srem
将指定元素从 set 中删除
srem key member [member ...]
返回本次删除的元素个数 O(count)
sinter sinterstore
获取给定 set 的交集中的元素
获取到的 set 的交集中的元素并保存到目标 set 中
sinter key [key ...]
返回交集的元素 O(N * M) N 最小的集合的元素个数 M 最大的集合的元素个数
sinterstore destination key [key ...]
返回交集的元素个数 O(N * M) N 最小的集合的元素个数 M 最大的集合的元素个数
sunion sunionstore
获取给定 set 的并集中的元素
获取给定 set 的并集中的元素并保存到目标 set 中
sunion key [key ...]
返回并集的元素 O(N) N 给定的所有的集合的总的元素个数
sunionstore destination key [key ...]
返回并集的元素个数 O(N) N 给定的所有的集合的总的元素个数
sdiff sdiffstore
返回给定 set 的差集中的元素
返回给定 set 的差集中的元素并保存到目标 set 中
sdiff key [key ...]
返回差集的元素个数 O(N) N 给定的所有的集合的总的元素个数
sdiff destination key [key ...]
返回差集的元素 O(N) N 给定的所有的集合的总的元素个数
编码方式
1）intset（整数集合）
为节省空间，做出的特定优化
当元素均为整数，并且元素的个数不是很多时作为集合的内部实现
2）hashtable（哈希表）
C++
std::set 背后的数据结构是 红黑树
Java
Set 本身就是一个接口，这个接口的实现可以是 TreeSet ，也可以是 HashSet
应用场景
1）保存用户“标签”（tag）
用户的兴趣点可以被统计，抽象为一个一个的“标签”，根据标签进行个性化的推荐，匹配等
标签 就是一段简短的字符串，可以存储在 Redis 的 set 中 ——> 用户画像
2）统计 UV
互联网产品衡量用户量 \ 用户规模：
1.PV page view 用户每次访问该服务器，都会产生一个 pv
2.UV user view 每个用户访问服务器，都会产生一个 uv（同一用户多次访问，uv不增加）
uv 需要按照用户进行去重 —— set 内的元素是唯一的