持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第6天，点击查看活动详情
在 Web 和移动应用的业务场景中，我们经常需要保存这样一种信息：一个 key 对应了一个数据集合。我举几个例子。
- 手机 App 中的每天的用户登录信息：一天对应一系列用户 ID 或移动设备 ID；
- 电商网站上商品的用户评论列表：一个商品对应了一系列的评论；
- 用户在手机 App 上的签到打卡信息：一天对应一系列用户的签到记录；
- 应用网站上的网页访问信息：一个网页对应一系列的访问点击。
我们知道，Redis 集合类型的特点就是一个键对应一系列的数据，所以非常适合用来存取这些数据。但是，在这些场景中，除了记录信息，我们往往还需要对集合中的数据进行统计，例如：
- 在移动应用中，需要统计每天的新增用户数和第二天的留存用户数；
- 在电商网站的商品评论中，需要统计评论列表中的最新评论；
- 在签到打卡中，需要统计一个月内连续打卡的用户数；
- 在网页访问记录中，需要统计独立访客（Unique Visitor，UV）量。
通常情况下，我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的，比如百万、千万级别的用户数量，或者千万级别、甚至亿级别的访问信息。所以，我们必须要选择能够非常高效地统计大量数据（例如亿级）的集合类型。
要想选择合适的集合，我们就得了解常用的集合统计模式。
集合类型常见的四种统计模式，包括聚合统计、排序统计、二值状态统计和基数统计。
聚合统计
所谓的聚合统计，就是指统计多个集合元素的聚合结果，包括：统计多个集合的共有元素（交集统计）；把两个集合相比，统计其中一个集合独有的元素（差集统计）；统计多个集合的所有元素（并集统计）。
在刚才提到的场景中，统计手机 App 每天的新增用户数和第二天的留存用户数，正好对应了聚合统计。
要完成这个统计任务，我们可以用一个集合记录所有登录过 App 的用户 ID，同时，用另一个集合记录每一天登录过 App 的用户 ID。然后，再对这两个集合做聚合统计。我们来看下具体的操作。
排序统计
List 是按照元素进入 List 的顺序进行排序的，而 Sorted Set 可以根据元素的权重来排序，我们可以自己来决定每个元素的权重值。比如说，我们可以根据元素插入 Sorted Set 的时间确定权重值，先插入的元素权重小，后插入的元素权重大。
二值状态统计
现在，我们再来分析下第三个场景：二值状态统计。这里的二值状态就是指集合元素的取值就只有 0 和 1 两种。在签到打卡的场景中，我们只用记录签到（1）或未签到（0），所以它就是非常典型的二值状态，在签到统计时，每个用户一天的签到用 1 个 bit 位就能表示，一个月（假设是 31 天）的签到情况用 31 个 bit 位就可以，而一年的签到也只需要用 365 个 bit 位，根本不用太复杂的集合类型。这个时候，我们就可以选择 Bitmap。这是 Redis 提供的扩展数据类型。我来给你解释一下它的实现原理。
基数统计
最后，我们再来看一个统计场景：基数统计。基数统计就是指统计一个集合中不重复的元素个数。对应到我们刚才介绍的场景中，就是统计网页的 UV。网页 UV 的统计有个独特的地方，就是需要去重，一个用户一天内的多次访问只能算作一次。在 Redis 的集合类型中，Set 类型默认支持去重，所以看到有去重需求时，我们可能第一时间就会想到用 Set 类型。
小结
对于基数统计来说，如果集合元素量达到亿级别而且不需要精确统计时，我建议你使用 HyperLogLog。
