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）。

可以使用set存储。

Set 的差集、并集和交集的计算复杂度较高，在数据量较大的情况下，如果直接执行这些计算，会导致 Redis 实例阻塞。所以，我给你分享一个小建议：你可以从主从集群中选择一个从库，让它专门负责聚合计算，或者是把数据读取到客户端，在客户端来完成聚合统计，这样就可以规避阻塞主库实例和其他从库实例的风险了。

排序统计

最新评论列表包含了所有评论中的最新留言，这就要求集合类型能对元素保序，也就是说，集合中的元素可以按序排列，这种对元素保序的集合类型叫作有序集合。

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。

list在翻页的时候有问题，对比新元素插入前后，List 相同位置上的元素就会发生变化，用 LRANGE 读取时，就会读到旧元素。

和 List 相比，Sorted Set 就不存在这个问题，因为它是根据元素的实际权重来排序和获取数据的。

二值状态统计

二值状态就是指集合元素的取值就只有 0 和 1 两种。

可以选择 Bitmap，这是 Redis 提供的扩展数据类型。

Bitmap 本身是用 String 类型作为底层数据结构实现的一种统计二值状态的数据类型。String 类型是会保存为二进制的字节数组，所以，Redis 就把字节数组的每个 bit 位利用起来，用来表示一个元素的二值状态。你可以把 Bitmap 看作是一个 bit 数组。

SETBIT 对一个 bit 位进行写操作时，这个 bit 位会被设置为 1。Bitmap 还提供了 BITCOUNT 操作，用来统计这个 bit 数组中所有“1”的个数。

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。比如：统计网页的 UV。

可以使用set、hash但是很占内存

可以使用HyperLogLog，HyperLogLog 是一种用于统计基数的数据集合类型，它的最大优势就在于，当集合元素数量非常多时，它计算基数所需的空间总是固定的，而且还很小。

每个 HyperLogLog 只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个元素的基数。

HyperLogLog 的统计规则是基于概率完成的，所以它给出的统计结果是有一定误差的，标准误算率是 0.81%。这也就意味着，你使用 HyperLogLog 统计的 UV 是 100 万，但实际的 UV 可能是 101 万。虽然误差率不算大，但是，如果你需要精确统计结果的话，最好还是继续用 Set 或 Hash 类型。

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此文章为8月Day7学习笔记，内容来源于极客时间《redis核心技术与实战》