==作者：YB-Chi==

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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。

(实际场景这里不做记录,王争老师的举例没有摸透)

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）。

当你需要对多个集合进行聚合计算时，Set类型会是一个非常不错的选择。不过，我要提醒你一下，这里有一个潜在的风险。

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

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。在Redis常用的4个集合类型中（List、Hash、Set、Sorted Set），List和Sorted Set就属于有序集合。

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，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。

在面对需要展示最新列表、排行榜等场景时，如果数据更新频繁或者需要分页显示，建议你优先考虑使用Sorted Set。

二值状态统计

如果只需要统计数据的二值状态，例如商品有没有、用户在不在等，就可以使用Bitmap，因为它只用一个bit位就能表示0或1。在记录海量数据时，Bitmap能够有效地节省内存空间。

基数统计

如果page1非常火爆，UV达到了千万，这个时候，一个Set就要记录千万个用户ID。对于一个搞大促的电商网站而言，这样的页面可能有成千上万个，如果每个页面都用这样的一个Set，就会消耗很大的内存空间。

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。在Redis中，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。你看，和元素越多就越耗费内存的Set和Hash类型相比，HyperLogLog就非常节省空间。

不过，有一点需要你注意一下，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。

摘选自:极客时间-Redis核心技术与实战