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Redis中的zset类型详解

作者:指挥部在下面

有序集合zset保留了set集合不能有重复成员的特点,但与set集合不同的是,zset的每个member都有一个唯一的浮点数类型的分数score与之关联,这篇文章主要介绍了Redis的zset类型,需要的朋友可以参考下

什么是zset

有序集合zset保留了set集合不能有重复成员的特点,但与set集合不同的是,zset的每个member都有一个唯一的浮点数类型的分数score与之关联。依据每个member的score进行排序。结构如下图所示:

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有序集合中的元素是不能重复的,但分数允许重复

常用命令

zadd

添加或更新指定元素以及关联的分数到zset中,分数是double类型语法: zadd key [nx|xx] [gt|lt] [ch] [incr] score member [score member...]

我使用的版本是redis5,在redis5中不支持 gt/lt操作

时间复杂度:O(logN)

由于zset是有序结构,要求新增的元素,要放到合适的位置上即找位置的过程,zset内部使用跳表的数据结构,可以达到O(logN)

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:::dangerzset中的member和score不是键值对的关系,而是“pair”的关系,可以通过member找到score,也可以通过score找到member:::

zrange

查看zset中元素详情语法: zrange key start stop 时间复杂度:O(logN+M)

首先根据下标找到边界值,找元素O(logN),从start位置开始遍历到stop位置,O(m)

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redis内部存储数据是按照二进制存储,所以redis服务器不负责“字符编码”,因此需要redis客服端支持

添加 withscores 能查看每个元素对应分数

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zset内部默认是按照升序的方式来排列的

zrevrange

返回指定区间元素,分数按降序排列,带上 withscores 可以将分数加上语法: zrevrange key start stop [withscores] 时间复杂度:O(logN+M)

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zcard

查看一共有几个元素语法: zcard key 时间复杂度:O(1)

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zcount

根据给定分数区间查找有几个元素语法: zcount key min max 闭区间时间复杂度:O(logN)

先根据min找到对应元素,再根据max找到对应元素,而查找元素的时间复杂度是O(logN),由于zset内部记录每个元素的“次序”,可以直接把max对应元素的次序减去min对应元素的次序即可,不需要进行遍历。

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使用 ( 表示开区间

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min和max可以写成浮点数,浮点数中inf表示无穷大,-inf表示负无穷大

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zrangebyscore

返回分数在min和max之间的元素语法: zrangebyscore key min max [withscores] 时间复杂度:O(logN+M)

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在redis6以后该命令被废弃,将功能合并到zrange中

zpopmax

删除并返回分数最高的count个元素,类似topk问题语法: zpopmax key [count] 时间复杂度:O(logN*M)

删除M个元素,查找一个元素时间复杂度为O(logN)

返回值:返回分数和元素列表

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bzpopmax

zpopmax的阻塞版本语法: bzpopmax key [key...] timeout 时间复杂度:O(logN)返回值:返回元素列表

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zpopmin

删除并返回分数最低的count个元素语法: zpopmin key [count] 时间复杂度:O(logN*M)返回值:返回分数和元素列表

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bzpopmin

zpopmin的阻塞版本语法: bzpopmin key [key...] timeout 时间复杂度:O(logN)返回值:返回元素列表

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zrank

返回指定元素的次序,按升序排语法: zrank key member 时间复杂度:O(logN)返回值:返回对应次序/下标

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zrevrank

zrank的降序版本语法: zrevrank key member 时间复杂度:O(logN)返回值:返回对应元素次序/下标

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zscore

返回指定元素的分数语法: zscore key member 时间复杂度:O(1)

在前面的命令中根据member找元素的时间复杂度都是O(logN),但是这里redis牺牲空间,换取时间做了特定的优化

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zrem

删除指定元素语法: zrem key member [member...] 返回值:分数

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zremrangebyrank

根据下标表示的范围进行删除,闭区间语法: zremrangebyrank key start stop 时间复杂度:O(logN+M)

查找位置只需一次即可,然后删除M个元素

返回值:返回删除的个数

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zremrangebyscore

删除对应的分数范围内的元素语法: zremrangebyscore key min max 时间复杂度:O(logN+M)返回值:返回删除个数

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zincrby

修改元素的分数,并保持整个有序集合仍然是升序的语法: zincrby key increment member 时间复杂度:O(logN)返回值:增加后元素的分数

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zinterstore

将给定有序集合中元素的交集并保持到目标有序集合中语法: zinterstore destination numkeys key [key...] [weights weight [weight ...]] [aggregate <sum|min|max>]

时间复杂度:O(NK)+O(Mlog(M)) -> O(M*logM)

N:输入若干个有序集合中,元素最少的个数
K:有几个有序集合
M:最终有序集合的元素个数
k一般不会太大,可以看作1,N和M接近,同一个数量级。
所以O(NK)+O(Mlog(M))->O(M)+O(Mlog(M))-> O(MlogM)

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c:300.5+102=35
a:100.5+202=45

zunionstore

将给定有序集合中元素的并集并保存进目标有序集合中语法: zunionstore destination numkeys key [key...] [weights weight [weight...]][aggregate <sum|min|max>] 用法和 zinterstore 一致

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内部编码

如果有序集合中的元素个数较少,或者各个元素体积较小使用 ziplist 来存储,如果当前元素个数比较多,或者各个元素体积非常大使用 skiplist 存储

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应用场景

最关键的应用场景就是排行榜系统,例如微博热搜,游戏天梯排行,成绩排行

1.游戏天梯排汗

使用zset将玩家信息和对应分数存入即可,就会自动生成一个排行榜,可以使用 zrevrange 取出前几名玩家。当分数发生改变,可以使用 zincrby 修改分数,排行顺序能自动调整。

2.微博热搜

微博热搜需要考虑到浏览量,点赞量,转发量,评论量等,需要使用权重 weights ,此时可以使用 zinterstore/zunionstore 按照加权的方式处理。可以将每个维度的数值放到有序集合中, member 就是微博id, score 就是各个维度的数值。通过 zinterstore/zunionstore 把上述有序集合按照约定的权重,进行集合间运算即可。

到此这篇关于Redis的zset类型的文章就介绍到这了,更多相关Redis zset类型内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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