Redis拾遗（二）

书接上文，继续说说redis的基本特性。

列表：

1. 添加操作：
   1. rpush key value [value ...]
   2. lpush key value [value ...]
2. 取元素：
   1. lrange key startindex endindex(lrange key 0 -1可取所有元素)
3. 在元素前或后添加元素：
   1. linsert key before|after pivot value 返回值代表当前命令的长度
4. 取指定索引下标元素
   1. lindex key index
5. 获取列表长度
   1. llen key
6. 删除操作：
   1. lpop key 
   2. rpop key
7. 删除指定元素
   1. lrem key count value
      • lrem会从列表中查找等于value的元素根据count不同分情况删除：count>0,从左到右删除count个元素，count<0,从右到左删除count个元素，count=0,删除所有。
按照索引范围修剪列表
1. ltrim key start end
8. 修改：
   1. lset key index newValue
9. 阻塞操作：
   1. blpop key [key ...] timeout
   2. brpop key [key ...] timeout
   3. timeout为阻塞时间，timeout=0则一直阻塞，直到列表中有数据
10. 使用场景：
    1. 消息队列：lpush+brpop组合实现
    2. 栈：lpush+lpop
    3. 队列：lpush+rpop
    4. 有限集合：lpush+ltrim

集合：

1. 添加元素：sadd key element [element ...] 返回添加成功的个数
2. 删除元素：srem key element [element ...] 返回删除成功的个数
3. 计算元素个数：scard key 时间复杂度：O(1)利用的是Redis内部的变量
4. 判断元素是否在集合中：sismember key element 
5. 随机从集合返回指定元素个数：srandmember key [count] count不写默认为1
6. 从集合随机弹出元素：spop key
7. 获取所有元素：smembers key
8. 集合间操作：
   1. 求交集 ：sinter key [key ...]
   2. 求并集：sunion key [key ...]
   3. 求差集：sdiff key [key ...]
   4. 将交集、并集、差集结果保存：sinterstore destination key [key ...]  差集并集同理。。
9. 使用场景：
   1. 兴趣标签

　　　　

有序集合：

1. 添加成员：zadd key score member [score member ...] 返回结果代表添加成员的个数
2. 计算成员个数：zcard key 时间复杂度：O(1)
3. 计算某成员的分数：zscore key member
4. 计算成员排名：zrank key member    zrevrank key member
5. 删除成员：zrem key member [member ...]
6. 增加成员的分数：zincrby key increment member
7. 返回指定排名范围的成员：zrange key start end [withscores]   zrevrange key start end [withscores]
8. 返回指定分数范围的成员：zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count]    zrevrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count]   
9. 返回指定分数范围成员个数：zcount key min max
10. 删除指定排名内的升序元素：zremrangebyrank key start end
11. 删除指定分数范围的成员：zremrangebyscore key min max
12. 交集：zinterstore destination numkeys key [key ...] [weights weight [weight ...]]
    [aggregate sum|min|max]
    
13. 并集：zunionstore destination numkeys key [key ...] [weights weight [weight ...]]
    [aggregate sum|min|max]
    
14. 使用场景：用户赞数显示等。