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集合并集（Union）的应用场景

1. 标签系统

   • 应用场景：假设有一个社交平台，用户可以给内容打上不同的标签。使用Redis集合来存储每个标签下的内容ID。
   • 使用并集：当用户想要查看多个标签下的内容时，可以使用 SUNION 命令来合并这些标签下的内容集合，得到所有相关内容的ID列表。

2. 推荐系统

   • 应用场景：在构建推荐系统时，可能会根据用户的多个兴趣点推荐内容。
   • 使用并集：可以通过 SUNION 命令合并用户在不同兴趣点下的物品集合，从而推荐更广泛的内容。

集合交集（Intersection）的应用场景

1. 共同兴趣

   • 应用场景：在社交网络中，找到具有共同兴趣的用户。
   • 使用交集：假设每个用户的兴趣存储在一个集合中，可以通过 SINTER 命令找到两个或多个用户兴趣的交集，从而推荐可能认识的人或共同话题。

2. 商品筛选

   • 应用场景：电子商务网站中，用户可能根据多个筛选条件（如品牌、颜色、价格区间）来查找商品。
   • 使用交集：每个筛选条件对应一个商品集合，使用 SINTER 命令可以得到满足所有条件的商品集合。

集合差集（Difference）的应用场景

1. 权限控制

   • 应用场景：在系统中，用户可能有不同的权限级别。可以使用集合来表示不同权限集合。
   • 使用差集：通过 SDIFF 命令可以找出一个用户相对于另一个用户缺少的权限。

2. 库存管理

   • 应用场景：在库存管理系统中，使用集合来表示不同仓库的库存。
   • 使用差集：可以通过 SDIFF 命令找出某个仓库与其他仓库相比缺少的商品。

实际例子

假设我们有两个集合：

• user1_interests：{ “music”, “reading”, “sports” }

• user2_interests：{ “reading”, “sports”, “travel” }

• 并集：找出两个用户可能都感兴趣的活动。

  • 命令：SUNION user1_interests user2_interests
  • 结果：{ “music”, “reading”, “sports”, “travel” }

• 交集：找出两个用户的共同兴趣。

  • 命令：SINTER user1_interests user2_interests
  • 结果：{ “reading”, “sports” }

• 差集：找出用户1独有的兴趣。

  • 命令：SDIFF user1_interests user2_interests
  • 结果：{ “music” }