使用Redis数据结构提升集合查询效率（redis集合查询优化）

最近在大数据世界里，信息存储和访问速度也越来越重要，正因此Redis在多种存储场景中得到了大量的应用。在集合查询效率相关的领域中，Redis可以实现超高效率的搜索，对记录搜索效率有巨大的提升。

Redis是一种非关系型数据库，可以存储多种类型的值，并且支持一系列基础数据结构，使用Redis可以极大的提高数据的存储和查询的效率。

通过Redis的Set类型特性，我们可以非常方便的实现集合查询的优化。简单的来说，Set类型的存储结构可以让我们以极快的速度查找出集合中的其中一个值，而且避免了大量的重复计算。

例如，我们经常会碰到查找指定记录是否存在，也就是幂等判断场景。如果通过一般方式，我们查找时会遍历整个记录，非常耗费时间。而使用Redis，可以简单的将我们要查找的指定值添加到Set中，判断是否存在可以以非常快的时间返回结果，样例代码如下：

//把数据存到redis中
Set redisDataSet = redisTemplate.opsForSet();
redisDataSet.add(setData);

//从redis中查询
Boolean isExist = redisDataSet.isMember(targetData);

使用Redis将数据存储在Set结构中，实现集合查询可以大大提高查找效率，而不用像原始方式一样遍历整个记录。因此，使用Redis来实现集合查询的优化是非常高效的，应该大家在相关场景不妨去尝试。