# Redis中的HSET数据去重方法
在日常开发中，我们经常需要对Redis中的数据进行操作，尤其是去重操作。Redis提供了许多方便的命令来处理数据，其中`HSET`是用于操作哈希表的一种命令。本文将指导你如何在Redis中实现HSET数据去重，并提供详细的步骤及代码示例。
## 整体流程
首先，让我们看一下整个数据去重的流程：
| 步骤 | 描述
scrapy-redis是一个基于redis的scrapy组件，通过它可以快速实现简单分布式爬虫程序，该组件本质上提供了三大功能： scheduler - 调度器dupefilter - URL去重规则（被调度器使用）pipeline - 数据持久化scrapy-redis组件1. URL去重 定义去重规则（被调度器调用并应用）
a. 内部会使用以下配置进行
一、用函数对数组进行去重的方法1、arrau_unique函数的作用移除数组中重复的值。将值作为字符串进行排序，然后保留每个值第一次出现的健名，健名保留不变。第二个参数可以选择排序方式：SORT_REGULAR - 按照通常方法比较(不修改类型)SORT_NUMERIC - 按照数字形式比较SORT_STRING - 按照字符串形式比较SORT_LOCALE_STRING - 根据当前的本地化设置
1、Redis 各种数据类型的基本用法String 普通字符串Hash 类似于maplist 有序集合 还可以用作队列set 无序集合，有去重效果sorted set 有序去重集合HyperLogLog 用于去重统计 2、各种使用场景1、热点数据缓存比如分布式 session,热点查询数据的缓存。这个就比较简单了，查询数据时先从 redis 里查询，如果查到了直接返回，如果没有查到再从数
本节目录常用函数一：获取指定文件夹内所有文件常用函数二：文件合并常用函数三：将文件按时间划分常用函数四：数据去重写在前面写代码也有很长时间了，总觉得应该做点什么有价值的事情，写代码初始阶段觉得做更多的项目，积累更多的经验是自己应该做的事情，这样可以使自己短时间内技术水平获得较大的提升。随着代码量和项目的增加，确实体会到了自身水平的进步，但同时由原来的尽可能多的做项目，学知识，逐渐转变为了尽可能精尽
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2023-08-21 05:49:39
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// 客户端Jedis连接到服务端，并选择第2个数据库
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);
jedis.select(1);
jedis.flushAll();
// 设置多个键值对数据结构
jedis.mset(new String[]{"k1", "v1", "k
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2023-07-04 18:38:19
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基于传统的Set方法去重，以及弊端去重处理方法：需要一个全局 set集合来维护历史所有数据的主键。当处理新日志时，需要拿到当前日志的主键与历史数据的 set 集合按照规则进行比较，若 set集合中已经包含了当前日志的主键，说明当前日志在之前已经被处理过了，则当前日志应该被过滤掉，否则认为当前日志不应该被过滤应该被处理，而且处理完成后需要将新日志的主键加入到set 集合中，set 集合永远存放着所有
列表去重是写Python脚本时常遇问题，因为不管源数据来自哪里，当我们转换成列表的方式时，有可能预期的结果不是我们最终的结果，最常见的就是列表中元素有重复，这时候第一件事我们就要做去重处理，我们先来个最简单的方式，用python内置的数据类型set来实现。假设我们的列表数据是这样的：level_names = [
u'Second Level',
u'Second Level',
u'Second
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2023-07-28 13:42:03
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我们在数据处理时，经常需要用到对重复数据进行过滤处理。 对数据去重有两种处理方式，如下：1、对重复数据去重，并且会自动排序使用函数 set # 列表去重
list_a = [6, 6, 5, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 6, 7, 8, 8, 8, 10]
# 仅去重
list_aa = set(list_a)
print(list_aa) 结果如下：
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2023-07-14 14:32:13
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前言之前有篇文章提到了实现增量爬虫可以利用redis数据库进行url去重，今天博主就给大家分享一下python如何利用redis进行去重吧。在试验中，我们用到Redis数据库和hash算法，我们先了解一下Redis和hashlib。Redis简介Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。Redis 优势读写速度极快，Redis能读的速度是110000次/
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2023-08-15 16:46:52
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列表去重是Python中一种常见的处理方式，任何编程场景都可能会遇到需要列表去重的情况。列表去重的方式有很多，本文将一一讲解他们，并进行性能的对比。让我们先制造一些简单的数据，生成0到99的100万个随机数：fromrandom
importrandrangeDUPLICATES=[randrange(
100)
for_
inrange(
1000000)]接下来尝试这4种去重方式中最简单直观的
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2023-08-31 22:08:25
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一：业务需求 用户名存储之前进行去重判断方法一：使用redis的set集合进行去重判断keys * 查看所有的键type 键名 查看对应的数据类型sadd set a b c 往set集合里面插入 三个元素smember set 查看键名为set的集合所有的成员sadd set a 返回一个值 插入存在的数据sadd set d &nb
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2023-06-29 11:00:03
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## 实现 Redis 中对象去重的流程
### 步骤概览
为了在 Redis 中实现对象去重，我们可以使用 Redis 的 `SET` 数据结构。通过将对象作为元素添加到一个集合中，Redis 会自动确保集合中不会包含重复的元素。以下是实现 Redis 中对象去重的流程的步骤概览：
1. 连接到 Redis 服务器
2. 创建一个集合
3. 将对象添加到集合中
4. 查询集合中的唯一元素
原创
2023-07-23 23:15:17
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# Java Redis 添加去重方法指南
在现代应用中，使用 Redis 进行数据存储与操作已经非常普遍。Redis 提供了丰富的数据结构，对于实现数据去重，可以使用集合（Set）来帮助你实现。本文将指导你如何在 Java 中使用 Redis 来实现去重的功能。
## 流程概述
在实现“Java Redis 添加去重方法”时，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
# 如何实现js redis数据去重
## 简介
在开发过程中，我们经常会遇到数据去重的需求。Redis 是一个高性能的键值存储系统，可以用于缓存、数据持久化等场景。结合 JavaScript 和 Redis，我们可以很方便地实现数据去重的功能。
## 流程
下面是实现“js redis数据去重”的流程图：
```mermaid
journey
title 数据去重流程图
## Redis 数据去重 Java 实现
### 引言
在实际的应用开发中，经常会遇到需要对数据进行去重的场景。例如，对于日志数据、用户行为数据等，我们希望去除重复的数据，以便进行后续的分析和处理。在本篇文章中，我们将使用 Redis 数据库和 Java 编程语言来实现一种简单而高效的数据去重方案。
### Redis 简介
Redis 是一种基于内存的键值存储数据库，它以高性能和高可扩
原创
2023-09-09 11:21:10
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# Redis百万数据去重实现流程
## 摘要
在处理大规模数据的场景中，经常会遇到需要对数据进行去重的需求。Redis作为一个高性能的缓存和数据存储系统，提供了一种简单且高效的方法来实现百万数据的去重。本文将介绍如何使用Redis对百万数据进行去重的实现流程，包括建立Redis连接、数据导入、去重操作和结果验证。
## 实现流程
下面是整个流程的步骤概括：
| 步骤 | 动作 |
| --
业务场景问题：假设我们现在有一个网站，需要记录每天的 UV 数据，那应该采取什么方案来实现呢？如果只是统计网站的 PV，那么给每个网页配置一个独立的 Redis Key 即可，key 中可以加上日期信息实现历史数据的记录。这样每当有一个用户访问当前网站，就对应执行一次 incrby。但是 UV 不同，它需要实现去重的操作，说到去重，大家第一时间想起的可能就是 set 或者 hashmap 这样的数
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2023-08-07 23:29:49
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前言博客还是要写的, 知识还是要整理的. 不常用的东西不整理, 到最后就只剩下一个名词.正文日常开发经常是有计数功能, 譬如统计一个商品的访问次数 访问人数等, 那就来聊聊实现计数的 Redis 的实现方法. 计数分为去重以及非去重两种, 非去重计数没有太多可谈的, 直接使用 incr 指令, 简单高效. 这里用商品访问人数的列子详细说下去重计数.Set集合 利用集合的去重功能,存入用户 ID,
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2023-07-09 17:55:03
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1 什么是Redis
Redis是用C语言开发的一个开源的高性能键值对（key-value）数据库，官方提供测试数据，50个并发执行100000个请求,读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s ，且Redis通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的存储需求，目前为止Redis支持的键值数据类型如下：
1) 字符串类型 str
