先给出指导意见：

• 多个集合操作（聚合操作）----用Set；
• 集合数据排序（排序操作） ---- 分页排序建议使用ZSet；
• 集合数据只有0、1两种状态（二值型数据）----------- 0/1状态数据建议使用Bitmap；
• 集合中不重复元素个数（基数统计）----如果数据量达到亿级的话建议使用HyperLogLog。

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1. 多个集合操作（聚合操作）

Set—求多个集合数据的并、差、交集（求并、差、交集计算量大，可以选一个从库单独进行，或者将多个集合返回客户端，到客户端进行计算）

2. 集合数据排序 ---- 分页排序建议使用ZSet

List、ZSet都可以实现显示最新数据，但是List只能按照加入的时间顺序排列，ZSet可以给数据赋权值，按照权值的大小进行排列。

ZSet的底层数据结构如下图：

但是如果做分页查询时List会出错，用户可能无法查到他想获取的数据，如下图用户想查询最早的记录，如果点击相应尾页的时候插入了大量新的数据，数据页就会移动，用户在该页查到的就会是新插入的数据，而不是最老的数据。

而ZSet分页是按照每条记录的权值分的，当前时刻第二页如果为W=10 —> W=20，那么就算加入了新数据，也会先暂存第一页，第一页会超出分页上限，但是第二页仍然是从W=10到W=20，这样可以保证用户想要在当前时刻查询最早的记录时可以查到。（两者对比图如下）

所以对于实时快速更新的需要排序显示的数据记录（特别是需要分页时）最好使用ZSet。

3. 集合数据只有0、1两种状态（二值型数据）----------- 0/1状态数据建议使用Bitmap

使用Bitmap（本质是一个bit数组）记录，比如用（K,V）记录用户id：001本周每天的登录情况（1表示当天登录，0表示当天未登录），可以如下表示

SETBIT  id:001  :  0 1 0 1 0 1 0 ;   // id:001  [0,1,0,1,0,1,0]

其中每个0和1只占用一个bit，比使用boolean、char等数据结构更省空间。

4. 集合中不重复元素个数（基数统计）----如果数据量达到亿级的话建议使用HyperLogLog

Set中保存的都是不重复的数据，（K,V）中的V保存的是完整的数据，但是如果只需要统计不重复的V的个数，不需要知道V中具体的数据信息，可以使用HyperLogLog，因为他可以节省大量空间（想象用一个整数型变量取代一大串字符串就好），但是HyperLogLog会有0.81%左右的统计误差。

最后引用一张图总结上述四种Redis中的集合操作分别对应的数据结构

ps：最后评论区了解到一般大数据分析有专门的应用处理，所以一般不在Redis上进行处理。

补充：各数据类型的最大存储长度

1. String：512M
2. Set，ZSet，List，Hash：2^32 -1 个元素

参考文章：

https://time.geekbang.org/column/article/280680