在Web和移动应用的业务场景中，我们经常需要保存这样一种信息：一个key对应了一个数据集合。我举几个例子。
- 手机App中的每天的用户登录信息：一天对应一系列用户ID或移动设备ID；
- 电商网站上商品的用户评论列表：一个商品对应了一系列的评论；
- 用户在手机App上的签到打卡信息：一天对应一系列用户的签到记录；
- 应用网站上的网页访问信息：一个网页对应一系列的访问点击。
我们知道，Redis集合类型的特点就是一个键对应一系列的数据，所以非常适合用来存取这些数据。但是，在这些场景中，除了记录信息，我们往往还需要对集合中的数据进行统计，例如：
- 在移动应用中，需要统计每天的新增用户数和第二天的留存用户数；
- 在电商网站的商品评论中，需要统计评论列表中的最新评论；
- 在签到打卡中，需要统计一个月内连续打卡的用户数；
- 在网页访问记录中，需要统计独立访客（Unique Visitor，UV）量。
通常情况下，我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的，比如百万、千万级别的用户数量，或者千万级别、甚至亿级别的访问信息。所以，我们必须要选择能够非常高效地统计大量数据（例如亿级）的集合类型。
要想选择合适的集合，我们就得了解常用的集合统计模式。这节课，我就给你介绍集合类型常见的四种统计模式，包括聚合统计、排序统计、二值状态统计和基数统计。我会以刚刚提到的这四个场景为例，和你聊聊在这些统计模式下，什么集合类型能够更快速地完成统计，
