在移动应用的业务场景中，我们需要保存这样的信息：一个key关联了一个数据集合。
常见的场景如下：
给一个userId，判断用户登陆状态；显示用户某个月的签到次数和首次签到时间；两亿用户最近7天的签到情况，统计7天内连续签到的用户总数；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。
如何选择合适的数据集合，我们首先要了解常用的统计模式，并运用合理的数据类型来解决实际问题。
四种统计类型：
二值状态统计；聚合统计；排序统计；基数统计。本文将由二值状态统计类型作为实战篇系列的开篇，文中将用到String、Set、Zset、List、hash以外的拓展数据类型Bitmap来实现。
文章涉及到的指令可以通过在线Redis客户端运行调试，