Reids 在 Web 应用的开发中使用非常广泛，几乎所有的后端技术都会有涉及到 Redis 的使用。Redis 种除了常见的字符串 String、字典 Hash、列表 List、集合 Set、有序集合 SortedSet 等等之外，还有一些不常用的数据类型，这里着重介绍三个。

BitMap

BitMap 就是通过一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态, 其中的 key 就是对应元素本身，实际上底层也是通过对字符串的操作来实现。Redis 从 2.2 版本之后新增了setbit, getbit, bitcount 等几个 bitmap 相关命令。虽然是新命令，但是本身都是对字符串的操作，我们先来看看语法：

SETBIT key offset value

其中 offset 必须是数字，value 只能是 0 或者 1，咋一看感觉没啥用处，我们先来看看 bitmap 的具体表示，当我们使用命令 setbit key (0,2,5,9,12) 1后，它的具体表示为：

byte	bit0	bit1	bit2	bit3	bit4	bit5	bit6	bit7
byte0	1	0	1	0	0	1	0	0
byte1	0	1	0	0	1	0	0	0

可以看出 bit 的默认值是 0，那么 BitMap 在实际开发的运用呢？这里举一个例子：储存用户在线状态。这里只需要一个 key，然后把用户 ID 作为 offset，如果在线就设置为 1，不在线就设置为 0。实例代码：

//设置在线状态
$redis->setBit('online', $uid, 1);

//设置离线状态
$redis->setBit('online', $uid, 0);

//获取状态
$isOnline = $redis->getBit('online', $uid);

//获取在线人数
$isOnline = $redis->bitCount('online');

Geo

Redis 的 GEO 特性在 Redis 3.2 版本中推出，这个功能可以将用户给定的地理位置信息储存起来，并对这些信息进行操作。GEO 的数据结构总共有六个命令：geoadd、geopos、geodist、georadius、georadiusbymember、gethash,这里着重讲解几个。

GEOADD

GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member ...]

将给定的空间元素（纬度、经度、名字）添加到指定的键里面。这些数据会以有序集合的形式被储存在键里面，从而使得像 GEORADIUS 和 GEORADIUSBYMEMBER 这样的命令可以在之后通过位置查询取得这些元素。例子：

redis> GEOADD Sicily 13.361389 38.115556 "Palermo" 15.087269 37.502669 "Catania"
(integer) 2

2.GEOPOS

GEOPOS key member [member ...]

从键里面返回所有给定位置元素的位置（经度和纬度），例子：

redis> GEOPOS Sicily Palermo Catania NonExisting
1) 1) "13.361389338970184"
   2) "38.115556395496299"

3.GEODIST

GEODIST key member1 member2 [unit]

返回两个给定位置之间的距离。如果两个位置之间的其中一个不存在，那么命令返回空值。指定单位的参数 unit 必须是以下单位的其中一个：（默认为m）

m   表示单位为米。
km  表示单位为千米。
mi  表示单位为英里。
ft  表示单位为英尺。

redis> GEODIST Sicily Palermo Catania
"166274.15156960039"

4.GEORADIUS

GEORADIUS key longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [ASC|DESC] [COUNT count]

以给定的经纬度为中心，返回键包含的位置元素当中，与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素。距离单位和上面的一致，其中后面的选项：

WITHDIST： 在返回位置元素的同时， 将位置元素与中心之间的距离也一并返回。距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。
WITHCOORD： 将位置元素的经度和维度也一并返回。
WITHHASH： 以 52 位有符号整数的形式， 返回位置元素经过原始 geohash 编码的有序集合分值。这个选项主要用于底层应用或者调试， 实际中的作用并不大。

redis> GEORADIUS Sicily 15 37 200 km WITHDIST
1) 1) "Palermo"
   2) "190.4424"
2) 1) "Catania"
   2) "56.4413"

HyperLogLog

Redis 的基数统计，这个结构可以非常省内存的去统计各种计数，比如注册 IP 数、每日访问 IP 数、页面实时UV）、在线用户数等。但是它也有局限性，就是只能统计数量，而没办法去知道具体的内容是什么。当然用集合也可以解决这个问题。但是一个大型的网站，每天 IP 比如有 100 万，粗算一个 IP 消耗 15 字节，那么 100 万个 IP 就是 15M。而 HyperLogLog 在 Redis 中每个键占用的内容都是 12K，理论存储近似接近 2^64 个值，不管存储的内容是什么，它一个基于基数估算的算法，只能比较准确的估算出基数，可以使用少量固定的内存去存储并识别集合中的唯一元素。而且这个估算的基数并不一定准确，是一个带有 0.81% 标准错误的近似值。这个数据结构的命令有三个：PFADD、PFCOUNT、PFMERGE

1.PFADD

redis> PFADD  databases  "Redis"  "MongoDB"  "MySQL"
(integer) 1

redis> PFADD  databases  "Redis"    # Redis 已经存在，不必对估计数量进行更新
(integer) 0

2.PFCOUNT

redis> PFCOUNT  databases
(integer) 3

3.PFMERGE

PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]

将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog，合并后的 HyperLogLog 的基数接近于所有输入 HyperLogLog 的可见集合的并集。合并得出的 HyperLogLog 会被储存在 destkey 键里面，如果该键并不存在，那么命令在执行之前，会先为该键创建一个空的 HyperLogLog 。

redis> PFADD  nosql  "Redis"  "MongoDB"  "Memcached"
(integer) 1

redis> PFADD  RDBMS  "MySQL" "MSSQL" "PostgreSQL"
(integer) 1

redis> PFMERGE  databases  nosql  RDBMS
OK

redis> PFCOUNT  databases
(integer) 6

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