陪你一起学redis(七)——redis的补充数据类型

温故知新之java
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前言

你可能知道redis的基本数据类型，比如string，hash，list，set，sortedSet，但是你知道redis的补充数据类型吗？今天这篇文章我们一起来了解一下。

BitMap

简介

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：

## 其中 offset 必须是数字，value 只能是 0 或者 1
SETBIT key offset value

优势

  1. 以统计活跃用户为例，每个用户id占用空间为1bit，消耗内存非常少，存储1亿用户量只需要12.5M
  2. bitmap可以做布隆过滤器，确认访问值是否存在，只要在布隆过滤器里值是0后面的服务就别访问了

简单使用

## 用户100，101，102在06月14日登录系统
setbit login_06_14 100 1
setbit login_06_14 101 1
setbit login_06_14 102 1
## 用户100，101在06月13日登录系统
setbit login_06_13 100 1
setbit login_06_13 101 1
## 统计06月13日登录系统的人数
bitcount login_06_13
## 统计06月14日登录系统的人数
bitcount login_06_14
## 统计06月13日和06月14日连续登录系统的人数
bitop and login_in_06_13_14:and login_06_13 login_06_14
bitcount login_in_06_13_14:and
## 统计06月13日和06月14日任意一天登录系统的人数
 bitop or login_in_06_13_14:or login_06_13 login_06_14
 bitcount login_in_06_13_14:or

image.png

image.png

使用场景

  1. 统计年活跃用户数量
  2. 统计三天内活跃用户数量
  3. 统计连续三天访问的用户数量
  4. 三天内没有访问的用户数量
  5. 统计在线人数

HyperLogLog

简介

HyperLogLog类似set的使用方法，可以接受元素添加，并给出key包含的唯一元素的近似数量。HyperLogLog占用的空间固定，12k左右，可以估算出大约2^64个元素的基数。HyperLogLog本身不存储元素，不能获取从中获取元素。

优势

HyperLogLog占用的空间固定，12k左右，可以估算出大约2^64个元素的基数，占用空间比较小

劣势

就是只能统计基数数量，而没办法去知道具体的内容是什么

简单使用

HyperLogLog主要有三个命令：

  • pfadd: 添加指定元素到 HyperLogLog 中
  • pfcount: 返回给定 HyperLogLog 的基数估算值。
  • pfmerge: 将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog

image.png

使用场景

  1. 记录网站IP注册数
  2. 统计每日访问的IP数
  3. 页面实时UV
  4. 在线用户人数

Geospatial

简介

Geospatial底层数据结构 Zset GEOADD GEODIST GEOHASH GEOPOP GEOPADUIS GEORADIUSBYMEMBER 可以用来保存地理位置，并作位置距离计算或者根据半径计算位置等。有没有想过用Redis来实现附近的人?或者计算最优地图路径?Geo本身不是一种数据结构，它本质上还是借助于Sorted Set（ZSET）

简单使用

GEOADD key 经度 维度 名称 把某个具体的位置信息（经度，纬度，名称）添加到指定的key中，数据将会用一个sorted set存储，以便稍后能使用GEORADIUS和GEORADIUSBYMEMBER命令来根据半径来查询位置信息。

## 添加上海和北京的经纬度到cities这个key中
GEOADD cities 116.404269 39.91582 "beijing" 121.478799 31.235456 "shanghai"
## 打印cities这个key中的所有元素
ZRANGE cities 0 -1
## cities这个key中的所有元素并带上打分
ZRANGE cities 0 -1 WITHSCORES
## 计算北京和上海的距离，单位事千米
GEODIST cities beijing shanghai km
## 打印出上海和北京的经纬度
GEOPOS cities beijing shanghai
## 打印出cities这个key中距离（120，30）这个经纬度500KM之内的元素
GEORADIUS cities 120 30 500 km
## 添加杭州的经纬度到cities这个key中
GEOADD cities 120.165036 30.278973 hangzhou
## 打印出cities这个key中距离上海度200KM之内的元素
GEORADIUSBYMEMBER cities shanghai 200 km

image.png

使用场景

  1. 来实现附近的人
  2. 计算最优地图路径

结束

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