7.4 Redis高级数据类型

我正在参加「掘金·启航计划」

Redis高级数据类型

• Hyperlonglog 超级日志

独立总数的意思是比如一个人访问这个网站多次，但是这算一个访客，就是说对多次统计进行一个去重。
Hyperlonglog 在进行去重时，无论有多少个数据，占的空间都只有12K
但是它是有代价的，就是这种算法标准误差为 0.81%

• Bitmap 位图

每一位只能存0或1，按位存取，底层是字符串
比如说统计用户的签到，第1位的0 / 1 代表第一天到没到，第2位代表第二天到没到
这样的数据是连续的，所以在存字符串的时候每一位代表连续的值的索引，而每一位
的0或1代表到或没到

Bitmap统计的是精确的值

这两种类型都适合对网站运营的数据进行统计，而且在统计的时候效率比较高。

接下来写点程序来体会一下这两种类型怎么去用

测试类

@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
@ContextConfiguration(classes = CommunityApplication.class)
public class RedisTest {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    // 统计20万个重复数据的独立总数（意思是去重之后还有多少）
    @Test
    public void testHyperLogLog() {
        String redisKey = "test:hll:01";

        for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
            redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(redisKey, i);     // 先把数据存到redis才能统计
        }

        for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
            // Math.random()是0到1之间的左开右闭区间
            int r = (int) (Math.random() * 100000 + 1);
            redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(redisKey, r);    // 把数据存到redis才能统计
        }

        long size = redisTemplate.opsForHyperLogLog().size(redisKey);
        System.out.println(size);
    }
    /*
    Hyperlonglog算法会有一些微量的误差
    结果：
    99562
     */

    // 将3组数据合并, 在统计合并后的重复数据的独立总数.（比如说1天之内多次访问算一个uv，三天合并那这3天内多次访问算一个uv）
    @Test
    public void testHyperLogLogUnion() {
        String redisKey2 = "test:hll:02";
        for (int i = 1; i <= 10000; i++) {
            redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(redisKey2, i);    // 在这个key里存10000个数据
        }

        String redisKey3 = "test:hll:03";
        for (int i = 5001; i <= 15000; i++) {
            redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(redisKey3, i);    // 在这个key里存10000个数据
        }

        String redisKey4 = "test:hll:04";
        for (int i = 10001; i <= 20000; i++) {
            redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(redisKey4, i);    // 在这个key里存10000个数据
        }

        String unionKey = "test:hll:union";
        redisTemplate.opsForHyperLogLog().union(unionKey, redisKey2, redisKey3, redisKey4); // 合并之后的存到这个key里，也可以传数组

        long size = redisTemplate.opsForHyperLogLog().size(unionKey);   // 统计合并后的
        System.out.println(size);
    }
    /*
    Hyperlonglog算法会有一些微量的误差
    结果：
    19891
     */

    // 统计一组数据的布尔值
    @Test
    public void testBitMap() {
        String redisKey = "test:bm:01";

        // 记录
        redisTemplate.opsForValue().setBit(redisKey, 1, true);   // 哪个key第几位然后值是多少
        redisTemplate.opsForValue().setBit(redisKey, 4, true);
        redisTemplate.opsForValue().setBit(redisKey, 7, true);

        // false不用存，默认的话就是false，只有true才需要设置

        // 查询
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().getBit(redisKey, 0));
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().getBit(redisKey, 1));
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().getBit(redisKey, 2));

        // 统计
        Object obj = redisTemplate.execute(new RedisCallback() {
            @Override
            public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
                return connection.bitCount(redisKey.getBytes());     // 使用redis连接统计1的个数
            }
        });

        System.out.println(obj);
    }
    /*
    false
    true
    false
    3
     */

    // 统计3组数据的布尔值, 并对这3组数据做OR运算.
    @Test
    public void testBitMapOperation() {
        String redisKey2 = "test:bm:02";
        redisTemplate.opsForValue().setBit(redisKey2, 0, true);
        redisTemplate.opsForValue().setBit(redisKey2, 1, true);
        redisTemplate.opsForValue().setBit(redisKey2, 2, true);

        String redisKey3 = "test:bm:03";
        redisTemplate.opsForValue().setBit(redisKey3, 2, true);
        redisTemplate.opsForValue().setBit(redisKey3, 3, true);
        redisTemplate.opsForValue().setBit(redisKey3, 4, true);

        String redisKey4 = "test:bm:04";
        redisTemplate.opsForValue().setBit(redisKey4, 4, true);
        redisTemplate.opsForValue().setBit(redisKey4, 5, true);
        redisTemplate.opsForValue().setBit(redisKey4, 6, true);

        String redisKey = "test:bm:or";
        Object obj = redisTemplate.execute(new RedisCallback() {
            @Override
            public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
                // 做 or 运算
                connection.bitOp(RedisStringCommands.BitOperation.OR,
                        redisKey.getBytes(), redisKey2.getBytes(), redisKey3.getBytes(), redisKey4.getBytes());
                return connection.bitCount(redisKey.getBytes());
            }
        });

        System.out.println(obj);

        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().getBit(redisKey, 0));
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().getBit(redisKey, 1));
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().getBit(redisKey, 2));
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().getBit(redisKey, 3));
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().getBit(redisKey, 4));
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().getBit(redisKey, 5));
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().getBit(redisKey, 6));
    }
    /*
    7
    true
    true
    true
    true
    true
    true
    true
     */
}