Bitmap

Bitmap 存储的是连续的二进制数字（0 和 1），通过 Bitmap, 只需要一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态，key 就是对应元素本身 。我们知道 8 个 bit 可以组成一个 byte，所以 Bitmap 本身会极大的节省储存空间。

你可以将 Bitmap 看作是一个存储二进制数字（0 和 1）的数组，数组中每个元素的下标叫做 offset（偏移量）

#应用场景

需要保存状态信息（0/1 即可表示）的场景

• 举例：用户签到情况、活跃用户情况、用户行为统计（比如是否点赞过某个视频）。
• 相关命令：SETBIT、GETBIT、BITCOUNT、BITOP。

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HyperLogLog

HyperLogLog 是一种有名的基数计数概率算法 ，基于 LogLog Counting(LLC)优化改进得来，并不是 Redis 特有的，Redis 只是实现了这个算法并提供了一些开箱即用的 API。

Redis 提供的 HyperLogLog 占用空间非常非常小，只需要 12k 的空间就能存储接近2^64个不同元素。这是真的厉害，这就是数学的魅力么！并且，Redis 对 HyperLogLog 的存储结构做了优化，采用两种方式计数：

• 稀疏矩阵：计数较少的时候，占用空间很小。
• 稠密矩阵：计数达到某个阈值的时候，占用 12k 的空间。

应用场景

数量量巨大（百万、千万级别以上）的计数场景

• 举例：热门网站每日/每周/每月访问 ip 数统计、热门帖子 uv 统计、
• 相关命令：PFADD、PFCOUNT

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Geospatial index

Geospatial index（地理空间索引，简称 GEO） 主要用于存储地理位置信息，基于 Sorted Set 实现。

通过 GEO 我们可以轻松实现两个位置距离的计算、获取指定位置附近的元素等功能

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