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Bitmaps

        简介

        命令

         Bitmaps和set对比

HyperLogLog

        介绍

        命令

 Geospatial

        简介

        命令

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Bitmaps

        简介

        现代计算机用二进制(位)作为信息的基本单位，1个字节等于8位。合理的使用和操作位可以有效的提高内存的使用率和开发效率。

        redis提供了Bitmaps这个"数据类型"可以实现对位的操作。

• Bitmaps本身不是一种数据类型，实际上它就是字符串，但是它可以对字符串的位进行操作。
• Bitmaps单独提供了一套命令，所以在redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不大相同。可以将Bitmaps想象成一个以位为单位的数组，数组的每个单位只能存储0和1，数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。

        命令

• setbit：向Bitmaps中插入数据。

格式：setbit key offset value //offset：偏移量从0开始

实例：

        每个独立的用户是否访问过网站保存在Bitmaps中，将访问过的用户置1，没有访问过的用户置0，使用用户id作偏移量。

        假设现在有20个用户，用户id为1，6，11，15，19的用户访问过网站。使用命令初始化数据如下：

•  getbit：获得Bitmaps中对应偏移量的值

格式：getbit key offset

获得Bitmaps中第offset位的值。从0开始算。

 注释：因为115根本不存在，所以也返回0。

• bitcount：统计字符串被设置为1的位的个数。也可以指定start和end参数，可以让计数只在特定的位上进行。start和end可以为负数，比如：-1表示最后一位，-2表示倒数第二位。start和end不填写时表示查找范围为全部。

        start和end的范围为[start，end]，且start和end表示的是字节的下标数。

格式：bitcount key start end

统计字符串从start字节到end字节比特位为1的个数。

由上面的例子知道第1，6，11，15，19位为1。最少占3字节。

 注意：setbit是设置第几位的值。bitcount计算的是以字节为单位范围内1的个数。

• bitop：是一个复合操作，它可以做多个Bitmaps的and(交集)，or(并集)，not(非)，xor(异或)操作。

格式：bitop 复合操作 destkey key [key... ...]

//符合操作后的结果保存早destkey中。

实例：

         Bitmaps和set对比

        假设有1亿个用户，每天独立访问的用户有5千万。使用set集合和bitmaps来保存活跃的用户可以得到表：

        set只需要保存活跃的用户，而bitmaps的重点在于标明用户是否活跃。所以set需要存储的用户量为5千万，bitmaps则需要表明所有用户是否活跃，所以需要存储的用户量为1亿，但是只需要用1位来表明即可。

         很明显，使用Bitmaps能节省很多的内存空间，尤其是随着时间的推移，节省的内存空间更多。

        但是，当活跃的用户量比较少时，set保存活跃用户的id，记录的的用户数量少，占用的内存会比较少。而bitmaps还是需要记录所有用户是否活跃。这个时候使用bitmaps就不大合适了。

HyperLogLog

        介绍

        在工作中，我们经常会遇到按照搜索记录需要进行去重和计数的问题。这种在集合中求不重复的元素和计数的问题称为基数问题。

        什么是基数：不重复元素个数。

        比如数据集合{1，3，5，7，5，7，9}，那么这个集合的基数集为{1，3，5，7，9}。基数(不重复元素)为5。基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。

        解决基数问题的方案有很多：

• 数据保存在Mysql中，使用distinct count计算不重复个数。
• 使用Redis提供的hash，set，bitmaps可以进行去重。

        但是随着数据量的增加，导致占用空间越来越大，对于非常大的数据集是不切实际的。

        能否降低一定的精度来平衡存储空间？redis推出了HyperLogLog。

        Redis的HyperLogLog是用来做基数统计的算法，优点在于，在输入元素的数量或者体积非常大时，计算基数所需要的空间总是固定的，并且非常的小。在Redis中，每一个HyperLogLog键只需要花费12KB的内存，就可以计算2^64个不同元素的基数。

        但是。因为HyperLogLog只会根据输入的元素来计算基数，而不会存储元素本身，所以HyperLogLog不能像集合一样，返回输入的各个元素。

        命令

• pfadd：向HyperLogLog中输入元素。

格式:pfadd key element element ...

当执行命令后，HyperLogLog数据结构中估计的近似基数发生变化，则返回1，如果基数没有变化，返回0.

实例：

•  pfcount：计算HyperLogLog数据结构中近似的基数。可以计算多个HyperLogLog，计算多个HyperLogLog的基数，则是将每一个HyperLogLog合并起来计算。

格式：pfcount key

•  pfmerge：将一个或者多个HyperLogLog合并后的结果存储在另外一个HyperLogLog中。

格式：pfmerge destkey key1 key2...

 Geospatial

        简介

        该类型是用来记录地理信息的操作，用来表示的是元素的二维坐标，在地图上的经纬度。redis基于该类型，提供了经纬度的设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度的Hash等常见操作。

        命令

• geoadd：添加地理位置(经度，纬度，名称)

格式：geoadd key 经度 维度 名称

         两极无法直接添加，有效经度从-180度到180度，纬度从-85.05112878度到85.05112878度。

        当坐标位置超出指定范围，该命令返回一个错误。

        已经添加的数据，无法再次添加。

• geopos：获取指定地区的坐标

格式：geopos key 名称

•  geodist：获取两位置之间的直线距离

格式：geodist key 名称1 名称2 距离单位

距离单位有：m：米，km：千米，ft：英尺，mi：英里。默认使用米作为单位。

•  georadius：以给定经纬度为中心，找出某一半径内的元素。

格式：georadius key 经度 纬度 半径范围 距离单位