【Redis】Redis 高级数据类型Bitmaps、HyperLogLog、GEO

2023-10-24 15:47:44 浏览数 (2)

一、Bitmaps

对于bitmap,我们取值的时候,需要知道bit的位置,改值的时候,需要知道位置和修改结果。取值和修改的操作变得复杂了一些,但是节省了存储空间,属于时间换空间其实redis并没有提供bitmap这种数据类型,只是提供了对string类型操作bit的接口

1. Bitmaps基本操作

设置指定key对应偏移量上的bit值,value只能是1或0

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setbit key offset value

获取指定key对应偏移量上的bit值

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getbit key offset

如果我们在一个比较大的位设置的时候,这是比较耗时的,同时也耗费空间

所以当我们设置的位都很大的时候,我们统一减去一个offset后,再进行setbit

2. Bitmaps扩展操作

电影网站业务场景

  • 统计每天某一部电影是否被点播
  • 统计每天有多少部电影被点播
  • 统计每周/月/年有多少部电影被点播
  • 统计年度哪部电影没有被点播

对指定key按位进行交、并、非、异或操作,并将结果保存到destKey中

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bitop op dstKey key1 [key2…]  # op是位操作符,and or not xor,key1、key2是运算数,dstKey用于存放运算结果

统计指定key中1的数量

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bitcount key [start end]

分别查看8月8日和8月9日被看过电影的数量(哪些bit为1)

统计8号和9号有哪些电影被看了(8号和9号被看得bit置为1,用逻辑或即可得到被看的所有电影)

二、HyperLogLog

统计独立UV的方法有如下几种:

原始方案 set:存储每个用户的id(字符串) 改进方案Bitmaps:存储每个用户状态(bit) 全新的基数统计方案:Hyperloglog。应用场景单一,只做基数统计

基数就是数据集去重后元素的个数,HyoerLogLog运用了LogLog的算法,做基数统计

HyperLogLog类型的基本操作

  • 添加数据
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pfadd key element [element …]
  • 统计数据
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pfcount key [key …]
  • 合并数据
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pfmerge destkey sourcekey [sourcekey …]

相关注意事项

  • HyperLogLog用于基数统计,不是集合,不保存数据,只记录数量而不是具体数据
  • 核心是计数估算算法,最终数值存在一定误差,误差范围大概是0.81%
  • 消耗空间极小,每个hyperloglog key占用了12k的内存用于标记基数
  • pfadd命令不是一次性使用12k内存,会随着基数的增加内存逐渐增大,12k是上限
  • pfmerge命令合并后占用的内存空间为12k(涉及到分桶,默认用最大的空间12K),无论合并之前数据量多少

三、GEO

GEO类型的基本操作

  • 添加坐标点
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# key:容器名   
# longitude latitude:横纵坐标
# member:地点名称
geoadd key longitude latitude member [longitude latitude member]  
  • 获取坐标点
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geopos key member[member …]
  • 计算坐标点距离
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geodist key member1 member2 [unit]
  • 根据坐标求范围内的数据
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georadius key longitude latitude radius m|km|ft|mi [withcoord] [withdist] [withhash] [count count]
  • 根据点求范围内的数据
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georadiusbymember key member radius m|km|ft|mi [withcoord] [withdist] [withhash] [count count]
  • 获取指定点对应的坐标的hash值
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geohash key member [member ...]

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