• Redis6 九：Redis新数据类型 Bitmaps、HyperLogLog 和 Geospatial

    Redis新数据类型

    1. Bitmaps

    1.1 介绍

    现代计算机用二进制（位） 作为信息的基础单位， 1个字节等于8位， 例如“abc”字符串是由3个字节组成， 但实际在计算机存储时将其用二进制表示， “abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99， 对应的二进制分别是01100001、 01100010和01100011，如下图

    在这里插入图片描述

    合理地使用操作位能够有效地提高内存使用率和开发效率。

    Redis提供了Bitmaps这个“数据类型”可以实现对位的操作：

    （1） Bitmaps本身不是一种数据类型， 实际上它就是字符串（key-value） ， 但是它可以对字符串的位进行操作。

    （2） 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太相同。 可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组， 数组的每个单元只能存储0和1， 数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。

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    1.2 命令

    1. setbit

      • 格式：**setbit < key> < value>**设置Bitmaps中某个偏移量的值（0 或 1）

      • offset：偏移量从0 开始

      • 实例：

        • 每个独立用户是否访问过网站存放在Bitmaps中， 将访问的用户记做1， 没有访问的用户记做0， 用偏移量作为用户的id。

        • 设置键的第 offset 个位的值（从0算起），假设现在有20个用户，userid=1，6, 11, 15, 19 的用户对网站进行了访问，那么当前Bitmaps初始化结果如图：

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        • unique:users:20201106 代表2020-11-06这天的独立访问用户的Bitmaps

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      • 注：

        ​ 很多用户 id 以一个指定数字（例如 10000）开头，直接将用户id和Bitmaps的偏移量对应势必会造成一定的浪费，通常的做法是每次做setbit操作室将用户id减去指定数字，来对应偏移量

        ​ 在第一次初始化Bitmaps时，假如偏移量非常大，那么真个初始化过程执行会比较慢，可能会造成Redis的阻塞。

    2. getbit

      • 格式：**getbit < key> < offset>**获取Bitmaps中某个偏移量的值

      • 实例：

        ​ 获取id=8的用户是否在2020-11-06这天访问过， 返回0说明没有访问过：

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      • 注：

        因为100根本不存在，所以返回0

    3. bitcount

      统计字符串被设置为1的bit数。一般情况下，给定的整个字符串都会被进行计数，通过指定额外的 start 或 end 参数，可以让计数只在特定的位上进行。start 和 end 参数的设置，都可以使用负数值：比如 -1 表示最后一个位，而 -2 表示倒数第二个位，start、end 是指bit数组的字节的下标数，二者皆包含。

      • 格式：bitcount < key>[start end] 统计字符串从start字节到end字节比特值为1的数量

      • 实例：

        • 计算 2022-11-06这天的独立访问用户数量

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        • start和end代表起始和结束字节数， 下面操作计算用户id在第1个字节到第3个字节之间的独立访问用户数， 对应的用户id是11， 15， 19。

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        • 举例： K1 [ 01000001 01000000 00000000 00100001]，对应[0，1，2，3 ]

          bitcount K1 1 2 ： 统计下标1、2字节组中bit=1的个数，即01000000 00000000

          –> bitcount K1 1 2 　　--> 1

          bitcount K1 1 3 ： 统计下标1、2字节组中bit=1的个数，即01000000 00000000 00100001

          –> bitcount K1 1 3　　--> 3

          bitcount K1 0 -2 ： 统计下标0到下标倒数第2，字节组中bit=1的个数，即01000001 01000000 00000000

          –> bitcount K1 0 -2　　--> 3

          注意：redis的setbit设置或清除的是bit位置，而bitcount计算的是byte位置。

    4. bitop

      • 格式：bitop and(or/not/xor) < destkey> [ key…] 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） 操作并将结果保存在destkey中。

      • 实例：

        2020-11-04 日访问网站的userid=1,2,5,9。

        setbit unique:users:20201104 1 1

        setbit unique:users:20201104 2 1

        setbit unique:users:20201104 5 1

        setbit unique:users:20201104 9 1

        2020-11-03 日访问网站的userid=0,1,4,9。

        setbit unique:users:20201103 0 1

        setbit unique:users:20201103 1 1

        setbit unique:users:20201103 4 1

        setbit unique:users:20201103 9 1

        计算出两天都访问过网站的用户数量

        bitop and unique:users:and:20201104_03

        unique:users:20201103unique:users:20201104

      在这里插入图片描述

      计算出任意一天都访问过网站的用户数量（例如月活跃就是类似这种） ， 可以使用or求并集

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    1.3 Bitmaps 与 set 对比

    ​ 假设网站有1亿用户， 每天独立访问的用户有5千万， 如果每天用集合类型和Bitmaps分别存储活跃用户可以得到表

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    ​ 很明显， 这种情况下使用Bitmaps能节省很多的内存空间， 尤其是随着时间推移节省的内存还是非常可观的

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    ​ 但Bitmaps并不是万金油， 假如该网站每天的独立访问用户很少， 例如只有10万（大量的僵尸用户） ， 那么两者的对比如下表所示， 很显然， 这时候使用Bitmaps就不太合适了， 因为基本上大部分位都是0。

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    2. HyperLogLog

    2.1 介绍

    ​ 在工作当中，我们经常会遇到与统计相关的功能需求，比如统计网站PV（PageView页面访问量）,可以使用Redis的incr、incrby轻松实现。

    ​ 但像UV（UniqueVisitor，独立访客）、独立IP数、搜索记录数等需要去重和计数的问题如何解决？这种求集合中不重复元素个数的问题称为基数问题。

    ​ 解决基数问题有很多种方案：

    ​ （1）数据存储在MySQL表中，使用distinct count计算不重复个数

    ​ （2）使用Redis提供的hash、set、bitmaps等数据结构来处理

    ​ 以上的方案结果精确，但随着数据不断增加，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。

    ​ 能否能够降低一定的精度来平衡存储空间？Redis推出了HyperLogLog

    ​ Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。

    ​ 在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。

    ​ 但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。

    什么是基数?

    比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}， 那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 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。

    2.2 命令

    1. pfadd

      • 格式：**pfadd < key>< element> [element …] ** 添加指定元素到 HyperLogLog 中

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      • 实例：

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        ​ 将所有元素添加到指定HyperLogLog数据结构中。如果执行命令后HLL估计的近似基数发生变化，则返回1，否则返回0。

    2. pfcount

      • 格式 ：**pfcount< key> [key …] **计算HLL的近似基数，可以计算多个HLL，比如用HLL存储每天的UV，计算一周的UV可以使用7天的UV合并计算即可

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      • 实例：

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    3. pfmerge

      • 格式：**pfmerge< destkey>< sourcekey> [sourcekey …] **将一个或多个HLL合并后的结果存储在另一个HLL中，比如每月活跃用户可以使用每天的活跃用户来合并计算可得

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      • 实例：

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    3. Geospatial

    3.1 介绍

    ​ Redis 3.2 中增加了对GEO类型的支持。GEO，Geographic，地理信息的缩写。该类型，就是元素的2维坐标，在地图上就是经纬度。redis基于该类型，提供了经纬度设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度Hash等常见操作。

    3.2 命令

    1. geoadd

      • 格式：**geoadd< key>< longitude>< latitude>< member> [longitude latitude member…] ** 添加地理位置（经度，纬度，名称）

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      • 实例：

        geoadd china:city 121.47 31.23 shanghai

        geoadd china:city 106.50 29.53 chongqing 114.05 22.52 shenzhen 116.38 39.90 beijing

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        两极无法直接添加，一般会下载城市数据，直接通过 Java 程序一次性导入。

        有效的经度从 -180 度到 180 度。有效的纬度从 -85.05112878 度到 85.05112878 度。

        当坐标位置超出指定范围时，该命令将会返回一个错误。

        已经添加的数据，是无法再次往里面添加的。

    2. **geopos **

      • 格式：**geopos < key>< member> [member…] ** 获得指定地区的坐标值

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      • 实例：

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    3. geodist

      • 格式：geodist< key>< member1>< member2> [m|km|ft|mi ] 获取两个位置之间的直线距离

      • 实例：

        获取两个位置之间的直线距离

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        单位：

        ​ m 表示单位为米[默认值]。

        ​ km 表示单位为千米。

        ​ mi 表示单位为英里。

        ​ ft 表示单位为英尺。

        ​ 如果用户没有显式地指定单位参数， 那么 GEODIST 默认使用米作为单位

    4. georadius

      • 格式 ：**georadius< key>< longitude>< latitude>radius m|km|ft|mi ** 以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素

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        经度、维度、距离、单位

      • 实例：

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_52797128/article/details/125498714