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Redis6-新数据类型：Bitmaps，HyperLogLog，Geospatial

2021-09-06 17:02:09 阅读：240 来源： 互联网

标签：unique users Redis Redis6 数据类型 Bitmaps setbit HyperLogLog

一，Bitmaps（类似位运算的字符串操作）

（1）简介：

Bitmaps是Redis用来提供位运算的一种数据类型，所以我们需要了解一下什么是位运算

什么是位运算？

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
所以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。
因此redis提供了新的数据类型—Bitmaps：
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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（2）常用命令：

1、setbit （设置偏移量值）

（1）格式

setbit<key><offset><value>设置Bitmaps中某个偏移量的值（0或1）

*offset:偏移量从0开始

（2）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：
很多应用的用户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操作时将用户id减去这个指定数字。
在第一次初始化Bitmaps时，假如偏移量非常大，那么整个初始化过程执行会比较慢，可能会造成Redis的阻塞。

2、getbit（获取偏移量）

（1）格式

getbit<key><offset> 获取Bitmaps中某个偏移量的值

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获取键的第offset位的值（从0开始算）

（2）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，所以也是返回0

3、bitcount（统计）

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组的字节的下标数，二者皆包含。
（1）格式

bitcount[start end] 统计字符串从start字节到end字节比特值为1的数量`

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（2）实例
计算2022-11-06这天的独立访问用户数量

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。

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

(1)格式

bitop and(or/not/xor) <destkey> [key…]

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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。
(2)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

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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

二， HyperLogLog（基数统计）

（1）简介

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。

常用命令：

1、pfadd
（1）格式
pfadd <key>< element> [element ...] 添加指定元素到 HyperLogLog 中
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（2）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
（1）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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（2）实例

3、pfmerge
（1）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

（2）实例

三， Geospatial

1 简介

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。

2 命令

1、geoadd（添加地理位置）

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（1）格式
geoadd<key>< longitude><latitude><member> [longitude latitude member...] 添加地理位置（经度，纬度，名称）

（2）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

2， geopos （获取指定坐标）

（1）格式
geopos <key><member> [member...] 获得指定地区的坐标值
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（2）实例
‘’

3，geodist（获取两个位置的直线）

（1）格式
geodist<key><member1><member2> [m|km|ft|mi ] 获取两个位置之间的直线距离
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（2）实例
获取两个位置之间的直线距离

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（半径圆）

（1）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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经度纬度距离单位

（2）实例
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标签：unique,users,Redis,Redis6,数据类型,Bitmaps,setbit,HyperLogLog
来源： https://blog.csdn.net/weixin_44242433/article/details/120138498

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