三种特殊数据类型04

目录

geospatial 地理位置
简介
geoadd
geopos
geodist
georadius
georadiusbymember
geohash
zrem
HyperLogLog 基数统计
简介
什么是基数？
基本命令
测试
BitMap 位图场景
简介
setbit 设置操作
getbit 获取操作
bitcount 统计操作

geospatial 地理位置

简介

Redis 的 GEO 特性在 Redis 3.2 版本中推出， 这个功能可以将用户给定的地理位置信息储存起来， 并对这些信息进行操作。来实现诸如附近位置、摇一摇这类依赖于地理位置信息的功能。geo的数据类型为 zset。

GEO 的数据结构总共有六个常用命令：geoadd、geopos、geodist、georadius、 georadiusbymember、gethash

官方文档：https://www.redis.net.cn/order/3685.html

可以查询一些测试数据：http://www.jsons.cn/lngcode/

geoadd

功能：

将指定的地理空间位置（纬度、经度、名称）添加到指定的key中

解析：

# 语法
geoadd key longitude latitude member ...

# 将给定的空间元素(经度、纬度、名字)添加到指定的键里面。
# 这些数据会以有序集合的形式被储存在键里面，从而使得georadius和georadiusbymember这样的命令可以在之后通过位置查询取得这些元素。
# geoadd命令以标准的x,y格式接受参数,所以用户必须先输入经度,然后再输入纬度。
# geoadd能够记录的坐标是有限的:非常接近两极的区域无法被索引。我们一般会下载城市数据，直接通过Java程序一次导入
# 有效的经度介于-180-180度之间，有效的纬度介于-85.05112878 度至 85.05112878 度之间。
# 当用户尝试输入一个超出范围的经度或者纬度时,geoadd命令将返回一个错误。

测试：百度搜索经纬度查询，模拟真实数据

127.0.0.1:6379> geoadd china:city 116.40 39.90 beijing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 121.47 31.23 shanghai 
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 106.50 29.53 chongqing 114.08 22.547 shenzhen
(integer) 2
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 120.15 30.28 hangzhou 125.14 42.92 xian
(integer) 2

geopos

功能：

从key里返回所有给定位置元素的位置（经度和纬度）

应用场景：获得当前定位：一定是一个坐标值！

解析：

# 语法
geopos key member [member...]
#从key里返回所有给定位置元素的位置（经度和纬度）

测试：

127.0.0.1:6379> GEOPOS china:city beijing # 获取指定城市的经度和纬度
1) 1) "116.39999896287918091"
   2) "39.90000009167092543"
127.0.0.1:6379> GEOPOS china:city chongqing
1) 1) "106.49999767541885376"
   2) "29.52999957900659211"

geodist

功能：

返回两个给定位置之间的距离

解析：

# 语法
geodist key member1 member2 [unit]

# 返回两个给定位置之间的距离，如果两个位置之间的其中一个不存在,那么命令返回空值。
# 指定单位的参数unit必须是以下单位的其中一个：
# 	m表示单位为米
# 	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。
# geodist命令在计算距离时会假设地球为完美的球形,在极限情况下,这一假设最大会造成0.5%的误差。

测试：

127.0.0.1:6379> GEODIST china:city beijing shanghai		# 查看北京到上海的直线距离 单位：米
"1067378.7564"
127.0.0.1:6379> GEODIST china:city beijing shanghai km	# 查看北京到上海的直线距离 单位：千米
"1067.3788"
127.0.0.1:6379> GEODIST china:city beijing chongqing km	# 查看北京到重庆的直线距离 单位：千米
"1464.0708"

georadius

功能：

以给定的经纬度为中心， 找出某一半径内的元素

解析：

# 语法
georadius key longitude latitude radius m|km|ft|mi [withcoord][withdist]
[withhash][asc|desc][count count]

# 以给定的经纬度为中心， 找出某一半径内的元素

测试：重新连接 redis-cli，增加参数 --raw ，可以强制输出中文，不然会乱码 redis-cli --raw -p 6379

127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 1000 km # 在 china:city 中寻找坐标 110 30 半径为 1000km 的城市
1) "chongqing"
2) "shenzhen"
3) "hangzhou"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km
1) "chongqing"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist # withdist 返回位置名称和中心距离
1) 1) "chongqing"
   2) "341.9374"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withcoord # withcoord 返回位置名称和经纬度
1) 1) "chongqing"
   2) 1) "106.49999767541885376"
      2) "29.52999957900659211"
      
# withdist withcoord 返回位置名称 距离 和经纬度 count 限定寻找个数
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 1000 km withdist withcoord count 1 
1) 1) "chongqing"
   2) "341.9374"
   3) 1) "106.49999767541885376"
      2) "29.52999957900659211"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 1000 km withdist withcoord count 3
1) 1) "chongqing"
   2) "341.9374"
   3) 1) "106.49999767541885376"
      2) "29.52999957900659211"
2) 1) "shenzhen"
   2) "923.2321"
   3) 1) "114.08000081777572632"
      2) "22.54699993773966327"
3) 1) "hangzhou"
   2) "976.4868"
   3) 1) "120.15000075101852417"
      2) "30.2800007575645509"

georadiusbymember

功能：

找出位于指定范围内的元素，中心点是由给定的位置元素决定

解析：

# 语法
georadiusbymember key member radius m|km|ft|mi [withcoord][withdist]
[withhash][asc|desc][count count]
# 找出位于指定范围内的元素，中心点是由给定的位置元素决定

测试：

127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city beijing 1000 km
1) "beijing"
2) "xian"
127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city shanghai 400 km
1) "hangzhou"
2) "shanghai"

geohash

功能：

回一个或多个位置元素的 Geohash 表示

解析：

# 语法
geohash key member [member...]
# Redis使用geohash将二维经纬度转换为一维字符串，该命令将返回11个字符的Geohash字符串,两个字符串越相似表示距离越近。

测试：

127.0.0.1:6379> geohash china:city beijing chongqing
1) "wx4fbxxfke0"
2) "wm5xzrybty0"

zrem

GEO没有提供删除成员的命令，但是因为GEO的底层实现是zset，所以可以借用zrem命令实现对地理位置信息的删除.

我们可以使用zSet命令来操控geo

127.0.0.1:6379> ZRANGE china:city 0 -1
1) "chongqing"
2) "shenzhen"
3) "hangzhou"
4) "shanghai"
5) "beijing"
6) "xian"
127.0.0.1:6379> zrem china:city beijing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZRANGE china:city 0 -1
1) "chongqing"
2) "shenzhen"
3) "hangzhou"
4) "shanghai"
5) "xian"

HyperLogLog 基数统计

简介

Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。

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。

HyperLogLog则是一种算法，它提供了不精确的去重计数方案。

举个栗子：假如我要统计网页的UV（浏览用户数量，一天内同一个用户多次访问只能算一次），传统的解决方案是使用Set来保存用id，然后统计Set中的元素数量来获取页面UV。但这种方案只能承载少量 用户，一旦用户数量大起来就需要消耗大量的空间来存储用户id。我的目的是统计用户数量而不是保存 用户，这简直是个吃力不讨好的方案！而使用Redis的HyperLogLog最多需要12k就可以统计大量的用户 数，尽管它大概有0.81%的错误率，但对于统计UV这种不需要很精确的数据是可以忽略不计的。

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。

基本命令

命令	描述
[PFADD key element [element ...]	添加指定元素到 HyperLogLog 中。
[PFCOUNT key [key ...]	返回给定 HyperLogLog 的基数估算值。
[PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]	将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog，并集计算

测试

127.0.0.1:6379> PFADD mykey a b c d e f g h i j		# 创建第一组元素 mykey
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey	# 统计 mykey 元素的基数数量
(integer) 10
127.0.0.1:6379> PFADD mykey2 i j z x c v b n m		# 创建第二组元素 mykey2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey2
(integer) 9
127.0.0.1:6379> PFMERGE mykey3 mykey mykey2		# 合并两组 mykey mykey2 => mykey3 并集
OK
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey3	# 看并集的数量
(integer) 15

如果允许容错，那么一定可以使用 HyperLogLog ！

如果不允许容错，那就使用 set 或者自己的数据类型即可！

BitMap 位图场景

简介

在开发中，可能会遇到这种情况：需要统计用户的某些信息，如活跃或不活跃，登录或者不登录；又如 需要记录用户一年的打卡情况，打卡了是1， 没有打卡是0，如果使用普通的 key/value存储，则要记录 365条记录，如果用户量很大，需要的空间也会很大，所以 Redis 提供了 Bitmap 位图这中数据结构， Bitmap 就是通过操作二进制位来进行记录，即为 0 和 1；如果要记录 365 天的打卡情况，使用 Bitmap 表示的形式大概如下：0101000111000111...........................，这样有什么好处呢？当然就是节约内存 了，365 天相当于 365 bit，又 1 字节 = 8 bit , 所以相当于使用 46 个字节即可。

BitMap 就是通过一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态, 其中的 key 就是对应元素本身，实际上 底层也是通过对字符串的操作来实现。Redis 从 2.2 版本之后新增了setbit, getbit, bitcount 等几个 bitmap 相关命令。

setbit 设置操作

SETBIT key offset value : 设置 key 的第 offset 位为value (1或0)

# 使用 bitmap 来记录上述事例中一周的打卡记录如下所示：
# 周一：1，周二：0，周三：0，周四：1，周五：1，周六：0，周天：0 （1 为打卡，0 为不打卡）
127.0.0.1:6379> setbit sign 0 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 1 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 2 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 3 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 4 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 5 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 6 0
(integer) 0

getbit 获取操作

GETBIT key offset 获取offset设置的值，未设置过默认返回0

127.0.0.1:6379> getbit sign 3	# 查看周四是否打卡
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit sign 6	# 查看周七是否打卡
(integer) 0

bitcount 统计操作

bitcount key [start, end] 统计 key 上位为1的个数

# 统计这周打卡的记录，可以看到只有3天是打卡的状态：
127.0.0.1:6379> bitcount sign
(integer) 3