一、Bitmaps
1.简介
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
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。
2.setbit
#1.setbit 设置Bitmaps中某个偏移量的值（0或1）
SETBIT key offset value
*offset:偏移量从0开始
#2.示例
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
unique:users:20211106代表2021-11-06这天的独立访问用户的Bitmaps
127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20211106 1 1
0
127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20211106 6 1
0
127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20211106 11 1
0
127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20211106 15 1
0
127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20211106 19 1
0
ps:
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。
3.getbit
#1.getbit 获取Bitmaps中某个偏移量的值
GETBIT key offset 获取键的第offset位的值（从0开始算
#2.示例
获取id=8的用户是否在2021-11-06这天访问过， 返回0说明没有访问过：
127.0.0.1:6379> getbit unique:users:20211106 8
0
127.0.0.1:6379> getbit unique:users:20211106 1
1
127.0.0.1:6379> getbit unique:users:20211106 100
0
ps：因为100根本不存在，所以也是返回0
4.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组的字节的下标数，二者皆包含。
#1.bitcount 统计字符串从start字节到end字节比特值为1的数量
BITCOUNT key [start end]
#2.示例
# 计算2021-11-06这天的独立访问用户数量
127.0.0.1:6379> BITCOUNT unique:users:20211106
5
# 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。
127.0.0.1:6379> BITCOUNT unique:users:20211106 1 3
3
#3.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。
5.bitop
#1.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。
BITOP operation destkey key [key ...]
#2.示例
2021-12-04 日访问网站的userid=1,2,5,9。
127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20201104 1 1
127.0.0.1:6379> BITCOUNT unique:users:20201104 2 1
127.0.0.1:6379> BITCOUNT unique:users:20201104 5 1
127.0.0.1:6379> BITCOUNT unique:users:20201104 9 1
2021-12-03 日访问网站的userid=0,1,4,9。
127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20201103 0 1
127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20201103 1 1
127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20201103 4 1
127.0.0.1:6379> setbit unique:users:20201103 9 1
计算出两天都访问过网站的用户数量
127.0.0.1:6379> BITOP and unique:users:and:20201104_03 unique:users:20201103 unique:users:20201104
2
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
127.0.0.1:6379> BITOP or unique:users:or:20201104_03 unique:users:20201103 unique:users:20201104
2
6.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
| set和Bitmaps存储一天活跃用户对比 |
|
|
|
| 数据类型 |
每个用户id占用空间 |
需要存储的用户量 |
全部内存量 |
| 集合类型 |
64位 |
50000000 |
64位*50000000 = 400MB |
| Bitmaps |
1位 |
100000000 |
1位*100000000 = 12.5MB |
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
| set和Bitmaps存储独立用户空间对比 |
|
|
|
| 数据类型 |
一天 |
一个月 |
一年 |
| 集合类型 |
400MB |
12GB |
144GB |
| Bitmaps |
12.5MB |
375MB |
4.5GB |
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。
| set和Bitmaps存储一天活跃用户对比（独立用户比较少） |
|
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| 数据类型 |
每个userid占用空间 |
需要存储的用户量 |
全部内存量 |
| 集合类型 |
64位 |
100000 |
64位*100000 = 800KB |
| Bitmaps |
1位 |
100000000 |
1位*100000000 = 12.5MB |
二、HyperLogLog
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.pfadd
#1.pfadd 添加指定元素到 HyperLogLog 中
pfadd key element [element ...]
#2.示例
127.0.0.1:6379> pfadd hll1 "redis"
1
127.0.0.1:6379> pfadd hll1 "mysql"
1
127.0.0.1:6379> pfadd hll1 "redis"
0
ps: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。
3.pfcount
#1.pfcount 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
PFCOUNT key [key ...]
#2.示例
127.0.0.1:6379> pfadd hll2 "redis"
1
127.0.0.1:6379> pfadd hll2 "mongodb"
1
127.0.0.1:6379> pfadd hll2 "mariadb"
1
127.0.0.1:6379> pfcount hll1 hll2
4
4.pfmerge
#1.pfmerge 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
pfmerge destkey sourcekey [sourcekey ...]
#2.示例
127.0.0.1:6379> pfcount hll1 hll2
4
127.0.0.1:6379> PFMERGE hll3 hll1 hll2
OK
127.0.0.1:6379> PFCOUNT hll3
4
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.geoadd
#1.geoadd 添加地理位置（经度，纬度，名称）
geoadd key [NX|XX] [CH] longitude latitude member [longitude latitude member ...]
#2.示例
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 121.47 31.23 shanghai
1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 106.50 29.53 chongqing 114.05 22.52 shenzhen 116.38 39.90 beijing
3
ps: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。
3.geopos
#1.geopos 获得指定地区的坐标值
geopos key member [member ...]
#2.示例
127.0.0.1:6379> geopos china:city shanghai
121.47000163793563843
31.22999903975783553
4.geodist
#1.geodist 获取两个位置之间的直线距离
geodist key member1 member2 [m|km|ft|mi]
#2.示例
127.0.0.1:6379> geodist china:city beijing shanghai km
1068.1535
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
5.georadius
#1.georadius 以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素
georadius key longitude latitude radius m|km|ft|mi
#2.示例
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km
chongqing
shenzhen
