Bitmaps

Bitmaps這個資料結構可以實作對位的操作，Bitmaps實際上就是字串，但是它可以對字串的位進行操作，

可以把Bitmaps想象成一個以位為單位陣列，陣列中的每個單元只能存0或者1，陣列的下標在bitmaps中叫做偏移量，單個bitmaps的最大長度是512MB，即2^32個位元位，

詳細可以參考大佬寫的

Bitmaps型別的基礎操作

獲取指定key對應偏移量上的bit值

getbit key offset
設定指定key對應偏移量上的bit值，value只能是1或0

setbit key offset value

使用bitmap來記錄 周一到周日的打卡！
周一:1 周二:0 周三:0 周四:1.....
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
# 查看某一天是否有打卡！
127.0.0.1:6379> getbit sign 3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit sign 6
(integer) 0
#統計操作，統計打卡的天數
127.0.0.1:6379> bitcount sign	# 統計這周打卡記錄，就可以看見是否全勤
(integer) 3

應用案例

電影網站
- 統計每天某一部電影是否被點播
- 統計每天有多少部電影被點播
- 統計每周/月/年有多少部電影被點播
- 統計年度哪部電影沒有被點播

解決方案

對指定key按位進行交、并、非、異或操作，并將結果保存到destKey中

bitop op destKey key1 [key2…]
- and：交
  or：并
  not：非
  xor：異或
統計指定key中1的數量

bitcount key [start end]

狀態的統計
127.0.0.1:6379> setbit 20201229 0 1		# 20201229日這一天 0號電腦 點播過 因此為1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit 20201229 4 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit 20201229 8 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit 20201230 0 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit 20201230 5 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit 20201230 8 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> bitcount 20201229
(integer) 3
127.0.0.1:6379> bitcount 20201230
(integer) 3
127.0.0.1:6379> setbit 20201229 6 1	
(integer) 0
127.0.0.1:6379> bitcount 20201229
(integer) 4

127.0.0.1:6379> bitop or 29-30 20201229 20201230	# 合并
(integer) 2
127.0.0.1:6379> bitcount 29-30	# 就可以查看出有多少電影被點播
(integer) 5

redis 應用于資訊狀態統計

Hyperloglog

Redis 2.8.9版本就更新了Hyperloglog資料結構

Redis Hyperloglog 基數統計的演算法

優點：占用的記憶體是固定，2^64 不同的元素的基數，只需要費12kb記憶體，如果要從記憶體角度來比較的話 Hyperloglog 就是首選
網頁的UV（一個人訪問一個網站多次，但是還是算作一個人）
傳統的方式，set保存用戶的id，然后就可以統計set中元素數量作為標準判斷！這個方式如果保存大量的用戶id,就會比較麻煩，我們的目的是為了計數，而不是保存用戶id

基數

基數是資料集去重后元素個數
HyperLogLog 是用來做基數統計的，運用了LogLog的演算法

在這里插入圖片描述

HyperLogLog型別的基本操作

添加資料

pfadd key element [element …]
統計資料

pfcount key [key …]
合并資料

pfmerge destkey sourcekey [sourcekey…]

127.0.0.1:6379> pfadd mykey a b c d e f g h i j		# 創建第一組元素 mykey
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount mykey	# 統計mykey中元素的基數數量
(integer) 10
127.0.0.1:6379> pfadd mykey2 i j z x c v b n a m	# 創建第二組元素 mykey2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount mykey2
(integer) 10
127.0.0.1:6379> pfmerge mykey3 mykey mykey2		# 合并兩組 mykey mykey2 => mykey3 并集
OK
127.0.0.1:6379> pfcount mykey3	# 查看并集的數量!
(integer) 15

如果允許容錯，那么一定可以使用Hyperloglog！

如果不允許容錯，就使用set或者自己的資料型別即可！

相關說明

用于進行基數統計，不是集合，不保存資料，只記錄數量而不是具體資料
核心是基數估算演算法，最終數值存在一定誤差
誤差范圍：基數估計的結果是一個帶有 0.81% 標準錯誤的近似值
耗空間極小，每個hyperloglog key占用了12K的記憶體用于標記基數
pfadd命令不是一次性分配12K記憶體使用，會隨著基數的增加記憶體逐漸增大
Pfmerge命令合并后占用的存盤空間為12K，無論合并之前資料量多少

Geospatial

Geospatial 地理位置

朋友的定位，附近的人，打車距離計算，但是計算出來的位置只算水平距離，不算垂直距離

Redis的Geo在Redis3.2版本就推出了！這功能可以推算地理位置的資訊，兩地之間的距離，方圓幾里的人

GEO型別的基本操作

添加坐標點

geoadd key longitude latitude member [longitude latitude member …]
獲取坐標點

geopos key member [member …]
計算坐標點距離

geodist key member1 member2 [unit]
根據坐標點求范圍內的資料

georadius key longitude latitude radius m|km|ft|mi [withcoord] [withdist] [withhash] [count count]
根據點求范圍內資料

georadiusbymember key member radius m|km|ft|mi [withcoord] [withdist] [withhash] [count count]
獲取指定點對應的坐標hash值

geohash key member [member …]

geoadd 添加地理位置
規則：兩極無法直接添加，我們一般會下載城市資料，直接通過java程式一次性匯入!
引數 key 值（經度，緯度，名稱）
有效的經度從-180度到180度
有效的維度從-85.05112878度到85.05112878度

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 chongqin
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 120.16 30.24 hangzhou 114.05 22.52 shengzhen 108.96 34.26 xian
(integer) 3

geopos 獲得當前定位：一定是一個坐標值
獲取指定城市的經度和緯度

127.0.0.1:6379> geopos china:city beijing chongqin xian shengzhen
1) 1) "116.39999896287918091"
   2) "39.90000009167092543"
2) 1) "106.49999767541885376"
   2) "29.52999957900659211"
3) 1) "108.96000176668167114"
   2) "34.25999964418929977"
4) 1) "114.04999762773513794"
   2) "22.5200000879503861"
   
geodist
兩人之間的距離
單位：
m 表示單位為米，
km 表示單位為千米，
mi 表示單位為英里，
ft 表示單位為英尺，

127.0.0.1:6379> geodist china:city beijing shanghai	# 查看北京到上海的直線距離
"1067378.7564"
127.0.0.1:6379> geodist china:city beijing shanghai km
"1067.3788"
127.0.0.1:6379> geodist china:city beijing chongqin km
"1464.0708"
127.0.0.1:6379> geodist china:city beijing xian km
"910.0565"

georadius 以給定的經緯度為中心， 找出某一半徑內的元素
我附近的人(獲取所有附近的人的地址 定位)通過半徑來查詢
所有的資料都應該錄入：china:city 才會讓結果更加清晰

127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 1000 km	# 以110 30這個經緯度為中心尋找方圓1000km內的城市
1) "chongqin"
2) "xian"
3) "shengzhen"
4) "hangzhou"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km
1) "chongqin"
2) "xian"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withcoord # 顯示他人的定位資訊
1) 1) "chongqin"
   2) 1) "106.49999767541885376"
      2) "29.52999957900659211"
2) 1) "xian"
   2) 1) "108.96000176668167114"
      2) "34.25999964418929977"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist	# 顯示到中心距離的位置
1) 1) "chongqin"
   2) "341.9374"
2) 1) "xian"
   2) "483.8340"
   
# 篩選出指定的的結果
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 1
1) 1) "chongqin"
   2) "341.9374"
   3) 1) "106.49999767541885376"
      2) "29.52999957900659211"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 2
1) 1) "chongqin"
   2) "341.9374"
   3) 1) "106.49999767541885376"
      2) "29.52999957900659211"
2) 1) "xian"
   2) "483.8340"
   3) 1) "108.96000176668167114"
      2) "34.25999964418929977"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 3
1) 1) "chongqin"
   2) "341.9374"
   3) 1) "106.49999767541885376"
      2) "29.52999957900659211"
2) 1) "xian"
   2) "483.8340"
   3) 1) "108.96000176668167114"
      2) "34.25999964418929977"


GEORADIUSBYMEMBER
找出位于指定元素周圍的其他元素

127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city beijing 1000 km
1) "beijing"
2) "xian"
127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city shanghai 200 km
1) "hangzhou"
2) "shanghai"

GEOHASH 
回傳一個或多個位置元素的 Geohash 
將二維的經緯度轉換為一維的字串，如果兩個字串越接近，那么則距離越近

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

GEO底層的實作原理其實就是Zset 我們可以使用Zset命令來操作geo
zrem移除

127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1	# 查看地圖中全部的元素
1) "chongqin"
2) "xian"
3) "shengzhen"
4) "hangzhou"
5) "shanghai"
6) "beijing"

127.0.0.1:6379> zrem china:city beijing	# 移除指定的元素
(integer) 1

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Redis——三種特殊資料型別 Geospatial Hyperloglog Bitmaps