redis初级——Bitmaps位图

Bitmaps位图

1.数据结构模型

​ 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“big”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，“big”分别对应的ASCII码分别是98、105、103，对应的二进制分别是01100010、01101001和01100111

​ 许多开发语言都提供了操作位的功能，合理地使用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“数据结构”可以实现对位的操作。把数据结构加上引号主要因为：
​ （1）Bitmaps本身不是一种数据结构，实际上它就是字符串，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.命令

​ 我们使用用户是否访问过网站为例，介绍Bitmaps的各个命令。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。

(1) 设置值

set key offset value

设置键的第offset个位的值（从0算起），假设现在有20个用户，userid=0，5，11，15，19的用户对网站进行了访问，那么当前Bitmaps初始化结果如图所示。

具体操作内容如下，使用visit:2024-11-28表示在2024年11月28日访问过的用户。

# 代码示例
> setbit visit:2024-11-28 0 1
(integer) 0

> setbit visit:2024-11-28 5 1
(integer) 0

> setbit visit:2024-11-28 11 1
(integer) 0

> setbit visit:2024-11-28 15 1
(integer) 0

> setbit visit:2024-11-28 19 1
(integer) 0

如果此时有一个userid=50的用户访问了网站，那么Bitmaps的结构变成了下图所示，第20位~49位都是0。

(2) 获取值

getbit key offset

获取用户0和用户8是否在2024年11月28日访问过。

> getbit visit:2024-11-28 0
(integer) 1

> getbit visit:2024-11-28 8
(integer) 0

(3) 获取Bitmaps指定范围内为1的个数

bitcount key [start end]

下面操作计算2024年11月28日这一天访问过的用户总数

> bitcount visit:2024-11-28
(integer) 5

start和end分别表示起始字节和结束字节，起始字节索引也是从0开始。

例如: bitcount visit:2024-11-28 1 3 表示计算位索引下标范围[8,31]之间为1的个数。

> bitcount visit:2024-11-28 1 3
(integer) 3

(4) Bitmaps间的运算

bitop AND | OR | XOR | NOT destkey key [key ...]

bitop是一个复合操作，他可以做多个Bitmaps的and（交集）、or（并集）、not（非）、xor（异或）操作并将结果保存在deskkey中。

假设：

​ 2024年11月28日访问的userid = 0，5，11，15，19

​ 2024年11月29日访问的userid = 1，2，5，9

下面计算两天都访问过的用户数量。

> bitop and visit:and:2024-11-28and2024-11-29 visit:2024-11-28 visit:2024-11-29
(integer) 3

> bitcount visit:and:2024-11-28and2024-11-29
(integer) 1

下面计算2024年1月28日和2024年11月29日任意一天都访问过的用户数量。

> bitop or visit:or:2024-11-28or2024-11-29 visit:2024-11-28 visit:2024-11-29
(integer) 3

> bitcount visit:or:2024-11-28or2024-11-29
(integer) 8

(5)计算Bitmaps中第一个值为targetBit的偏移量

bitpos key targetBit [start end]

​ 下面操作获取2024-11-28当天访问的最小用户id

> bitpos visit:2024-11-28 1
(integer) 0

​ 除此之外我们还可以使用start和end两个参数，分别代表起始字节和结束字节。

> bitpos visit:2024-11-28 1 1 3
(integer) 11

> bitpos visit:2024-11-28 1 2 3
(integer) 19

3.Bitmaps分析

​ 假设有一个网站有1亿用户，每天独立访问的用户有5千万，如果使用集合类型和Bitmaps类型分别存储活跃用户的话可以得到下表。

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	5千万	64位 * 5千万 = 400MB
Bitmaps	1位	1亿	1位 * 1亿 = 12.5MB

​ 很明显，在这种情况下使用Bitmaps可以节省下很多空间。这还是存储一天数据的情况下。随着时间的推移，差距会越来越明显。

数据类型	一天	一个月	一年
set	400M	12G	144G
Bitmaps	12.5M	375M	4.5G

​ 但是并不是什么情况下Bitmaps都比集合表现的好，如果每天独立访问的用户很少只有10万，那么两种数据类型的对比将如下表所示。

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	10万	64位 * 10万 = 800KB
Bitmaps	1位	1亿	1位 * 1亿 = 12.5MB

​ 所以我们要根据不同的情况选择最适合的数据类型。