redis高级数据类型

高级数据类型

Bitmaps

如果一家电影公司想统计年度浏览量最低、月度浏览量最低、周浏览量最低的数据,我们该怎么办呢?

存储需求

我们可以使用bit(位)来完成,比如数据库内共有10000部电影。那么我们就可以利用10000位来,每个bit上数据如果为1,那么说明今天播放过,为0说明今天没用播放过。

Bitmaps类型的基础操作

  • 获取指定key对应偏移量上的bit值

    getbit key offset (offset:第几位的)

  • 设置指定key对应偏移量上的bit值,value只能是1或0

    setbit key offset value

注意:比如直接设置第10000位的数据,它会将前9999个数据置为0.

Bitmaps类型的扩展操作

业务场景

电影网站

  • 统计每天某一部电影是否被点播
  • 统计每天有多少部电影被点播
  • 统计每周/月/年有多少部电影被点播
  • 统计年度哪部电影没有被点播
业务分析

在这里插入图片描述

扩展操作
  • 对指定key按位进行交、并、非、异或操作,并将结果保存到destKey中

    bitop op destKey key1 [key2…]

    • and:交
    • or:并
    • not:非
    • xor:异或
  • 统计指定key中1的数量

    bitcount key [start end]

Tips 21: redis 应用于信息状态统计

HyperLogLog

统计独立UV

  • 原始方案:set

    存储每个用户的id(字符串)

  • 改进方案:Bitmaps

    存储每个用户状态(bit)

  • 全新的方案:Hyperloglog

基数

  • 基数是数据集去重后元素个数
  • HyperLogLog 是用来做基数统计的,运用了LogLog的算法

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-oooPWZuX-1616683850056)(C:\Users\yyyzl\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210315192153007.png)]

HyperLogLog类型的基本操作

  • 添加数据

    pfadd key element [element …]

  • 统计数据

    pfcount key [key …]

  • 合并数据

    pfmerge destkey sourcekey [sourcekey…]

相关说明

  • 用于进行基数统计,不是集合,不保存数据,只记录数量而不是具体数据
  • 核心是基数估算算法,最终数值存在一定误差
  • 误差范围:基数估计的结果是一个带有 0.81% 标准错误的近似值
  • 耗空间极小,每个hyperloglog key占用了12K的内存用于标记基数
  • pfadd命令不是一次性分配12K内存使用,会随着基数的增加内存逐渐增大
  • Pfmerge命令合并后占用的存储空间为12K,无论合并之前数据量多少

GEO

生活的服务类软件常常会显示周围多远有啥,你周围多远有什么?这个也可以通过redis来实现。

GEO类型的基本操作

  • 添加坐标点

    geoadd key longitude latitude member [longitude latitude member …]

  • 获取坐标点

    geopos key member [member …]

  • 计算坐标点距离

    geodist key member1 member2 [unit]

  • 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 [withcoord] [withdist] [withhash] [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

    georadiusbymember key member radius m|km|ft|mi [withcoord] [withdist] [withhash] [count count]

  • 计算指定位置的哈希值

    geohash key member [member …]

Tips 23: redis 应用于地理位置计算

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