6.Redis新数据类型
6.1 Bitmaps
6.1.1 简介
现在计算机用二进制(位)作为信息的基础单位,1个字节等于8位,例如“abc”字符串由三个字节组成,但实际在计算机存储时将其用二进制表示,“abc”分别对应的ASCLL码分别是97,98,99,对应的二进制分别是01100001、01100010和01100011,如下图
合理的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)本身不是一种数据类型,实际上他就是字符串(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,所以再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。
6.1.2 命令
1.setbit
(1)设置Bitmaps中某个偏移量的值(0或者1)
setbit key offset value
offset:偏移量从0开始
(2)实例
每个独立用户是否访问过网站放在Bitmaps中,将访问的用户记做1,没有访问过的用户记作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),假如现在有20个用户,userid=1,6,11,15,19的用户对网站进行访问,那么当前Bitmaps初始化结果如图。
注意:
很多应用的用户id以一个指定的数字(例如10000)开头,直接将用户的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操作时将用户的id减去这个指定的数字。
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,可能造成Redis阻塞。
2.getbit
(1) 获取Bitmaps中某个偏移量的值
getbit key offset
注意:如果偏移量不存在,也返回0
3.bitcount
统计字符串被设置位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或者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表示最后一位,而-2表示倒数第二位,start、end是指bit组的字节的下标数,二者皆包含。
(1)统计字符串从start字节到end字节bit值为1的数量。
bitcount key [start] [end]
(2)实例
计算202-11-05 这天的独立访问用户数量
bitcount unique:2022-11-05
4.bitop
(1)bitop是一个复合操作,它可以将多个Bitmaps的and(交集)、or(并集)、not(非)、xor(异或)操作并将结果保存在deskey中。
bitop and(or/not/xor) destkey <key…>
6.1.3 Bitmap 与 set对比
假如网站有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的到表:
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就不合适了,因为基本上大部分位都是0.
6.2 HyperLogLog
6.2.1 简介
在工作当中,我们会经常用遇到与统计相关的功能需求,比如统计网站的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问题如何解决?求这种集合中不重复元素个数的问题成为基数问题。
解决基数问题很多方案:
(1)数据存在Mysql表中,使用distinct count计算不重复元素的个数。
(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,但随着数据的不断增加,导致占用空间越来越大,对于非常大的数据集不切实际的。
能否能降低一定的精度来平衡存储空间?Redis推出了HyperLogLog
RedisHyperLogLog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大时,计算基数所需要的空间总是固定的、并且时很小的。
在redis里面,每个HyperLogLog键只需要花费12kb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,元素越多耗费内存越多的集合形成了鲜明的对比。
但是,因为HyperLogLog只能根据输入元素来计算基数,而不会存储输入元素本身,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{1,3,5,7,5,7,9},那么这个数据集的基数为{1,3,5,7,9},基数为(不重复元素的个数)5。
6.2.2 命令
(1)添加指定元素到HyperLogLog中
pfadd key <element…>
返回1表示添加成功,返回0表示添加失败(原因是基数集中已经有这个数据了)
(2)计算基数
pfcount key
(3) 求多个集合的交集
pfmerge destkey sourcekey [sourcekey…]
6.3 Geospatial
6.3.1 简介
Redis 3.2中增加了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。
6.3.2 命令
1.添加地理位置(精度、纬度、名称)
geoadd key longitude latitude member
2.获取指定地区的坐标值
geopos key member
3.获取两位置之间的直线距离
geodist key member1 member2 [m|km|ft|mi]
4.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