Redis入门

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Redis入门
Redis除了上文中5种基础数据类型，还有三种特殊的数据类型，分别是 HyperLogLogs（基数统计）， Bitmaps (位图) 和 geospatial （地理位置）。@pdai
- Redis入门 - 数据类型：3种特殊类型详解
  
  HyperLogLogs（基数统计）
  
  Bitmap （位存储）
  
  geospatial (地理位置)
  
  geoadd
  
  geopos
  
  geodist
  
  georadius
  
  georadiusbymember
  
  geohash(较少使用)
  
  底层
  
  参考文章
HyperLogLogs（基数统计）

Redis 2.8.9 版本更新了 Hyperloglog 数据结构！
- 什么是基数？
举个例子，A = {1, 2, 3, 4, 5}， B = {3, 5, 6, 7, 9}；那么基数（不重复的元素）= 1, 2, 4, 6, 7, 9；（允许容错，即可以接受一定误差）
- HyperLogLogs 基数统计用来解决什么问题？
这个结构可以非常省内存的去统计各种计数，比如注册 IP 数、每日访问 IP 数、页面实时UV、在线用户数，共同好友数等。
- 它的优势体现在哪？
一个大型的网站，每天 IP 比如有 100 万，粗算一个 IP 消耗 15 字节，那么 100 万个 IP 就是 15M。而 HyperLogLog 在 Redis 中每个键占用的内容都是 12K，理论存储近似接近 2^64 个值，不管存储的内容是什么，它一个基于基数估算的算法，只能比较准确的估算出基数，可以使用少量固定的内存去存储并识别集合中的唯一元素。而且这个估算的基数并不一定准确，是一个带有 0.81% 标准错误的近似值（对于可以接受一定容错的业务场景，比如IP数统计，UV等，是可以忽略不计的）。
- 相关命令使用
```
127.0.0.1:6379> pfadd key1 a b c d e f g h i	# 创建第一组元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount key1					# 统计元素的基数数量
(integer) 9
127.0.0.1:6379> pfadd key2 c j k l m e g a		# 创建第二组元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount key2
(integer) 8
127.0.0.1:6379> pfmerge key3 key1 key2			# 合并两组：key1 key2 -> key3 并集
OK
127.0.0.1:6379> pfcount key3
(integer) 13
```
Bitmap （位存储）

Bitmap 即位图数据结构，都是操作二进制位来进行记录，只有0 和 1 两个状态。
- 用来解决什么问题？
比如：统计用户信息，活跃，不活跃！登录，未登录！打卡，不打卡！ 两个状态的，都可以使用 Bitmaps！

如果存储一年的打卡状态需要多少内存呢？ 365 天 = 365 bit 1字节 = 8bit 46 个字节左右！
- 相关命令使用
使用bitmap 来记录周一到周日的打卡！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 1
(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 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 5 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 6 1
(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 5
(integer) 0
```
统计操作，统计打卡的天数！
```
127.0.0.1:6379> bitcount sign # 统计这周的打卡记录，就可以看到是否有全勤！
(integer) 3
```
geospatial (地理位置)

Redis 的 Geo 在 Redis 3.2 版本就推出了! 这个功能可以推算地理位置的信息: 两地之间的距离, 方圆几里的人

geoadd

添加地理位置
```
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 118.76 32.04 manjing 112.55 37.86 taiyuan 123.43 41.80 shenyang
(integer) 3
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 144.05 22.52 shengzhen 120.16 30.24 hangzhou 108.96 34.26 xian
(integer) 3
```
规则

两级无法直接添加，我们一般会下载城市数据(这个网址可以查询 GEO： http://www.jsons.cn/lngcode)！
- 有效的经度从-180度到180度。
- 有效的纬度从-85.05112878度到85.05112878度。
```
# 当坐标位置超出上述指定范围时，该命令将会返回一个错误。
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 39.90 116.40 beijin
(error) ERR invalid longitude,latitude pair 39.900000,116.400000
```
geopos

获取指定的成员的经度和纬度
```
127.0.0.1:6379> geopos china:city taiyuan manjing
1) 1) "112.54999905824661255"
   1) "37.86000073876942196"
2) 1) "118.75999957323074341"
   1) "32.03999960287850968"
```
获得当前定位, 一定是一个坐标值!

geodist

如果不存在, 返回空

单位如下
- m
- km
- mi 英里
- ft 英尺
```
127.0.0.1:6379> geodist china:city taiyuan shenyang m
"1026439.1070"
127.0.0.1:6379> geodist china:city taiyuan shenyang km
"1026.4391"
```
georadius

附近的人 ==> 获得所有附近的人的地址, 定位, 通过半径来查询

获得指定数量的人
```
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km			以 100,30 这个坐标为中心, 寻找半径为1000km的城市
1) "xian"
2) "hangzhou"
3) "manjing"
4) "taiyuan"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km
1) "xian"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km withdist
1) 1) "xian"
   2) "483.8340"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km withcoord withdist count 2
1) 1) "xian"
   2) "483.8340"
   3) 1) "108.96000176668167114"
      2) "34.25999964418929977"
2) 1) "manjing"
   2) "864.9816"
   3) 1) "118.75999957323074341"
      2) "32.03999960287850968"
```
参数 key 经度纬度半径单位 [显示结果的经度和纬度] [显示结果的距离] [显示的结果的数量]

georadiusbymember

显示与指定成员一定半径范围内的其他成员
```
127.0.0.1:6379> georadiusbymember china:city taiyuan 1000 km
1) "manjing"
2) "taiyuan"
3) "xian"
127.0.0.1:6379> georadiusbymember china:city taiyuan 1000 km withcoord withdist count 2
1) 1) "taiyuan"
   2) "0.0000"
   3) 1) "112.54999905824661255"
      2) "37.86000073876942196"
2) 1) "xian"
   2) "514.2264"
   3) 1) "108.96000176668167114"
      2) "34.25999964418929977"
```
参数与 georadius 一样

geohash(较少使用)

该命令返回11个字符的hash字符串
```
127.0.0.1:6379> geohash china:city taiyuan shenyang
1) "ww8p3hhqmp0"
2) "wxrvb9qyxk0"
```
将二维的经纬度转换为一维的字符串, 如果两个字符串越接近, 则距离越近

底层

geo底层的实现原理实际上就是Zset, 我们可以通过Zset命令来操作geo
```
127.0.0.1:6379> type china:city
zset
```
查看全部元素删除指定的元素
```
127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1 withscores
 1) "xian"
 2) "4040115445396757"
 3) "hangzhou"
 4) "4054133997236782"
 5) "manjing"
 6) "4066006694128997"
 7) "taiyuan"
 8) "4068216047500484"
 9) "shenyang"
1)  "4072519231994779"
2)  "shengzhen"
3)  "4154606886655324"
127.0.0.1:6379> zrem china:city manjing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1
1) "xian"
2) "hangzhou"
3) "taiyuan"
4) "shenyang"
5) "shengzhen"
```
参考文章
知识体系

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学习资料
- Redis官网:http://redis.io/
- Redis官方文档:http://redis.io/documentation
- Redis教程:http://www.w3cschool.cn/redis/redis-intro.html
- Redis下载:http://redis.io/download
- redis英文文档 https://redis.io/topics/data-types
- redis中文文档 http://www.redis.cn/documentation.html
- 《redis设计与实现 3.0版本》 http://redisbook.com/index.html
- redis菜鸟教程 https://www.runoob.com/redis/redis-tutorial.html
- redis源码解读 3.2.8版本 https://blog.csdn.net/men_wen/article/details/75668345
除此之外，我还推荐你看下极客时间《Redis核心技术与实战》（作者：蒋德钧）的相关内容，它是我看到的为数不多的含有实战经验比较多的专栏，部分文章中图片也来源于这个系列。

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更多文章请参考 [Java 全栈知识体系](https://pdai.tech)
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原文地址：https://www.cnblogs.com/pengdai/p/14659973.html

HyperLogLogs（基数统计）

Bitmap （位存储）

geospatial (地理位置)

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