✨ Redis新增数据类型
- Bitmaps
- 基本介绍
- 命令
- 操作演示
- HyperLogLog(可以用来去重)
- 基本介绍
- 命令
- 操作演示
- Geospatial
- 基本介绍
- 命令
- 操作演示
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Bitmaps
基本介绍
- 计算机底层以二进制存储数据
- "abc"是由3个字节组成，但是在计算机中的实际存储是以二进制来表示，"abc"分别对应的ASCII码是97，98，99
- 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。
- Bitmaps本身不是一种数据类型， 实际上它就是字符串（key-value） ， 但是它可以对字符串的位进行操作。
命令
命令 | 功能 |
setbit<key><offset><value> | 设置Bitmaps中某个偏移量的值（0或1）offset:偏移量从0开始 |
getbit<key><offset> | 获取Bitmaps中某个偏移量的值 |
bitcount<key>[start end] | 统计字符串从start字节到end字节比特值为1的数量 |
bitop and(or/not/xor) <destkey> [key…] | bitop是一个复合操作， 它可以做多个Bitmaps的and（交集） 、 or（并集） 、 not（非） 、 xor（异或） 操作并将结果保存在destkey中。 |
操作演示
HyperLogLog(可以用来去重)
基本介绍
✔️在实际生活中，我们很经常遇到要进行去重的操作，比如一个网址要统计访问的IP数，就需要用到去重，这样子即使是切换账号也会被发现。像这种集合中求去重后元素个数的问题就被称为是基数问题。
📖基数:比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}， 那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素)为5。 基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。
📖我们可以有下面几种方法来进行去重操作
1️⃣如果数据是存储在mysql里面的，我们可以使用distinct +count来计算去重后元素个数
2️⃣我们也可以使用Redis提供的hash、set、bitmaps等数据结构来处理
💢虽然上面的方法结果精确，但是随着数据的不断增加，就会导致占用空间越来越大，对于很大的数据集来说是不符合实际的。
🔥Redis推出了HyperLogLog，通过降低一定的精度来平衡存储空间
🍊Redis HyperLogLog 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，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。
🍊在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 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，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。
🍊但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。
命令
命令 | 功能描述 |
pfadd key element1 [element2]… | 添加指定元素到HyperLogLog，如果执行后基数发生变化，则返回1，否则返回0 |
pfcount key1 [key2…] | 计算HLL的基数，可以计算多个HLL，比如说用HLL存储每一天的UV，计算一周的UV（UniqueVisitor，独立访客）可以使用一周七天的UV合并计算 |
pfmerge destkey sourcekey1 sourcekey2… | 把一个或多个HLL合并后的结果存储在另一个HLL中，比如每月活跃用户可以使用每天的活跃用户来合并计算可得 |
操作演示
Geospatial
基本介绍
Redis 3.2 中增加了对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。
命令
命令 | 功能描述 |
geoadd key longitude latitude member[ longitude latitude member] | 添加地理位置(经度，纬度，名称) |
geopos key member[member…] | 获得指定地区的坐标值 |
geodist key member1 member2[m|km|ft|mi] | 获取两个位置之间的直线距离（m表示默认值为米,km表示千米，mi表示英里，ft表示英尺) |
georadius key longitude latitude radius m|km|ft|mi | 以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素 |
操作演示
