redis新数据类型

Bitmaps

简介

现代计算机用二进制(位)作为信息的基础单位,1个字节等位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,如下图:

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许多开发语言都提供了操作位功能,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一样;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。

命令

  • 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。

Bitmaps与Set对比

假设网站有1亿用户,每天独立访问的用户是5000万,如果每天用集合类型和Bitmaps分别存储活跃用户。


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很容易看出,在这种情况下Bitmaps能节省很多内存空间,尤其随着时间推移比较客观。但Bitmaps并不是万能的, 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就不太合适了, 因为基本上大部分位都是0。


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HyperLogLog

简介

在工作当中,我们经常会遇到与统计相关的功能需求,比如统计网站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的问题如何解决?这种求集合中不重复元素个数的问题称为基数问题。
解决基数问题有很多种方案:
(1)数据存储在MySQL表中,使用distinct count计算不重复个数。
(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,但随着数据不断增加,导致占用空间越来越大,对于非常大的数据集是不切实际的。
能否能够降低一定的精度来平衡存储空间?Redis推出了HyperLogLog
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。

什么是基数?
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。

命令

  • pfadd <key>< element> [element ...]添加指定元素到 HyperLogLog 中
  • pfcount<key> [key ...] 计算近似基数
  • pfmerge<destkey><sourcekey> [sourcekey ...] 将一个或多个sourcekey合并后的结果存储在另一个destkey中
    参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/58358264

Geospatial

简介

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

  • 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。
  • 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。
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