geospatial
应用：存储位置信息，可以很方便计算和管理位置信息
主要的命令有：geoadd、geopos、geodist、geohash、georadius、georadiusbymember
geoadd：添加一个或多个位置到一个key中
语法：geoadd key longitude latitude member [longitude latitude member ...]
localhost:6379> geoadd China:city 116.40 39.9 北京 # 添加一个位置
(integer) 1
localhost:6379> geoadd China:city 121.47 31.23 上海 120.15 30.28 杭州 113.27 23.13 广东 # 添加多个位置
(integer) 3
localhost:6379> zrange China:city 0 -1 # 查看用zrange，因为geo本质是一个有序集合
1) "\xe5\xb9\xbf\xe4\xb8\x9c"
2) "\xe6\x9d\xad\xe5\xb7\x9e"
3) "\xe4\xb8\x8a\xe6\xb5\xb7"
4) "\xe5\x8c\x97\xe4\xba\xac"
localhost:6379> exit
[root@VM_0_2_centos bin]# redis-cli -h localhost -p 6379 --raw # --raw 解决中文乱码问题
localhost:6379> zrange China:city 0 -1
广东
杭州
上海
北京
localhost:6379> zrange China:city 0 -1 withscores
广东
4046533759716104
杭州
4054134257390783
上海
4054803462927619
北京
4069885360207904
geopos：查看某个key成员的地理位置
语法：geopos key member [member ...]
localhost:6379> geopos China:city 北京
116.39999896287918091
39.90000009167092543
localhost:6379> geopos China:city 北京 上海
116.39999896287918091
39.90000009167092543
121.47000163793563843
31.22999903975783553
geodist：计算两点之间的距离，可以选择计算单位，默认单位是m
语法：geodist key member1 member2 [m|km|ft|mi]
localhost:6379> geodist China:city 北京 上海
1067378.7564
localhost:6379> geodist China:city 北京 上海 m
1067378.7564
localhost:6379> geodist China:city 北京 上海 km
1067.3788
geohash：获取元素的 hash 值
geohash 可以获取元素的经纬度编码字符串，上面已经提到，它是 base32 编码。 你可
以使用这个编码值去 http://geohash.org/${hash}中进行直接定位，它是 geohash 的标准编码
值.
语法：geohash key member [member ...]
localhost:6379> geohash China:city 上海
wtw3sj5zbj0
获取hash码，请求链接http://geohash.org/wtw3sj5zbj0，结果如下
georadius：给定一个坐标点，查找附近指定距离范围内的元素，相当于附近的人
语法：georadius key longitude latitude radius m|km|ft|mi [withcoord] [withdist] [withhash] [COUNT count] [ASC|DESC] [STORE key] [STOREDIST key]
先查找安徽的坐标：117.25 ， 31.83
localhost:6379> georadius China:city 117.25 31.83 500 km # 查看方圆500km内的城市
杭州
上海
localhost:6379> georadius China:city 117.25 31.83 500 km withcoord # withcoord 结果带上坐标
杭州
120.15000075101852417
30.2800007575645509
上海
121.47000163793563843
31.22999903975783553
localhost:6379> georadius China:city 117.25 31.83 500 km withdist # withdist 带上距离
杭州
325.6740
上海
405.5792
localhost:6379> georadius China:city 117.25 31.83 500 km withdist count 1 asc # 由近到远取一个
杭州
325.6740
georadiusbymember：与georadius功能相同，不同的是georadiusbymember的中心点是geo中的成员而不是经纬度
语法：georadiusbymember key longitude latitude radius m|km|ft|mi [withcoord] [withdist] [withhash] [COUNT count] [ASC|DESC] [STORE key] [STOREDIST key]
localhost:6379> georadiusbymember China:city 上海 500 km withdist
杭州
164.5694
上海
0.0000
zrem：应为geo的本质是zset，所以删除也是用zrem
localhost:6379> zrange China:city 0 -1
杭州
上海
北京
localhost:6379> zrem China:city 北京
1
localhost:6379> zrange China:city 0 -1
杭州
上海
bitmaps
Redis提供的Bitmaps这个“数据结构”可以实现对位的操作。Bitmaps本身不是一种数据结构，实际上就是字符串，但是它可以对字符串的位进行操作。
可以把Bitmaps想象成一个以位为单位数组，数组中的每个单元只能存0或者1，数组的下标在bitmaps中叫做偏移量。单个bitmaps的最大长度是512MB，即2^32个比特位。
setbit：设置值
语法：setbit key offset value
理解：key是数组，offset是数组的下标，value是这个下标位置的状态值（0或1）
localhost:6379> setbit sign 0 0
0
localhost:6379> setbit sign 1 1
0
localhost:6379> setbit sign 2 1
0
localhost:6379> setbit sign 2 0 # 支持覆盖
1
localhost:6379> setbit sign 3 1
0
localhost:6379> setbit sign 4 0
0
localhost:6379> setbit sign 5 1
0
localhost:6379> setbit sign 6 0
0
getbit：获取key中一个下标的状态
语法：getbit key offset
localhost:6379> getbit sign 2
0
bitcount：统计一个key中状态为1的下标数量
语法：bitcount key [start end]
localhost:6379> bitcount sign # 默认统计全部
3
localhost:6379> bitcount sign 0 3 # 统计指定下标范围
3
bitop：用来做bitmaps之间的运算
语法：
bitop operation destkey key [key ...]
operation：表明操作类型，有四个可选值
- and：与
- or：或
- not：非
- xor：异或
destkey：目标key，运算的结果会存到这里
key [key ...] 被运算的一个或多个bitmaps的key
localhost:6379> setbit sign 0 1
0
localhost:6379> setbit sign 1 1
0
localhost:6379> setbit sign2 0 1
0
localhost:6379> setbit sign2 1 0
0
localhost:6379> bitop and and-result sign sign2 # 获取sign和sign2的交集存入and-result
1
localhost:6379> getbit and-result 0
1
localhost:6379> bitop or or-result sign sign2 # 获取sign和sign2的并集存入or-result
1
localhost:6379> getbit or-result 0
1
localhost:6379> getbit or-result 1
1
localhost:6379> bitop not not-result sign2 # 将sign2中是0的值存入not-result
1
localhost:6379> getbit not-result 0
0
localhost:6379> getbit not-result 1
1
localhost:6379> bitop xor xor-result sign sign2 # 将sign和sign2的异或值存入xor-result
1
localhost:6379> getbit xor-result 0
0
localhost:6379> getbit xor-result 1
1
bitpos：计算Bitmaps中第一个值为targetBit的偏移量：
语法：bitpos key bit [start] [end]
localhost:6379> bitpos sign 1 # sing中第一个状态为1的下标
0
localhost:6379> bitpos sign 0 # sing中第一个状态为0的下标
2
小结：我们在生活中，或编程中，只要只有两个标志位（0 1）我们都可以考虑使用bitmaps来进行操作，这 样的话，十分方便，还有就是能够极大的节约内存！
hyperloglogs
hyperloglog 是用来做 基数统计 的，其优点是：输入的提及无论多么大，那hyperloglog 使用的空间总是固 定的12KB ，利用 12KB，它可以计算 2^64 个不同元素的基数！ 非常节省空间！
应用例子：网页统计UV （浏览用户数量，同一天同一个ip多次访问算一次访问，目的是计数，而不是保存用户）
pfadd：添加元素
pfcount：统计基数
pfmerge: 合并多个数据集
localhost:6379> pfadd mykey a b c c c c c c d e
1
localhost:6379> pfadd mykey2 e f e d f c d s f d d d d d d
1
localhost:6379> pfcount mykey
5
localhost:6379> pfcount mykey2
5
localhost:6379> pfcount mykey mykey2
7
localhost:6379> pfmerge mergekey mykey mykey2 # 合并mykey和mykey2写入到mergekey
OK
localhost:6379> pfcount mergekey
7
在需要对大数据进行不重复数统计时推荐用hyperloglogs，但是如果需要精确统计的话就不要使用，因为hyperloglogs存在1%左右的误差。