NGC_2070
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（Redis）：高级数据类型

目录

高级数据类型

Bitmaps

Bitmaps类型的基础操作

业务场景【redis 应用于信息状态统计】

Bitmaps类型的扩展操作

HyperLogLog

HyperLogLog类型的基本操作【redis 应用于独立信息统计】

GEO

GEO类型的基本操作【redis 应用于地理位置计算】

高级数据类型

Bitmaps

【存储需求】

（Redis）：高级数据类型_第1张图片

Bitmaps类型的基础操作

  • 获取指定key对应偏移量上的bit值
getbit key offset
  • 设置指定key对应偏移量上的bit值，value只能是1或0
setbit key offset value

【示例】

（Redis）：高级数据类型_第2张图片

业务场景【redis 应用于信息状态统计】

  • 电影网站
    • 统计每天某一部电影是否被点播
    • 统计每天有多少部电影被点播
    • 统计每周/月/年有多少部电影被点播
    • 统计年度哪部电影没有被点播
  • 分析：

（Redis）：高级数据类型_第3张图片

Bitmaps类型的扩展操作

  • 对指定key按位进行交、并、非、异或操作，并将结果保存到destKey中
bitop op destKey key1 [key2...]
  • and：交
  • or：并
  • not：非
  • xor：异或
  • 统计指定key中1的数量
bitcount key [start end]

【示例】

（Redis）：高级数据类型_第4张图片

HyperLogLog

  • 统计独立UV
    • 原始方案：set
      • 存储每个用户的id（字符串）
    • 改进方案：Bitmaps
      • 存储每个用户状态（bit）
    • 全新的方案：Hyperloglog

【基数】

  • 基数是数据集去重后元素个数
  • HyperLogLog 是用来做基数统计的，运用了LogLog的算法

 

  • LogLog算法

（Redis）：高级数据类型_第5张图片

HyperLogLog类型的基本操作【redis 应用于独立信息统计】

  • 添加数据
pfadd key element [element ...]
  • 统计数据
pfcount key [key ...]
  • 合并数据
pfmerge destkey sourcekey [sourcekey...]

【示例】

（Redis）：高级数据类型_第6张图片

【相关说明】
  • 用于进行基数统计，不是集合，不保存数据，只记录数量而不是具体数据
  • 核心是基数估算算法，最终数值存在一定误差
  • 误差范围：基数估计的结果是一个带有 0.81% 标准错误的近似值
  • 耗空间极小，每个hyperloglog key占用了12K的内存用于标记基数
  • pfadd命令不是一次性分配12K内存使用，会随着基数的增加内存逐渐增大
  • Pfmerge命令合并后占用的存储空间为12K，无论合并之前数据量多少

GEO

（Redis）：高级数据类型_第7张图片

GEO类型的基本操作【redis 应用于地理位置计算】

  • 添加坐标点
geoadd key longitude latitude member [longitude latitude member ...]
  • 获取坐标点
geopos key member [member ...]
  • 计算坐标点距离
geodist key member1 member2 [unit]

 

georadius key longitude latitude radius m|km|ft|mi [withcoord] [withdist] [withhash] [count count]

 

georadiusbymember key member radius m|km|ft|mi [withcoord] [withdist] [withhash] [count count]

 

geohash key member [member ...]

【示例1】

（Redis）：高级数据类型_第8张图片

【示例2】

（Redis）：高级数据类型_第9张图片

（Redis）：高级数据类型_第10张图片

  • 【注】：参考黑马Redis教程：https://www.bilibili.com/video/BV1AE411j7Wq?t=5

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