【Redis】005-Redis三大特殊数据类型：geospatial地理位置、HyperLogLog基数统计、Bitmaps位图
【Redis】005-Redis三大特殊数据类型：geospatial地理位置、HyperLogLog基数统计、Bitmaps位图
訾博ZiBo
发布于 2025-01-06 16:00:17
发布于 2025-01-06 16:00:17
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一、geospatial地理位置
1、概述
将指定的地理空间位置（纬度、经度、名称）添加到指定的key中。这些数据将会存储到sorted set这样的目的是为了方便使用GEORADIUS或者GEORADIUSBYMEMBER命令对数据进行半径查询等操作；
场景：朋友的定位、附近的人、打车距离计算；
Redis的Geo在Redis3.2版本就推出了；
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；
2、添加地理位置信息
我们一般会下载城市数据，用Java程序一次性导入；
格式：
geoadd key 经度 纬度 名称 # 添加一个代码：
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 116.40 39.90 beijing # 添加一个
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 121.47 31.23 shanghai 106.50 29.53 chongqing # 添加多个
(integer) 2图解：
3、通过key和城市名获取一个城市的经度和纬度
格式：
geopos key 名字代码：
127.0.0.1:6379> geopos china:city beijing
1) 1) "116.39999896287918"
2) "39.900000091670925"图解：
4、返回两个给定位置的距离
单位：
- m 表示单位为米；
- km 表示单位为千米；
- mi 表示单位为英里；
- ft 表示单位为英尺；
格式：
geodist key 名字1 名字2 单位（默认是米）代码：
127.0.0.1:6379> geodist china:city beijing chongqing
"1464070.8051"图解：
5、以给定的经度纬度为中心找出某一半径内的元素
格式：
georadius key 给定的经度 给定的纬度 距离 单位
# 获取给定位置和半径内的位置信息
georadius key 给定的经度 给定的纬度 距离 单位 withcood
# 获取给定位置和半径内的位置信息，并显示他人的定位信息
georadius key 给定的经度 给定的纬度 距离 单位 withdist withcood count num
# 可使用withdist withcood count num 设置限制数量代码：
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km
1) "chongqing"图解：
6、以给定的位置元素为中心找出某一半径内的元素
格式：
georadiusbymember key 名字 距离 单位
# 其他可参考——5、以给定的经度纬度为中心找出某一半径内的元素代码：
127.0.0.1:6379> georadiusbymember china:city shanghai 1500 km
1) "chongqing"
2) "shanghai"
3) "beijing"图解：
7、获取一个或多个位置元素的Geohash
概述：
返回11个字符的Geohash字符串；
字符串越像，距离越近；
格式：
geohash key 名字1 名字2 。。。 以此类推即可代码：
127.0.0.1:6379> geohash china:city beijing shanghai
1) "wx4fbxxfke0"
2) "wtw3sj5zbj0"图解：
8、补充
geo的底层实现原理是Zset，我们可以使用Zset命令来操作geo；
代码：
127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1
1) "chongqing"
2) "shanghai"
3) "beijing"
127.0.0.1:6379> zrem china:city beijing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1
1) "chongqing"
2) "shanghai"二、HyperLogLog基数统计
1、概述
什么是基数：
集合A={1,2,3,4,5,3}的基数（一个集合中不重复的元素个数）为5；
简介：
Redis2.8.9版本更新出来了HyperLogLog数据结构；
Redis HyperLogLog基数统计算法；
举例：网站的UV（访问人数）；
HyperLogLog基数统计算法优点：占用的内存是固定的2^64不同的元素，只需要消耗12k的内存；
存在0.81%的错误率（是可接受的，如果不容错误，则可以使用set或者其他）；
传统的方式：使用set集合（不允许重复）保存用户的id，这种方式如果保存大量的用户id就会很麻烦；
我们的目的是计数，而不是保存用户id；
2、添加元素并计算数量
代码：
127.0.0.1:6379> pfadd key1 1 2 3 4 5 6 7 8 9
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount key1
(integer) 9图解：
3、合并两个
格式：
pfmerge 合并到的key 被合并的key1 被合并的key2代码：
127.0.0.1:6379> pfadd key1 1 2 3 4 5 6 7 8 9
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount key1
(integer) 9
127.0.0.1:6379> pfadd key2 a b c d e f g
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount key2
(integer) 7
127.0.0.1:6379> pfmerge key1 key2
OK
127.0.0.1:6379> pfcount key1
(integer) 16
127.0.0.1:6379> pfcount key2
(integer) 7
127.0.0.1:6379> pfmerge key3 key1 key2
OK
127.0.0.1:6379> pfcount key3
(integer) 16图解：
三、Bitmaps
1、概述
场景：统计用户信息：活跃、不活跃；登录、未登录；打卡、未打卡；两个状态的都可以使用Bitmaps；
Bitmaps位图，数据结构，都是操作二进制位来进行记录，就只有0和1两种状态；
2、添加
格式：
setbit key index boolen(0或者1)图解：
3、获取
格式：
getbit key index图解：
4、统计
格式：
bitcount key [start stop]
# 不带[start stop]默认查询全部，带了反而我还没搞明白怎么回事，没懂啥意思代码：
127.0.0.1:6379> bitcount sign
(integer) 4图解：
问题：
[start stop]不知道怎么用；
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原始发表：2025-01-06，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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