redis的三個特殊數據結構（geospatial、bitmaps、hyperloglogs）

geospatial

應用：存儲位置信息，可以很方便計算和管理位置信息

redis的geospatial在redis 3.2版本就推出來了！這個功能可以推算地理位置的信息，兩地之間的距離，方圓幾里的人

可以查詢一些測試數據：http://www.jsons.cn/lngcode/
geospatial只有如下6個命令：

geoadd:添加地理位置
規則：兩極無法添加，我們一般會下載城市數據，直接通過java程序一次性導入。

 

(flushdb 用於清空當前數據庫中所有的key、dbsize 返回當前庫的key數量  info查看版本、內核信息
clear)
geoadd：添加一個或多個位置到一個key中
語法：geoadd key longitude latitude member [longitude latitude member ...]

localhost:6379> geoadd China:city 116.40 39.9 北京    # 添加一個位置
(integer) 1
localhost:6379> geoadd China:city 121.47 31.23 上海 120.15 30.28 杭州 113.27 23.13 廣東    # 添加多個位置
(integer) 3
localhost:6379> zrange China:city 0 -1    # 查看用zrange，因為geo本質是一個有序集合
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 解決中文亂碼問題
localhost:6379> zrange China:city 0 -1
廣東
杭州
上海
北京
localhost:6379> zrange China:city 0 -1 withscores
廣東
4046533759716104
杭州
4054134257390783
上海
4054803462927619
北京
4069885360207904

geopos：查看某個key成員的地理位置
語法：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：計算兩點之間的距離，可以選擇計算單位，默認單位是m
語法：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：獲取元素的 hash 值
geohash 可以獲取元素的經緯度編碼字符串，上面已經提到，它是 base32 編碼。 你可
以使用這個編碼值去 http://geohash.org/${hash}中進行直接定位，它是 geohash 的標准編碼。該命令將返回11個字符的geohansh字符串
值.
語法：geohash key member [member ...]

localhost:6379> geohash China:city 上海
wtw3sj5zbj0

獲取hash碼，請求鏈接http://geohash.org/wtw3sj5zbj0，結果如下

georadius：給定一個坐標點，查找附近指定距離范圍內的元素，相當於附近的人
語法：georadius key longitude latitude radius m|km|ft|mi [withcoord] [withdist] [withhash] [COUNT count] [ASC|DESC] [STORE key] [STOREDIST key]
先查找安徽的坐標：117.25 ， 31.83

localhost:6379> georadius China:city 117.25 31.83 500 km    # 查看方圓500km內的城市
杭州
上海
localhost:6379> georadius China:city 117.25 31.83 500 km withcoord  # withcoord  結果帶上坐標
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 帶上距離
杭州
325.6740
上海
405.5792
localhost:6379> georadius China:city 117.25 31.83 500 km withdist count 1 asc    # 由近到遠取一個
杭州
325.6740

georadiusbymember：與georadius功能相同，不同的是georadiusbymember的中心點是geo中的成員而不是經緯度
語法：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：應為geo的本質是zset，所以刪除也是用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

zrange key  start stop 返回有序集中指定區間內的成員  （下標參數 start 和 stop 都以 0 為底，也就是說，以 0 表示有序集第一個成員，以 1 表示有序集第二個成員，以此類推。
你也可以使用負數下標，以 -1 表示最后一個成員， -2 表示倒數第二個成員，以此類推。 ）

bitmaps

Redis提供的Bitmaps這個“數據結構”可以實現對位的操作。Bitmaps本身不是一種數據結構，實際上就是字符串，但是它可以對字符串的位進行操作。
可以把Bitmaps想象成一個以位為單位數組，數組中的每個單元只能存0或者1，數組的下標在bitmaps中叫做偏移量。單個bitmaps的最大長度是512MB，即2^32個比特位。

setbit：設置值
語法：setbit key offset value
理解：key是數組，offset是數組的下標，value是這個下標位置的狀態值（0或1）

1、使用bitmaps記錄周一到周日的打卡（周一至周日用0-6標識）

 

 getbit：獲取key中一個下標的狀態
語法：getbit key offset

2、查看某一天是否打卡

 

 bitcount：統計一個key中狀態為1的下標數量
語法：bitcount key [start end]

3、查看一周簽到打卡的數量

 bitop：用來做bitmaps之間的運算
語法：bitop operation destkey key [key ...]
operation：表明操作類型，有四個可選值

 

• and：與
• or：或
• not：非
• xor：異或

destkey：目標key，運算的結果會存到這里
key [key ...] 被運算的一個或多個bitmaps的key

bitpos：計算Bitmaps中第一個值為targetBit的偏移量：
語法：bitpos key bit [start] [end]

localhost:6379> bitpos sign 1    # sing中第一個狀態為1的下標
0
localhost:6379> bitpos sign 0    # sing中第一個狀態為0的下標
2

小結：我們在生活中，或編程中，只要只有兩個標志位（0 1）我們都可以考慮使用bitmaps來進行操作，這 樣的話，十分方便，還有就是能夠極大的節約內存！

 

hyperloglogs

 

 

 

 

 

pfadd：添加元素
pfcount：統計基數
pfmerge: 合並多個數據集

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    # 合並mykey和mykey2寫入到mergekey
OK
localhost:6379> pfcount mergekey
7

在需要對大數據進行不重復數統計時推薦用hyperloglogs，但是如果需要精確統計的話就不要使用，因為hyperloglogs存在1%左右的誤差。