Redis06:Redis新数据类型:Bitmaps、HyperLogLog、Geospatial

2022/1/9 2:04:07

本文主要是介绍Redis06:Redis新数据类型:Bitmaps、HyperLogLog、Geospatial,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

1.Bitmaps

1.1 简介

现代计算机用二进制(位) 作为信息的基础单位, 1个字节等于8位, 例如“abc”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, “abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99, 对应的二进制分别是01100001、 01100010和01100011,如下图:
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合理地使用操作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“数据类型”可以实现对位的操作:

Bitmaps本身不是一种数据类型, 实际上它就是字符串(key-value) , 但是它可以对字符串的位进行操作。
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相同。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。
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1.2 常用命令

setbit

设置Bitmaps中某个偏移量的值(0或1):

setbit key offset value
注意:offset:偏移量从0开始

实例:
每个独立用户是否访问过网站存放在Bitmaps中, 将访问的用户记做1, 没有访问的用户记做0, 用偏移量作为用户的id。
设置键的第offset个位的值(从0算起) , 假设现在有20个用户,userid=1, 6, 11, 15, 19的用户对网站进行了访问, 那么当前Bitmaps初始化结果如图:
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unique:users:20201106代表2020-11-06这天的独立访问用户的Bitmaps
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注意
很多应用的用户id以一个指定数字(例如10000) 开头, 直接将用户id和Bitmaps的偏移量对应势必会造成一定的浪费, 通常的做法是每次做setbit操作时将用户id减去这个指定数字。

在第一次初始化Bitmaps时, 假如偏移量非常大, 那么整个初始化过程执行会比较慢, 可能会造成Redis的阻塞。

getbit

获取Bitmaps中某个偏移量的值:

getbit key offset

获取键的第offset位的值(从0开始算)

实例:
获取id=8的用户是否在2020-11-06这天访问过, 返回0说明没有访问过:
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注:因为100根本不存在,所以也是返回0

bitcount

统计字符串被设置为1的bit数。一般情况下,给定的整个字符串都会被进行计数,通过指定额外的 start 或 end 参数,可以让计数只在特定的位上进行。start 和 end 参数的设置,都可以使用负数值:比如 -1 表示最后一个位,而 -2 表示倒数第二个位,start、end 是指bit组的字节的下标数,二者皆包含。

统计字符串从start字节到end字节比特值为1的数量:

bitcount key [start end]

实例:
计算2022-11-06这天的独立访问用户数量
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start和end代表起始和结束字节数, 下面操作计算用户id在第1个字节到第3个字节之间的独立访问用户数, 对应的用户id是11, 15, 19。
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举例:
K1 【01000001 01000000 00000000 00100001】,对应【0,1,2,3】

bitcount K1 1 2 : 统计下标1、2字节组中bit=1的个数,即01000000 00000000 --》bitcount K1 1 2  --》1

bitcount K1 1 3 : 统计下标1、2字节组中bit=1的个数,即01000000 00000000 00100001 --》bitcount K1 1 3  --》3

bitcount K1 0 -2 : 统计下标0到下标倒数第2,字节组中bit=1的个数,即01000001 01000000 00000000 --》bitcount K1 0 -2  --》3

注意:redis的setbit设置或清除的是bit位置,而bitcount计算的是byte位置。

bitop

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。

实例:
2020-11-04 日访问网站的userid=1,2,5,9。
setbit unique:users:20201104 1 1
setbit unique:users:20201104 2 1
setbit unique:users:20201104 5 1
setbit unique:users:20201104 9 1

2020-11-03 日访问网站的userid=0,1,4,9。
setbit unique:users:20201103 0 1
setbit unique:users:20201103 1 1
setbit unique:users:20201103 4 1
setbit unique:users:20201103 9 1

计算出两天都访问过网站的用户数量
bitop and unique:users:and:20201104_03
unique:users:20201103unique:users:20201104
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计算出任意一天都访问过网站的用户数量(例如月活跃就是类似这种) , 可以使用or求并集
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1.3 Bitmaps与set对比

假设网站有1亿用户, 每天独立访问的用户有5千万, 如果每天用集合类型和Bitmaps分别存储活跃用户可以得到表
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很明显, 这种情况下使用Bitmaps能节省很多的内存空间, 尤其是随着时间推移节省的内存还是非常可观的
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但Bitmaps并不是万金油, 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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2.HyperLogLog

2.1 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

Redis 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。

2.2 常用命令

pfadd

添加指定元素到 HyperLogLog 中:

pfadd key element element...

实例:
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将所有元素添加到指定HyperLogLog数据结构中。如果执行命令后HLL估计的近似基数发生变化,则返回1,否则返回0。

pfcount

计算HLL的近似基数,可以计算多个HLL,比如用HLL存储每天的UV,计算一周的UV可以使用7天的UV合并计算即可:

pfcount key [key...]

实例:
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pfmerge

将一个或多个HLL合并后的结果存储在另一个HLL中,比如每月活跃用户可以使用每天的活跃用户来合并计算可得:

pfmerge destkey sourcekey [sourcekey ...]

实例:
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3.Geospatial

3.1 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。

3.2 常用命令

geoadd

添加地理位置(经度,纬度,名称):

geoadd key longitude latitude member [longitude latitude member...]

实例:
geoadd china:city 121.47 31.23 shanghai
geoadd china:city 106.50 29.53 chongqing 114.05 22.52 shenzhen 116.38 39.90 beijing
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两极无法直接添加,一般会下载城市数据,直接通过 Java 程序一次性导入。
有效的经度从 -180 度到 180 度。有效的纬度从 -85.05112878 度到 85.05112878 度。
当坐标位置超出指定范围时,该命令将会返回一个错误。
已经添加的数据,是无法再次往里面添加的。

geopos

获得指定地区的坐标值:

geopos key member [member...]  

实例:
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geodist

获取两个位置之间的直线距离:

geodist key member1 member2 [m|km|ft|mi] 

实例:
获取两个位置之间的直线距离
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单位:
m 表示单位为米[默认值]。
km 表示单位为千米。
mi 表示单位为英里。
ft 表示单位为英尺。
如果用户没有显式地指定单位参数, 那么 GEODIST 默认使用米作为单位

georadius

以给定的经纬度为中心,找出某一半径内的元素:

经度 纬度 距离 单位
georadius key longitude latitude radius  m|km|ft|mi

实例:
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