【Redis】Redis中3种特殊的数据类型（BitMap、Geo和HyperLogLog）

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2023-07-22 15:25 22阅读 0赞

**前言**

Reids 在 Web 应用的开发中使用非常广泛，几乎所有的后端技术都会有涉及到 Redis 的使用。Redis 种除了常见的字符串 String、字典 Hash、列表 List、集合 Set、有序集合 SortedSet 等等之外，还有一些不常用的数据类型，这里着重介绍三个。下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。

**BitMap**

BitMap 就是通过一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态, 其中的 key 就是对应元素本身，实际上底层也是通过对字符串的操作来实现。Redis 从 2.2 版本之后新增了setbit, getbit, bitcount 等几个 bitmap 相关命令。虽然是新命令，但是本身都是对字符串的操作，我们先来看看语法：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> </td> 
   <td> <p><code>SETBIT </code><code>key</code> <code>offset value</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

其中 offset 必须是数字，value 只能是 0 或者 1，咋一看感觉没啥用处，我们先来看看 bitmap 的具体表示，当我们使用命令 setbit key (0,2,5,9,12) 1后，它的具体表示为：

可以看出 bit 的默认值是 0，那么 BitMap 在实际开发的运用呢？这里举一个例子：储存用户在线状态。这里只需要一个 key，然后把用户 ID 作为 offset，如果在线就设置为 1，不在线就设置为 0。实例代码：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> <p>4</p> <p>5</p> <p>6</p> <p>7</p> <p>8</p> <p>9</p> <p>10</p> <p>11</p> </td> 
   <td> <p><code>//设置在线状态</code></p> <p><code>$redis-&gt;setBit('online', $uid, 1);</code></p> <p>&nbsp;</p> <p><code>//设置离线状态</code></p> <p><code>$redis-&gt;setBit('online', $uid, 0);</code></p> <p>&nbsp;</p> <p><code>//获取状态</code></p> <p><code>$isOnline = $redis-&gt;getBit('online', $uid);</code></p> <p>&nbsp;</p> <p><code>//获取在线人数</code></p> <p><code>$isOnline = $redis-&gt;bitCount('online');</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

**Geo**

Redis 的 GEO 特性在 Redis 3.2 版本中推出， 这个功能可以将用户给定的地理位置信息储存起来， 并对这些信息进行操作。GEO 的数据结构总共有六个命令：geoadd、geopos、geodist、georadius、georadiusbymember、gethash,这里着重讲解几个。

1.GEOADD

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> </td> 
   <td> <p><code>GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member ...]</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

将给定的空间元素（纬度、经度、名字）添加到指定的键里面。 这些数据会以有序集合的形式被储存在键里面， 从而使得像 GEORADIUS 和 GEORADIUSBYMEMBER 这样的命令可以在之后通过位置查询取得这些元素。例子：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> </td> 
   <td> <p><code>redis&gt; GEOADD Sicily 13.361389 38.115556 "Palermo" 15.087269 37.502669 "Catania"</code></p> <p><code>(integer) 2</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

2.GEOPOS

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> </td> 
   <td> <p><code>GEOPOS key member [member ...]</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

从键里面返回所有给定位置元素的位置（经度和纬度），例子：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> </td> 
   <td> <p><code>redis&gt; GEOPOS Sicily Palermo Catania NonExisting</code></p> <p><code>1) 1) "13.361389338970184"</code></p> <p><code>&nbsp;</code><code>2) "38.115556395496299"</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

3.GEODIST

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> </td> 
   <td> <p><code>GEODIST key member1 member2 [unit]</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

返回两个给定位置之间的距离。如果两个位置之间的其中一个不存在， 那么命令返回空值。指定单位的参数 unit 必须是以下单位的其中一个：（默认为m）

> 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。

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> </td> 
   <td> <p><code>redis&gt; GEODIST Sicily Palermo Catania</code></p> <p><code>"166274.15156960039"</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

4.GEORADIUS

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> </td> 
   <td> <p><code>GEORADIUS key longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [ASC|DESC] [COUNT count]</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

以给定的经纬度为中心， 返回键包含的位置元素当中， 与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素。距离单位和上面的一致，其中后面的选项：

> WITHDIST： 在返回位置元素的同时， 将位置元素与中心之间的距离也一并返回。距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。  
> WITHCOORD： 将位置元素的经度和维度也一并返回。  
> WITHHASH： 以 52 位有符号整数的形式， 返回位置元素经过原始 geohash 编码的有序集合分值。这个选项主要用于底层应用或者调试， 实际中的作用并不大。

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> <p>4</p> <p>5</p> </td> 
   <td> <p><code>redis&gt; GEORADIUS Sicily 15 37 200 km WITHDIST</code></p> <p><code>1) 1) "Palermo"</code></p> <p><code>&nbsp;</code><code>2) "190.4424"</code></p> <p><code>2) 1) "Catania"</code></p> <p><code>&nbsp;</code><code>2) "56.4413"</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

**HyperLogLog**

Redis 的基数统计，这个结构可以非常省内存的去统计各种计数，比如注册 IP 数、每日访问 IP 数、页面实时UV）、在线用户数等。但是它也有局限性，就是只能统计数量，而没办法去知道具体的内容是什么。

当然用集合也可以解决这个问题。但是一个大型的网站，每天 IP 比如有 100 万，粗算一个 IP 消耗 15 字节，那么 100 万个 IP 就是 15M。而 HyperLogLog 在 Redis 中每个键占用的内容都是 12K，理论存储近似接近 2^64 个值，不管存储的内容是什么，它一个基于基数估算的算法，只能比较准确的估算出基数，可以使用少量固定的内存去存储并识别集合中的唯一元素。而且这个估算的基数并不一定准确，是一个带有 0.81% 标准错误的近似值。

这个数据结构的命令有三个：PFADD、PFCOUNT、PFMERGE

1.PFADD

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> <p>4</p> <p>5</p> </td> 
   <td> <p><code>redis&gt; PFADD databases "Redis" "MongoDB" "MySQL"</code></p> <p><code>(integer) 1</code></p> <p>&nbsp;</p> <p><code>redis&gt; PFADD databases "Redis"&nbsp; # Redis 已经存在，不必对估计数量进行更新</code></p> <p><code>(integer) 0</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

2.PFCOUNT

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> </td> 
   <td> <p><code>redis&gt; PFCOUNT databases</code></p> <p><code>(integer) 3</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

3.PFMERGE

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> </td> 
   <td> <p><code>PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog， 合并后的 HyperLogLog 的基数接近于所有输入 HyperLogLog 的可见集合的并集。合并得出的 HyperLogLog 会被储存在 destkey 键里面， 如果该键并不存在，那么命令在执行之前， 会先为该键创建一个空的 HyperLogLog 。

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>1</p> <p>2</p> <p>3</p> <p>4</p> <p>5</p> <p>6</p> <p>7</p> <p>8</p> </td> 
   <td> <p><code>redis&gt; PFADD nosql "Redis" "MongoDB" "Memcached"</code></p> <p><code>(integer) 1</code></p> <p><code>redis&gt; PFADD RDBMS "MySQL" "MSSQL" "PostgreSQL"</code></p> <p><code>(integer) 1</code></p> <p><code>redis&gt; PFMERGE databases nosql RDBMS</code></p> <p><code>OK</code></p> <p><code>redis&gt; PFCOUNT databases</code></p> <p><code>(integer) 6</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>