Redis的Bitmap、HyperLogLog和Geo
一、點陣圖
1. 相關介紹:
- 點陣圖的最小單位是位元(bit),每個bit的取值只能是0或1。
- 點陣圖不是特殊的資料結構,它的內容其實就是普通的字串,也就是byte陣列。我們可以使用普通的get/set方法直接獲取和設定整個點陣圖的內容,也可以使用點陣圖操作getbit/setbit等將byte陣列看成“位陣列“來處理。
- redis的位陣列是自動擴充套件的,如果設定了某個偏移位置超出了現有的內容範圍,就會自動將位陣列進行零擴充。
2. 基本使用:
a. setbit 和 getbit
- setbit key offset value:給點陣圖指定索引設定值,返回該偏移量之前對應的值
- getbit key offset:獲取點陣圖指定索引值
具體演示如下圖:
這樣設定之後 s對應的點陣圖就如下圖所示:
b. bitcount、bitpos
- bitcount 用來統計指定位置範圍內1的個數,bitpos用來查詢指定範圍內出現的第一個0或1
- bitcount key [start end]:獲取點陣圖指定範圍(start到end,單位位元組,如果不指定就是獲取全部)位值為1的個數
- bitpos key targetbit [start] [end]:計算點陣圖指定範圍(start到end,單位為位元組,如果不指定就是獲取全部)第一個偏移量對應的值等於targetBit的位置
注意:start 和end引數是位元組索引,也就是說指定的位範圍必須是8的倍數,而不能任意指定
具體演示如下圖:
c. bitop
- bitop op destkey key [key ....]:做多個bitmap的and(交集)、or(並集)、not(非)、xor(異或)操作將結果儲存在destkey中。
具體演示如下圖:
d. bitfield
bitfield有三個指令,分別是get,set,incrby,它們都可以對指定位片段進行讀寫,但是最多隻能處理64個連續的位,如果超過64位,就得使用多個子指定,bitfield可以一次執行多個子指令。
- bitfield key get unum start:從第(start+1)位開始取num位,u代表是無符號數
- bitfield key get inum start:從第(start+1)位開始取num位,i代表是有符號數
具體演示如下圖:
所謂有符號數是指獲取的位陣列中第一位是符號位,剩下的才是值。如果第一位是1那就是負數。無符號位表示非負數,沒有符號位,獲取的位陣列全部都是值,有符號數最多可以獲取64位,無符號數只能獲取63位(因為redis協議中的integer是有符號數,最大64位,不能傳遞64位無符號值)。
e. incrby
用來指定範圍內的位進行自增操作,如果增加了正數,會出現上溢位,如果增加的數負數,會出現下溢位。redis預設處理是折返,如果出現了溢位就將溢位的符號位丟掉。如果是8位無符號位數255,加1就會溢位會全部變零。如果8位有符號數127,加1就會變成-128。
具體演示如下圖:
bitfield 指令提供了溢位策略子指令overflow 使用者可以選擇語出行為,預設是折返(wrap),還可以選擇失敗(fail),——報錯不執行,以及飽和截斷(sat)——超過了範圍就停留在最大或最小值。overflow 指令隻影響接下來的第一條指令,這條指令執行完後溢位策略會變成預設值折返(wrap)。
飽和截斷(sat)
失敗不執行(fail)
二、HyperLogLog
1.基本介紹:
- 基於HyperLogLog演算法:極小空間完成獨立數量統計
- 本質還是字串
2. 使用方法
- padd key element [element...]:向 hyperloglog 新增元素
- pfcoutn key [key...]:計算 hyperloglog 的獨立總數
- prmerge destkey sourcekey [sourceke...]:合併多個hyperloglog
具體演示如下圖:
三、Geo
1.簡單介紹
- Geo(地理資訊定位):儲存經緯度,計算兩地距離範圍計算等。
- 在使用Redis 進行Geo查詢時,我們要時刻想到它的內部結構實際上 只是一個zset(skiplist),通過zset的score排序就可以得到座標附近的其他元素,通過score還原成座標值就可以得到元素的原始座標。
- 在redis裡面,經緯度使用52位的整數編碼,放進了zset裡面,zset的value是元素的key,score 是GeoHash的52位整數值,zet的score雖然是浮點數,但是對於52位的整數值,它可以無損儲存。
2.基本用法
- geo key longitude latitude member (member可以多個):新增地理資訊
- geopos key member [member...]:獲取地理位置資訊
- geodist key member1 member2 [unit]:獲取兩個地理位置的距離 unit:m(米)、km(千米)、mi(英里)、ft(尺)
- 獲取指定位置範圍內的地址位置資訊集合命令:
georadius key longitude latitude radiusm|km|ft|mi [withcoord] [withdist] [withhash] [COUNT count] [asc|desc] [store key] [storedist key]
georadiusbymember key member radiusm|km|ft|mi [withcoord] [withdist] [withhash] [COUNT count] [asc|desc] [store key] [storedist key]
withcoord:返回結果中包含經緯度
withdist:返回結果中包含距離中心節點位置
withhash:返回結果中包含geohash
COUNT count:指定返回結果的數量
asc|desc:將返回結果按照距離中心節點的距離做升序或者降序
store key:將返回結果的地理位置資訊儲存到指定鍵
storedist key:將返回結果距離中心節點的距離儲存指定鍵
具體演示如下圖:
3.相關說明:
- since 3.2+ :在redis的3.2以後的版本才提供的功能
- type geoKey = zset
- 沒有刪除API:zrem key member
相關文章
- redis——集合,有序,慢查詢, pipline與事務, bitmap ,HyperLogLog geoRedis
- Redis 必知必會之慢查詢、Pipeline、釋出訂閱、Bitmap、HyperLogLog、GEORedis
- 慢查詢、pipline、釋出訂閱、 bitmap點陣圖、 hyperloglog、geo、持久化持久化
- redis geoRedis
- Redis基礎知識(學習筆記13--BitMap、HyperLogLog 與 Geospatial的操作命令)Redis筆記
- redis的GEO實戰Redis
- Redis 應用-GeoRedis
- SpringBoot 使用 Redis GeoSpring BootRedis
- Redis 中 HyperLogLog 的使用場景Redis
- redis知識之HyperLogLogRedis
- Redis 集合統計(HyperLogLog)Redis
- Redis 基礎 -- 點陣圖(bitmap)資料結構和 bitmap的常用命令Redis資料結構
- 初識Redis的資料型別HyperLogLogRedis資料型別
- Redis HyperLogLog介紹及應用Redis
- Redis 中 BitMap 的使用場景Redis
- Redis 中 Bitmap 詳解Redis
- Redis GEO & 實現原理深度分析Redis
- Redis Hyperloglog的原理及數學理論的通俗理解Redis
- 基於Redis分散式BitMap的應用Redis分散式
- Redis 實戰篇:GEO助我邂逅附近女神Redis
- bitmap技術解析:redis與roaringBitmapRedis
- 學透 Redis HyperLogLog,看這篇就夠了Redis
- Redis 三種特殊資料型別之 HyperloglogRedis資料型別
- Redis中 HyperLogLog資料型別使用總結Redis資料型別
- laravel + redis + bitmap 實現簽到功能LaravelRedis
- 布隆過濾器 與 Redis BitMap過濾器Redis
- HyperLogLog
- HyperLogLog 演算法的原理講解以及 Redis 是如何應用它的演算法Redis
- redis個人原始碼分析1----hyperloglog(golang實現)Redis原始碼Golang
- 利用 Redis 的 bitmap 實現簡單的布隆過濾器Redis過濾器
- Spring Boot 2 實戰:利用Redis的Geo功能實現查詢附近的位置Spring BootRedis
- 【Redis的那些事 · 續集】Redis的點陣圖、HyperLogLog資料結構演示以及布隆過濾器Redis資料結構過濾器
- 6_redis十大關係之地理空間GEORedis
- 怎樣計算Bitmap的記憶體佔用和Bitmap載入優化記憶體優化
- 見縫插針 —— 深入 Redis HyperLogLog 內部資料結構分析Redis資料結構
- openGauss 支援HyperLogLog
- 使用者日活月活怎麼統計 - Redis HyperLogLog 詳解Redis
- OI是好的,但是GEO