redis学习四、redis三种特殊数据类型

三种特殊数据类型

Geospatial(地理位置)

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！ 这个功能可以推算地理位置的信息，两地之间的距离，方圆 几里的人！

可以查询一些测试数据：http://www.jsons.cn/lngcodeinfo/0706D99C19A781A3/

只有 六个命令：

使用经纬度定位地理坐标并用一个有序集合zset保存，所以zset命令也可以使用

命令	描述
geoadd key longitud(经度) latitude(纬度) member [..]	将具体经纬度的坐标存入一个有序集合
geopos key member [member..]	获取集合中的一个/多个成员坐标
geodist key member1 member2 [unit]	返回两个给定位置之间的距离。默认以米作为单位。
georadius key longitude latitude radius m|km|mi|ft [WITHCOORD][WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count]	以给定的经纬度为中心， 返回集合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。
GEORADIUSBYMEMBER key member radius...	功能与GEORADIUS相同，只是中心位置不是具体的经纬度，而是使用结合中已有的成员作为中心点。
geohash key member1 [member2..]	返回一个或多个位置元素的Geohash表示。使用Geohash位置52点整数编码。

getadd 添加地理位置

# 规则：两级无法直接添加，我们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。
# 当坐标位置超出上述指定范围时，该命令将会返回一个错误。
# 127.0.0.1:6379> geoadd china:city 39.90 116.40 beijin
(error) ERR invalid longitude,latitude pair 39.900000,116.400000
# 参数 key 值（）
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 116.40 39.90 beijing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 121.47 31.23 shanghai
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 106.50 29.53 chongqi 114.05 22.52 shengzhen
(integer) 2
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 120.16 30.24 hangzhou 108.96 34.26 xian
(integer) 2
           

getpos 获得当前定位：一定是一个坐标值！

127.0.0.1:6379> GEOPOS china:city beijing # 获取指定的城市的经度和纬度！
1) 1) "116.39999896287918091"
2) "39.90000009167092543"
127.0.0.1:6379> GEOPOS china:city beijing chongqi
1) 1) "116.39999896287918091"
2) "39.90000009167092543"
2) 1) "106.49999767541885376"
2) "29.52999957900659211"
           

getdist 两人之间的距离！

指定单位的参数 unit 必须是以下单位的其中一个：

• 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。

127.0.0.1:6379> GEODIST china:city beijing shanghai km # 查看上海到北京的直线距离
"1067.3788"
127.0.0.1:6379> GEODIST china:city beijing chongqi km # 查看重庆到北京的直线距离
"1464.0708"
           

getradius 以给定的经纬度为中心， 找出某一半径内的元素

我附近的人？

（获得所有附近的人的地址，定位！）通过半径来查询！

获得指定数量的人，200

所有数据应该都录入：china:city ，才会让结果更加请求！

关于GEORADIUS的参数

通过

georadius

就可以完成 附近的人功能

withcoord:带上坐标

withdist:带上距离，单位与半径单位相同

COUNT n : 只显示前n个(按距离递增排序)

127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 1000 km # 以110，30 这个经纬度为中心，寻
找方圆1000km内的城市
1) "chongqi"
2) "xian"
3) "shengzhen"
4) "hangzhou"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km
1) "chongqi"
2) "xian"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist # 显示到中间距离的位置
1) 1) "chongqi"
2) "341.9374"
2) 1) "xian"
2) "483.8340"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withcoord # 显示他人的定位信息
1) 1) "chongqi"
2) 1) "106.49999767541885376"
2) "29.52999957900659211"
2) 1) "xian"
2) 1) "108.96000176668167114"
2) "34.25999964418929977"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 1 #
筛选出指定的结果！
1) 1) "chongqi"
2) "341.9374"
3) 1) "106.49999767541885376"
2) "29.52999957900659211"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 2
1) 1) "chongqi"
2) "341.9374"
3) 1) "106.49999767541885376"
2) "29.52999957900659211"
2) 1) "xian"
2) "483.8340"
3) 1) "108.96000176668167114"
2) "34.25999964418929977"
           

georadiusbymember 找出位于指定元素周围的其他元素！

127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city beijing 1000 km
1) "beijing"
2) "xian"
127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city shanghai 400 km
1) "hangzhou"
2) "shanghai"
           

geohash 命令 - 返回一个或多个位置元素的 Geohash 表示

该命令将返回11个字符的Geohash字符串!

# 将二维的经纬度转换为一维的字符串，如果两个字符串越接近，那么则距离越近！
127.0.0.1:6379> geohash china:city beijing chongqi
1) "wx4fbxxfke0"
2) "wm5xzrybty0"
           

GEO 底层的实现原理其实就是 Zset！我们可以使用Zset命令来操作geo！

127.0.0.1:6379> ZRANGE china:city 0 -1 # 查看地图中全部的元素
1) "chongqi"
2) "xian"
3) "shengzhen"
4) "hangzhou"
5) "shanghai"
6) "beijing"
127.0.0.1:6379> zrem china:city beijing # 移除指定元素！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZRANGE china:city 0 -1
1) "chongqi"
2) "xian"
3) "shengzhen"
4) "hangzhou"
5) "shanghai"
           

Hyperloglog(基数统计)

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。

花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。

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。

其底层使用String数据类型

什么是基数？

数据集中不重复的元素的个数。

应用场景：

网页的访问量（UV）：一个用户多次访问，也只能算作一个人。

传统实现，存储用户的id,然后每次进行比较。当用户变多之后这种方式及其浪费空间，而我们的目的只是计数，Hyperloglog就能帮助我们利用最小的空间完成。

命令	描述
PFADD key element1 [elememt2..]	添加指定元素到 HyperLogLog 中
PFCOUNT key [key]	返回给定 HyperLogLog 的基数估算值。
PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey..]	将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog

127.0.0.1:6379> PFadd mykey a b c d e f g h i j # 创建第一组元素 mykey
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey # 统计 mykey 元素的基数数量
(integer) 10
127.0.0.1:6379> PFadd mykey2 i j z x c v b n m # 创建第二组元素 mykey2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey2
(integer) 9
127.0.0.1:6379> PFMERGE mykey3 mykey mykey2 # 合并两组 mykey mykey2 => mykey3 并集
OK
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey3 # 看并集的数量！
(integer) 15
           

如果允许容错，那么一定可以使用Hyperloglog !

如果不允许容错，就使用set或者自己的数据类型即可 ！

BitMaps(位图)

使用位存储，信息状态只有 0 和 1

Bitmap是一串连续的2进制数字（0或1），每一位所在的位置为偏移(offset)，在bitmap上可执行AND,OR,XOR,NOT以及其它位操作。

应用场景

统计用户信息，活跃，不活跃！ 登录 、 未登录！ 打卡，365打卡！ 两个状态的，都可以使用 Bitmaps！ Bitmap 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 两个状态！ 365 天 = 365 bit 1字节 = 8bit 46 个字节左右！

命令	描述
setbit key offset value	为指定key的offset位设置值
getbit key offset	获取offset位的值
bitcount key [start end]	统计字符串被设置为1的bit数，也可以指定统计范围按字节
bitop operration destkey key[key..]	对一个或多个保存二进制位的字符串 key 进行位元操作，并将结果保存到 destkey 上。
BITPOS key bit [start] [end]	返回字符串里面第一个被设置为1或者0的bit位。start和end只能按字节,不能按位

使用bitmap 来记录 周一到周日的打卡！ 周一：1 周二：0 周三：0 周四：1 …

#存入打卡信息
127.0.0.1:6379> setbit singel 0 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit singel 1 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit singel 2 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit singel 3 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit singel 4 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit singel 5 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit singel 6 1
(integer) 0
#查看某一天是否有打卡！
127.0.0.1:6379> getbit singel 6
(integer) 1
#统计操作，统计 打卡的天数！
127.0.0.1:6379> bitcount sign # 统计这周的打卡记录，就可以看到是否有全勤！
(integer) 3
           

bitmaps的底层

bitmaps是一串从左到右的二进制串