三、redis中的新数据类型

小灰灰 2023-10-01 20:44 16阅读 0赞

### **1、Bitmaps** ###

1）Redis提供了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。

2）命令

*  设置值

setbit key offset value

*  获取值

getbit key offset

*  Bitmaps的运算

bitop op key1 key2

op可以为：

>  *  and：交集
>  *  or：并集
>  *  not：非
>  *  xor：异或

3）Bitmaps的使用场景

计算网站的独立访问的用户，如果使用集合的话，会占用很大的内存，这时使用Bitmaps刚好。但是假如该网站每天的独立访问用户很少，使用Bitmaps就不太适合了

### **2、HyperLogLog** ###

1、HyperLogLog是用来做基数(**数据集中不重复的元素**)统计的算法。

它的优点是，在输入元素的数量或者体积非常大时，计算基数所需的空间总是固定的，并且是很小的。

在Redis里，每个HyperLogLog键只需要花费12KB内存，就可以计算近2^64个不同元素的基数。但是，因为HypLogLog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不能像元素那样，返回输入的各个元素。

2、命令

*  **pfadd:将任意数量的元素添加到指定的HyperLogLog中**

时间复杂度： 每添加一个元素复杂度为O(1)

命令格式：

> pfadd key element \[element ...\]

返回值：

如果HyperLogLog估计的近似基数在命令执行之后出现了变化，返回1，不然返回0。 注意： 如果指定HyperLogLog不存在的话，默认原始值为一个空HyperLogLog结构。 可以没有element参数，表示只是创建一个空的HyperLogLog结构。创建成功返回1。

*  **pfcount:获取所有给定HyperLogLog的并集的近似基数，这个近似基数带有0.81%标准错误的近似值**

时间复杂度： O(N),N为指定HyperLogLog的个数

命令格式：

> pfcount key \[key ...\]

返回值：

返回所有给定HyperLogLog的并集的近似基数，只有一个key的话，就是这个key的近似基数， 如果这一个key也不存在的话，返回0。

*  **pfmerge:将多个HyperLogLog合并成一个，合并之后得到的HyperLogLog保存在destkey中，如果不存在的话，就会创建它。**

时间复杂度： O(N)，N为被合并的HyperLogLog数量

命令格式：

> pfmerge destkey sourcekey \[sourcekey ...\]

返回值：

返回OK

### **3、Geospatial** ###

1、redis在3.2中增加了对GEO类型的支持。

GEO(全称:Geographic，地理信息)。该类型就是元素的二维坐标，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，范围查询等常见操作

2、命令

*  geoadd：添加一个经度纬度地理位置

命令格式：

> GEOADD KEY LONGITUDE LATITUDE MEMBER \[LONGITUDE LATITUDE MEMBER\]

参数：

> KEY:KEY LONGITUDE:经度 LATITUDE:纬度 MEMBER:地理位置名称

*  geopos：通过地理位置名称获取经纬度

命令格式：

> GEOPOS KEY MEMBER \[MEMBER…\]

参数：

> KEY:KEY MEMBER:地理位置名称

*  geodist：计算两个城市的距离

命令格式：

> GEODIST KEY MEMBER MEMBER \[m|km|ft|mi\]

参数：

> KEY:KEY MEMBER:地理位置 m:米|km:千米|ft:英里|mi:英尺

*  geohash：获取地理位置的Geohash

命令格式：

> GEOHASH KEY MEMBER \[MEMBER …\]

参数：

> KEY:KEY MEMBER:地理位置

*  ......

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