redis之三种特殊数据类型

标签：city 127.0 0.1 数据类型 redis 6379 三种 key china

redis之三种特殊数据类型

一、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/

redis之三种特殊数据类型_ci

官方文档：https://www.redis.net.cn/order/3685.html

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。

有效经纬度

有效的经度从-180度到180度。
有效的纬度从-85.05112878度到85.05112878度。

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。

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)
geoadd

# geoadd 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 xian 
(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 chongqing 114.05 22.52 shengzhen 
(integer) 2 
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 120.16 30.24 hangzhou 108.96 34.26 beijing 
(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) "116.39999896287918091"   
2) "39.90000009167092543" 
127.0.0.1:6379> GEOPOS china:city xian beijing 
1)1) "116.39999896287918091"   
2) "39.90000009167092543" 
2) 1) "106.49999767541885376"   
2) "29.52999957900659211"

GEODIST

两人之间的距离！

单位：

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"

georadius 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！

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) "chongqing" 
2) "xian" 
3) "shengzhen" 
4) "hangzhou" 
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km 
1) "chongqing" 
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) "chongqing"   
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) "chongqing"   
      "106.49999767541885376"      
      "29.52999957900659211" 
2) 1) "xian"   
      "108.96000176668167114"      
      "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) "chongqing"   
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) "chongqing"   
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 chongqing 
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) "chongqing" 
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) "chongqing" 
2) "xian" 
3) "shengzhen" 
4) "hangzhou" 
5) "shanghai"

二、Hyperloglog(基数统计)

Redis 2.8.9 版本就更新了 Hyperloglog 数据结构！ Redis Hyperloglog 基数统计的算法！
优点：占用的内存是固定，2^64 不同的元素的技术，只需要废 12KB内存！如果要从内存角度来比较的话 Hyperloglog 首选！
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。

A {1,3,5,7,8,7}

B{1，3,5,7,8}

基数（不重复的元素） = 5，可以接受误差！

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

----------PFADD--PFCOUNT---------------------
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！

三、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

签到统计、状态统计

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

redis之三种特殊数据类型_redis_02

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 …

redis之三种特殊数据类型_ci_03

查看某一天是否有打卡！

127.0.0.1:6379> getbit sign 3 
(integer) 1 
127.0.0.1:6379> getbit sign 6 
(integer) 0

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

redis之三种特殊数据类型_数据库_04

标签：city,127.0,0.1,数据类型,redis,6379,三种,key,china
From： https://blog.51cto.com/u_15949251/6030914

redis之三种特殊数据类型