高级数据结构
存储需求
Bitmaps(信息状态统计)
Bitmaps类型的基础操作 ●获取指定key对应偏移量上的bit值
getbit key offset
●设置指定key对应偏移量上的bit值, value只能是1或0
setbit key offset value
Bitmaps类型的扩展操作
业务场景
电影网站
统计每天某一部电影是否被点播 统计每天有多少部电影被点播 统计每周/月/年有多少部电影被点播 统计年度哪部电影没有被点播
业务分析
●对指定key按位进行交、并、非、异或操作,并将结果保存到destKey中
bitop op destKey key1 [key2…]
●and:交 ●or:并 ●not:非 ●xor:异或 ●统计指定key中1的数量
bitcount key [start end]
Tips 21： redis 应用于信息状态统计
HyperLogLog （基数统计）
统计独立UV (统计不重复的数据的数量)
●原始方案: set ●存储每个用户的id (字符串) ●改进方案: Bitmaps ●存储每个用户状态( bit)（不能存储数量） ●全新的方案: Hyperloglog
基数
●基数是数据集去重后元素个数 ●HyperLogLog 是用来做基数统计的,运用了LogLog的算法
LogLog算法
HyperLogLog类型的基本操作
●添加数据
pfadd key element [element . . .]
●统计数据
pfcount key [key …]
●合并数据
pfmerge destkey sourcekey [sourcekey…]
Tips 22：
redis 应用于独立信息统计
相关说明
- 用于进行基数统计，不是集合，不保存数据，只记录数量而不是具体数据
- 核心是基数估算算法，最终数值存在一定误差
- 误差范围：基数估计的结果是一个带有 0.81% 标准错误的近似值
- 耗空间极小，每个hyperloglog key占用了12K的内存用于标记基数
- pfadd命令不是一次性分配12K内存使用，会随着基数的增加内存逐渐增大
- Pfmerge命令合并后占用的存储空间为12K，无论合并之前数据量多少
GEO（地理位置）
火热的生活服务类软件
●微信/陌陌 ●美团/饿了么 ●携程/马蜂窝 ●高德/百度 ●…
GEO类型的基本操作
●添加坐标点
geoadd key longitude latitude member [ longitude latitude member ...]
●获取坐标点
geopos key member [member . . .]
●计算坐标点距离
geodist key member1 member2 [unit]
●添加坐标点
georadius key longitude latitude radius m|km| ft|mi [withcoord] [withdist] [withhash] [count count]
●获取坐标点
georadiusbymember key member radius m|km| ft|mi [wi thcoord] [withdist] [wi thhash] [count count]
●计算经纬度
geohash key member [member . . . ]
Tips 23：
redis 应用于地理位置计算