Redis中的3种特殊数据结构详解_Redis

前言

当我们探索redis时，除了常见的键值存储功能外，还存在一些特殊类型，它们为redis增添了更多的魅力和多样性。

在本次讲解中，我们将聚焦于redis中的三种特殊数据结构类型：地理空间（geospatial）、hyperloglogs和位图（bitmaps）。这些特殊类型为我们提供了独特的功能和解决方案，无论是用于地理位置数据的处理、基数估计还是位运算，redis都展现出了其强大的应用潜力。通过深入了解这些特殊类型，我们将探索redis更广阔的应用领域，为我们的数据处理任务带来新的可能性和效率提升。

一、地理空间（geospatial）：

地理空间（geospatial）是redis提供的一种特殊数据类型，用于存储地理位置信息和执行地理位置相关的操作。这个数据类型允许我们在redis中存储地理位置坐标，并提供了一组强大的命令来执行距离计算、位置查询等操作。

数据结构：

在redis中，地理空间数据类型主要通过有序集合（sorted set）来实现。在有序集合中，我们将地理位置点作为成员（member），而将坐标作为分数（score）。通过这种方式，我们可以将地理位置点映射到一个具体的二维坐标系上。

常用实际指令：

1.geoadd：添加一个或多个地理位置到指定的有序集合中。

geoadd places 13.361389 38.115556 "palermo" 15.087269 37.502669 "catania"

places 是有序集合的名称。

13.361389 和 38.115556 是 “palermo” 的经纬度坐标。
15.087269 和 37.502669 是 “catania” 的经纬度坐标。

2.geodist：计算两个位置之间的距离。

geopos places "palermo" "catania"

places 是有序集合的名称。
“palermo” 和 “catania” 是要计算距离的两个地理位置点。
km 表示距离的单位（千米）。

3.geopos：获取一个或多个位置的坐标。

geopos places "palermo" "catania"

places 是有序集合的名称。
“palermo” 和 “catania” 是要获取坐标的地理位置点。

4.georadius：根据指定的经纬度坐标和半径，获取范围内的地理位置。

georadius places 15 37 200 km

places 是有序集合的名称。
15 和 37 是中心点的经纬度坐标。
200 是半径。
km 表示距离的单位（千米）。

5.georadiusbymember：根据指定的位置成员和半径，获取范围内的地理位置。

georadiusbymember places "palermo" 200 km

places 是有序集合的名称。
“palermo” 是要查询的位置成员。
200 是半径。
km 表示距离的单位（千米）。

应用场景：

附近的人或事物：在社交应用中，可以使用地理空间数据类型来存储用户的地理位置，然后通过georadius命令查找附近的其他用户或特定地点。
地理位置服务：在地图应用中，可以使用地理空间数据类型来存储地理位置信息，并执行诸如计算距离、查找附近的商店或服务等操作。

二、hyperloglogs：

hyperloglogs（超级日志日志）是redis提供的一种数据结构，用于估计数据集合中的唯一元素数量，尤其是当元素数量非常大时。它能够以固定的空间复杂度来实现近似计数，而不需要为每个唯一元素存储一个计数器，这使得它在大规模数据集合的去重和基数估计中非常有用。

数据结构：

hyperloglogs基于概率统计算法实现，它使用了一些哈希函数来将输入映射到一个固定长度的位数组中。该位数组中的位被设置为1的数量（即位数组中为1的位数）的近似值，代表了不重复元素的数量。

常用实际指令：

1.pfadd：将一个或多个元素添加到hyperloglogs中。

pfadd hll_key element1 element2 element3 ...

hll_key 是hyperloglogs的键。
element1 element2 element3 … 是要添加到hyperloglogs中的元素。

2.pfcount：获取hyperloglogs的近似基数

pfcount hll_key1 hll_key2 ...

hll_key1 hll_key2 … 是一个或多个hyperloglogs的键。

3.pfmerge：合并多个hyperloglogs

pfmerge all_key hll_key1 hll_key2 ...

all_key 是目标hyperloglogs的键。
hll_key1 hll_key2 … 是要合并的源hyperloglogs的键。

应用场景：

独立用户计数：在大规模的分布式系统中，hyperloglogs可用于估计独立用户的数量，而无需在每个节点上存储每个用户的详细信息，从而节省了内存和存储空间。
活跃用户计数：在社交网络或在线社区中，hyperloglogs可以用于估计活跃用户的数量，从而帮助评估平台的活跃程度和用户参与度。
页面浏览计数：当需要估计网站或应用程序的页面浏览量时，hyperloglogs可以提供快速且近似的计数，适用于高流量的情况，而不会产生大量的计数器。

二、位图（bitmaps）：

位图（bitmaps）是一种数据结构，用于存储位（bit）的集合，每个位代表一个状态或标记。在redis中，位图被实现为字符串类型，但它们可以以位为单位进行操作。每个位可以被设置为 0 或 1。

数据结构：

在大多数实现中，位图（bitmaps）的底层数据结构是一个由连续比特位（bits）组成的数组。每个比特位可以存储一个二进制值，通常是0或1。位图的大小通常由位的数量决定，这取决于要表示的状态或标记的数量。

1.setbit：设置指定偏移量处的位的值

setbit key offset value

key 是位图的键。
offset 是要设置的位的偏移量。
value 是要设置的值，可以是0或1。

2.getbit：获取指定偏移量处的位的值。

getbit key offset

key 是位图的键。
offset 是要获取的位的偏移量。

3.bitcount：统计位图中指定范围的位数

bitcount key [start end]

key 是位图的键。
start 和 end 是可选参数，用于指定要统计的位的范围。

应用场景：

用户在线状态跟踪：使用位图可以轻松跟踪用户的在线状态。每个用户可以用一个位来表示其在线或离线状态，位图的偏移量可以对应用户id，这样可以高效地检索和更新用户的在线状态。
计数器：位图可以用于实现计数器功能，例如跟踪用户的登录次数、页面的访问次数等。每个位代表一个事件的发生，通过设置位的值来增加计数。
活跃用户统计：通过对多个用户的在线状态位图执行位操作，可以轻松计算当前活跃用户的数量，并在实时监控和统计中使用。
布隆过滤器：位图可以用作布隆过滤器的基础数据结构，用于快速判断一个元素是否可能存在于一个集合中，例如判断一个url是否已被访问过、一个用户名是否已被注册等。