一、HyperLogLog 基数统计
1.1 什么是基数?
我们直接通过一个例子就可以明白什么是基数统计,比如数据集 {1, 2, 3, 3, 5, 5,}, 那么这个数据集的基数集为 {1,2,3,5}, 基数(不重复元素)为4。也就是说是不重复元素的个数。
1.2 使用基数统计的好处
每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。这和计算基数时,元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。如果要从内存角度来比较的话Hyperloglog是首选。
1.3 应用场景
网页的uv(一个人访问一个网站多次,但是还是算做一个人)
传统的方式:set(因为set不允许重复,如果重复就覆盖)保存用户的id,然后就可以统计,set中元素数量作为标准判断,这个方式如果保存大量的用户id,就会比较麻烦并且在大型网站中会占用大量的内存。我们的目的是为了计数,而不是保存用户id。
使用HyperLogLog:一个HyperLogLog 键只需要12KB,能够计算的数量却非常巨大,占用的内存空间大大减少。
1.4 注意事项
如果允许容错(0.81% 错误率,计数的话可以忽略不计),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!
1.5 基本命令
序号 | 命令及描述 |
---|---|
1 | PFADD key element [element ...] 添加指定元素到 HyperLogLog 中。 |
2 | PFCOUNT key [key ...] 返回给定 HyperLogLog 的基数估算值。 |
3 | PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...] 将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog |
1.6 使用
127.0.0.1:6379> pfadd mykey1 a b c d e f #给第一组添加数据 (integer) 1 127.0.0.1:6379> pfcount mykey1 #统计mykey1的基数数量 (integer) 6 127.0.0.1:6379> pfadd mykey2 e e f j #给第二组添加数据 (integer) 1 127.0.0.1:6379> pfcount mykey2 #统计mykey2的基数数量 (integer) 3 127.0.0.1:6379> pfmerge mykey3 mykey1 mykey2 # 合并两组 mykey1 mykey2 => mykey3 并集 OK 127.0.0.1:6379> pfcount mykey3 #统计mykey3的基数数量 (integer) 7
二、Geospatial 地理位置
2.1 介绍
Redis3.2 版本开始推出的Geospatial,可以推算地理位置的信息,两地之间的距离,方圆几里的人。
2.2 使用场景
???? 朋友定位
???? 查看附近的人
???? 打车距离计算
2.3 基本命令
序号 | 命令及描述 |
---|---|
1 |
GEOADD key 经度 纬度 地点名称 将指定的地理空间位置(纬度、经度、名称)添加到指定的key中 |
2 |
GEOPOS key 地点名称 从key里返回所有给定位置元素的位置(经度和纬度)。 |
3 |
GEODIST key 地点1 地点2 单位 返回两个给定位置之间的距离,如果两个位置之间的其中一个不存在, 那么命令返回空值。 |
4 |
GEORADIUS key 经度 纬度 范围数值 单位 以给定的经纬度为中心, 找出某一半径内的元素 |
5 |
GEORADIUSBYMEMBER key 地点 距离数值 单位 找出位于指定范围内的元素,中心点是由给定的位置元素决定 |
6 |
GEOHASH key 地点1 地点2 将返回11个字符的Geohash字符串,如果两个字符串越接近,那么则距离越近。 |
7 |
zrange key start stop 获得指定key中坐标信息 |
8 |
zrem key 地点 删除指定key下指定目标的数据 |
查询地点经纬度:
城市经纬度查询-国内城市经度纬度在线查询工具
2.4 详细讲解
2.4.1 GEOADD
作用: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!
语法:GEOADD key 经度 纬度 地点名称
注意事项
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。
使用
#添加单个信息 127.0.0.1:6379> geoadd address 116.708463 23.37102 shantou (integer) 1 #添加多个信息 127.0.0.1:6379> geoadd address 116.405285 39.904989 beijin 121.472644 31.231706 shanghai (integer) 2
2.4.2 GEOPOS
作用:获得指定地点的位置信息(经纬度)
语法:GEOPOS key 地点名称
使用
127.0.0.1:6379> geopos address beijin #获得北京的地理位置 1) 1) "116.40528291463851929" #经度 2) "39.9049884229125027" #纬度
2.4.3 GEODIST
作用:返回两个给定位置之间的距离,如果两个位置之间的其中一个不存在, 那么命令返回空值。
语法:GEODIST key 地点1 地点2 单位
单位参数:
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。
如果用户没有显式地指定单位参数, 那么 GEODIST 默认使用米作为单位。
使用:
127.0.0.1:6379> geodist address beijin shanghai km #查询北京与上海之间的距离 "1067.5980"
2.4.4 GEORADIUS
作用:以给定的经纬度为中心, 找出某一半径内的元素。
语法:GEORADIUS key 经度 纬度 范围数值 单位
使用:
#查找以116,39这个经纬度为中心,寻找方圆1500km的城市 127.0.0.1:6379> georadius address 116 39 1500 km 1) "shanghai" 2) "beijin" # 显示到中间距离的位置 127.0.0.1:6379> georadius address 116 39 1500 km withdist 1) 1) "shanghai" 2) "996.7313" 2) 1) "beijin" 2) "106.5063" #显示他人的定位信息 127.0.0.1:6379> georadius address 116 39 1500 km withcoord 1) 1) "shanghai" 2) 1) "121.47264629602432251" 2) "31.23170490709807012" 2) 1) "beijin" 2) 1) "116.40528291463851929" 2) "39.9049884229125027" #筛选出最近的城市以及显示其距离 127.0.0.1:6379> georadius address 116 39 1500 km withdist withcoord count 1 1) 1) "beijin" 2) "106.5063" 3) 1) "116.40528291463851929" 2) "39.9049884229125027" #筛选最近两个城市以及显示其距离 127.0.0.1:6379> georadius address 116 39 1500 km withdist withcoord count 2 1) 1) "beijin" 2) "106.5063" 3) 1) "116.40528291463851929" 2) "39.9049884229125027" 2) 1) "shanghai" 2) "996.7313" 3) 1) "121.47264629602432251" 2) "31.23170490709807012"
2.4.5 GEORADIUSBYMEMBER
作用:找出位于指定范围内的元素,中心点是由给定的位置元素决定。
语法:GEORADIUSBYMEMBER key 地点 距离数值 单位
使用:
#找出距离北京方圆1500km内的城市 127.0.0.1:6379> georadiusbymember address beijin 1500 km 1) "shanghai" 2) "beijin"
2.4.6 GEOHASH
作用:将返回11个字符的Geohash字符串,如果两个字符串越接近,那么则距离越近。
语法:GEOHASH key 地点1 地点2
???? 使用:
127.0.0.1:6379> geohash address beijin shantou 1) "wx4g0b7xrt0" 2) "ws4uzy8d030"
2.4.7 ZRANGE
作用:获得指定key中坐标信息。
语法:zrange key start stop
使用:
127.0.0.1:6379> zrange address 0 -1 1) "shantou" 2) "shanghai" 3) "beijin"
2.4.8 ZREM
作用:删除指定key下指定目标的数据。
语法:zrem key 地点
使用:
127.0.0.1:6379> zrem address shanghai (integer) 1
三、BitMap
介绍
BitMap是通过一个bit位来表示某个元素对应的值或者状态,只有0 和 1 两个状态,其中的key就是对应元素本身。365 天 = 365 bit ,1字节 = 8bit ,也就是说统计一年的用户状态只需要46 个字节左右,所以其能够节省很大的空间。
应用场景
(1)用户签到
(2)统计活跃用户
(3)用户在线状态(在线就设置为1,不在线就设置为0)
使用
需求:记录 周一到周日的打卡
1:表示有打卡
0:表示没有打卡
127.0.0.1:6379> setbit sign 0 1 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit sign 1 1 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit sign 2 0 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit sign 3 1 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit sign 4 1 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit sign 5 0 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit sign 6 0 (integer) 0
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
统计本周的打卡记录
127.0.0.1:6379> bitcount sign (integer) 4
以上是Redis的特殊数据类型如何使用的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Redis与其他数据库相比,具有以下独特优势:1)速度极快,读写操作通常在微秒级别;2)支持丰富的数据结构和操作;3)灵活的使用场景,如缓存、计数器和发布订阅。选择Redis还是其他数据库需根据具体需求和场景,Redis在高性能、低延迟应用中表现出色。

Redis在数据存储和管理中扮演着关键角色,通过其多种数据结构和持久化机制成为现代应用的核心。1)Redis支持字符串、列表、集合、有序集合和哈希表等数据结构,适用于缓存和复杂业务逻辑。2)通过RDB和AOF两种持久化方式,Redis确保数据的可靠存储和快速恢复。

Redis是一种NoSQL数据库,适用于大规模数据的高效存储和访问。1.Redis是开源的内存数据结构存储系统,支持多种数据结构。2.它提供极快的读写速度,适合缓存、会话管理等。3.Redis支持持久化,通过RDB和AOF方式确保数据安全。4.使用示例包括基本的键值对操作和高级的集合去重功能。5.常见错误包括连接问题、数据类型不匹配和内存溢出,需注意调试。6.性能优化建议包括选择合适的数据结构和设置内存淘汰策略。

Redis在现实世界中的应用包括:1.作为缓存系统加速数据库查询,2.存储Web应用的会话数据,3.实现实时排行榜,4.作为消息队列简化消息传递。Redis的多功能性和高性能使其在这些场景中大放异彩。

Redis脱颖而出是因为其高速、多功能性和丰富的数据结构。1)Redis支持字符串、列表、集合、散列和有序集合等数据结构。2)它通过内存存储数据,支持RDB和AOF持久化。3)从Redis6.0开始引入多线程处理I/O操作,提升了高并发场景下的性能。

RedisisclassifiedasaNoSQLdatabasebecauseitusesakey-valuedatamodelinsteadofthetraditionalrelationaldatabasemodel.Itoffersspeedandflexibility,makingitidealforreal-timeapplicationsandcaching,butitmaynotbesuitableforscenariosrequiringstrictdataintegrityo

Redis通过缓存数据、实现分布式锁和数据持久化来提升应用性能和可扩展性。1)缓存数据:使用Redis缓存频繁访问的数据,提高数据访问速度。2)分布式锁:利用Redis实现分布式锁,确保在分布式环境中操作的安全性。3)数据持久化:通过RDB和AOF机制保证数据安全性,防止数据丢失。

Redis的数据模型和结构包括五种主要类型:1.字符串(String):用于存储文本或二进制数据,支持原子操作。2.列表(List):有序元素集合,适合队列和堆栈。3.集合(Set):无序唯一元素集合,支持集合运算。4.有序集合(SortedSet):带分数的唯一元素集合,适用于排行榜。5.哈希表(Hash):键值对集合,适合存储对象。


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