Redis教程

Redis从入门到精通-Redis新数据类型

本文主要是介绍Redis从入门到精通-Redis新数据类型,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

一、Bitmaps

现代计算机用二进制(位)作为信息的基础单位, 1个字节等于8位, 例如“abc”字符串是由3个字节组成, 但实际在计算机存储时将其用二进制表示, “abc”分别对应的ASCII码分别是97、98、99,对应的二进制分别是01100001、 01100010和01100011,如下图

合理地使用操作位能够有效地提高内存使用率和开发效率。

Redis提供了Bitmaps这个“数据类型”可以实现对位的操作:

(1) Bitmaps本身不是一种数据类型,实际上它就是字符串(key-value) , 但是它可以对字符串的位进行操作。

(2) 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。

 

一、命令

1、setbit

(1)格式

setbit<key><offset><value>设置Bitmaps中某个偏移量的值(0或1)

*offset:偏移量从0开始

(2)实例

每个独立用户是否访问过网站存放在Bitmaps中, 将访问的用户记做1, 没有访问的用户记做0, 用偏移量作为用户的id。

设置键的第offset个位的值(从0算起) , 假设现在有20个用户,userid=1, 6, 11, 15, 19的用户对网站进行了访问, 那么当前Bitmaps初始化结果如图:

user:20211229代表2021-12-29这天的独立访问用户的Bitmaps

注:

很多应用的用户id以一个指定数字(例如10000) 开头, 直接将用户id和Bitmaps的偏移量对应势必会造成一定的浪费, 通常的做法是每次做setbit操作时将用户id减去这个指定数字。

在第一次初始化Bitmaps时, 假如偏移量非常大, 那么整个初始化过程执行会比较慢, 可能会造成Redis的阻塞。

2、getbit

(1)格式

getbit<key><offset>获取Bitmaps中某个偏移量的值

获取键的第offset位的值(从0开始算)

(2)实例

获取id=19的用户是否在2021-12-29这天访问过, 返回0说明没有访问过:

注:因为100根本不存在,所以也是返回0

3、bitcount

统计字符串被设置为1的bit数。一般情况下,给定的整个字符串都会被进行计数,通过指定额外的 start 或 end 参数,可以让计数只在特定的位上进行。start 和 end 参数的设置,都可以使用负数值:比如 -1 表示最后一个位,而 -2 表示倒数第二个位,start、end 是指bit组的字节的下标数,二者皆包含。

(1)格式

bitcount<key>[start end] 统计字符串从start字节到end字节比特值为1的数量

(2)实例

计算2022-12-29这天的独立访问用户数量

start和end代表起始和结束字节数, 下面操作计算用户id在第1个字节到第3个字节之间的独立访问用户数, 对应的用户id是11, 15, 19。

举例: K1 【01000001 01000000 00000000 00100001】,对应【0,1,2,3】

bitcount K1 1 2 : 统计下标1、2字节组中bit=1的个数,即01000000 00000000

--》bitcount K1 1 2 --》1 即01000000 00000000 中1 的个数 为1

 

bitcount K1 1 3 : 统计下标1、2字节组中bit=1的个数,即01000000 00000000 00100001

--》bitcount K1 1 3--》3 即01000000 00000000 00100001 中1 的个数 为3

 

bitcount K1 0 -2 : 统计下标0到下标倒数第2,字节组中bit=1的个数,即01000001 01000000 00000000

--》bitcount K1 0 -2--》3 即01000000 00000000 00100001 中1 的个数 为3

 

注意:redis的setbit设置或清除的是bit位置,而bitcount计算的是byte位置。

 

4、bitop

(1)格式

bitop  and(or/not/xor) <destkey> [key…]

bitop是一个复合操作, 它可以做多个Bitmaps的and(交集) 、 or(并集) 、 not(非) 、 xor(异或) 操作并将结果保存在destkey中。

(2)实例

2020-11-04 日访问网站的userid=1,2,5,9。

setbit unique:users:20201104 1 1
setbit unique:users:20201104 2 1
setbit unique:users:20201104 5 1
setbit unique:users:20201104 9 1

2020-11-03 日访问网站的userid=0,1,4,9。

setbit unique:users:20201103 0 1
setbit unique:users:20201103 1 1
setbit unique:users:20201103 4 1
setbit unique:users:20201103 9 1

计算出两天都访问过网站的用户数量

bitop and unique:users:and:20201104_03 unique:users:20201103 unique:users:20201104

 

 

2020-11-04 日访问网站的userid=1,2,5,9。2020-11-03 日访问网站的userid=0,1,4,9。

都有1和9 所以是2

计算出任意一天都访问过网站的用户数量(例如月活跃就是类似这种),可以使用or求并集

bitop or unique:users:or:20201104_03 unique:users:20201103 unique:users:20201104

2020-11-04 日访问网站的userid=1,2,5,9。2020-11-03 日访问网站的userid=0,1,4,9。

都访问过 id 0 1 2 4 5 9 确实是6个

二、Bitmaps与set对比

      假设网站有1亿用户, 每天独立访问的用户有5千万, 如果每天用集合类型和Bitmaps分别存储活跃用户可以得到表

很明显,这种情况下使用Bitmaps能节省很多的内存空间, 尤其是随着时间推移节省的内存还是非常可观的

但Bitmaps并不是万金油, 假如该网站每天的独立访问用户很少, 例如只有10万(大量的僵尸用户) , 那么两者的对比如下表所示, 很显然, 这时候使用Bitmaps就不太合适了, 因为基本上大部分位都是0。

 

二、HyperLogLog

在工作当中,我们经常会遇到与统计相关的功能需求,比如统计网站PV(PageView页面访问量),可以使用Redis的incr、incrby轻松实现。

但像UV(UniqueVisitor,独立访客)、独立IP数、搜索记录数等需要去重和计数的问题如何解决?这种求集合中不重复元素个数的问题称为基数问题。

解决基数问题有很多种方案:

(1)数据存储在MySQL表中,使用distinct count计算不重复个数

(2)使用Redis提供的hash、set、bitmaps等数据结构来处理

以上的方案结果精确,但随着数据不断增加,导致占用空间越来越大,对于非常大的数据集是不切实际的。

能否能够降低一定的精度来平衡存储空间?Redis推出了HyperLogLog

Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法,HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。

在 Redis 里面,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。

但是,因为 HyperLogLog 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 不能像集合那样,返回输入的各个元素。

 

什么是基数?

比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}, 那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素)为5。 基数估计就是在误差可接受的范围内,快速计算基数。

一、命令

1、pfadd

(1)格式

pfadd <key>< element> [element ...]   添加指定元素到 HyperLogLog 中

(2)实例

成功添加返回1 有重复元素失败添加返回0 相当于Java中的Set

2、pfcount

(1)格式

pfcount<key> [key ...] 计算HLL的近似基数,可以计算多个KE11,比如用HLL存储每天的UV,计算一周的UV可以使用7天的UV合并计算即可

统计加进去的数量

3、pfmerge

(1)格式

pfmerge<destkey><sourcekey> [sourcekey ...]  
#将一个或多个HLL合并后的结果存储在另一个HLL中,比如每月活跃用户可以使用每天的活跃用户来合并计算可得

(2)实例

k1 中有 js html vue k2 中有 html java mysql

合并到k3 由于html是重复元素 所以 只有5个

三、Geospatial

      Redis 3.2 中增加了对GEO类型的支持。GEO,Geographic,地理信息的缩写。该类型,就是元素的2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,距离查询,经纬度Hash等常见操作。

一、命令

1、geoadd

(1)格式

geodist<key><member1><member2>  [m|km|ft|mi ]  
获取两个位置之间的直线距离

(2)实例

获取两个位置之间的直线距离

 

 

单位:

m 表示单位为米[默认值]。

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

4、georadius

(1)格式

georadius<key>< longitude><latitude>radius  m|km|ft|mi  
以给定的经纬度为中心,找出某一半径内的元素

经度纬度距离单位

(2)实例

 

 

 

 

 

 

 

 

这篇关于Redis从入门到精通-Redis新数据类型的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!