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/
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
| 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 …
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
