Redis从入门到放弃（4）：3种新数据类型
1、介绍
前面的文章已经介绍了redis的5种基本数据类型，redis6中另外还有3种特殊的数据类型，分别是 Bitmaps (位图)、HyperLogLogs（基数统计）和 geospatial （地理位置）。本文将继续探讨它们的特性、原理以及应用场景。
2、 Bitmaps（位图）
Bitmaps是一种位图数据结构，用于存储位的集合。在Redis中，Bitmaps通常用于表示一系列元素的状态，每个元素用一个位来表示，位的值为0或1。
2.1、特性
- 空间效率：Bitmaps使用非常少的内存来存储数据，适用于大规模数据的位集合操作。
- 高效的位运算：Bitmaps支持位运算，如AND、OR、XOR等，可以快速地对位集合进行操作。
2.2、原理
Bitmaps的底层数据结构是一个二进制位数组，其中的每一个位都只能存储0或1。通过对位数组进行操作，可以实现集合成员的添加、删除和查询。
示例：假设我们有一个用户状态的Bitmaps，每个用户用一个位表示，1表示在线，0表示离线。
SETBIT key offset value
#设置offset偏移位的值为value，offset的值是从0开始的，n代表第n+1个bit位置的。
#offset 参数必须大于或等于 0 ，小于 2^32 (bit 映射被限制在 512 MB 之内)。
#value 的值只能为0或1
#返回值：指定偏移量原来储存的位。# 设置用户1为在线状态
SETBIT online_users 1 1
# 设置用户2为离线状态
SETBIT online_users 2 0
# 查询用户1的状态
GETBIT online_users 1 # 返回 1 (在线)
# 查询用户3的状态
GETBIT online_users 3 # 返回 0 (离线)
# 获取在线用户数量
BITCOUNT online_users # 返回 2 (有两个用户在线)2.3、应用场景
- 用户在线状态：可以用Bitmaps来表示用户是否在线，每个位代表一个用户，1表示在线，0表示离线。
- 统计功能：通过位运算可以实现多个集合的交集、并集等操作，适用于一些统计功能的实现。
2.4、代码
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisBitmapsDemo {
public static void main(String[] args) {
// 连接到Redis服务器
Jedis jedis = new Jedis("localhost");
// 设置用户1为在线状态
jedis.setbit("online_users", 1, true);
// 设置用户2为在线状态
jedis.setbit("online_users", 2, true);
// 查询用户1的状态
boolean isUser1Online = jedis.getbit("online_users", 1);
System.out.println("用户1是否在线：" + isUser1Online);
// 查询用户3的状态
boolean isUser3Online = jedis.getbit("online_users", 3);
System.out.println("用户3是否在线：" + isUser3Online);
// 获取在线用户数量
long onlineUserCount = jedis.bitcount("online_users");
System.out.println("在线用户数量：" + onlineUserCount);
// 关闭连接
jedis.close();
}
}3、 HyperLogLog（基数统计）
什么是基数？
举个例子，A = {1, 2, 3, 4, 5}， B = {3, 5, 6, 7, 9}；那么基数（不重复的元素）= 1, 2, 4, 6, 7, 9； （允许容错，即可以接受一定误差）
HyperLogLog是一种用于基数统计（即集合中不同元素的数量）的数据结构。它可以用来估计一个集合中不同元素的数量，而不需要存储每个元素的具体值。HyperLogLog的优势在于其内存占用非常小，同时可以提供较高的近似精确度。
3.1、特性
- 高效的内存利用：HyperLogLog使用固定大小的内存来存储集合的近似基数，无论集合大小如何，内存占用都相对固定。
- 近似精确度：HyperLogLog虽然是近似计数，但对于大部分数据集合，可以提供较高的准确度。
3.2、原理
HyperLogLog通过使用一组哈希函数来统计集合中不同元素的数量。对于每个元素，首先使用哈希函数对其进行哈希，然后找到哈希值中最高位的1所在的位置。最后根据最高位1的位置来估计集合的基数。
示例：统计一组用户的唯一访问次数。
# 添加用户的访问记录
PFADD user_visits user1
PFADD user_visits user2
PFADD user_visits user1
# 查询唯一访问次数
PFCOUNT user_visits # 返回 2 (有两个用户的唯一访问记录)3.3、应用场景
- 统计UV：在网站统计中，如果需要统计不同用户（UV）的数量，可以使用HyperLogLog来估计UV的数量，从而减少内存占用。
- 数据流中的去重：在数据流中，如果需要实时去重并统计不同元素的数量，可以使用HyperLogLog来估计去重后的元素数量。
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。
3.4、代码
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisHyperLogLogDemo {
public static void main(String[] args) {
// 连接到Redis服务器
Jedis jedis = new Jedis("localhost");
// 添加用户的访问记录
jedis.pfadd("user_visits", "user1");
jedis.pfadd("user_visits", "user2");
jedis.pfadd("user_visits", "user1");
// 查询唯一访问次数
long uniqueVisits = jedis.pfcount("user_visits");
System.out.println("唯一访问次数：" + uniqueVisits);
// 关闭连接
jedis.close();
}
}4、Geospatial（地理位置）
Geospatial是一种地理空间数据结构，用于存储地理位置的信息。在Redis中，Geospatial使用了基于Z字形扫描的算法，可以高效地存储和查询地理位置信息。
4.1、特性
- 高效的地理位置查询：Geospatial支持在给定的地理位置半径范围内查询其他地理位置点，例如查询附近的商店、用户等。
- 可以存储附加信息：除了地理位置信息，Geospatial还可以存储附加的信息，如商店的名称、用户的ID等。
4.2、原理
Geospatial使用一个二维空间索引来存储地理位置信息，利用Z字形扫描算法可以快速地查询附近的地理位置点。
示例：存储商店的地理位置信息和名称。
# 添加商店的地理位置信息和名称
GEOADD stores 116.4039 39.9149 "Shop A"
GEOADD stores 116.3372 39.9218 "Shop B"
GEOADD stores 116.3525 39.9138 "Shop C"
# 查询附近的商店
GEORADIUS stores 116.4000 39.9100 500 m WITHCOORD COUNT 24.3、应用场景
- 附近的人：在社交应用中，可以使用Geospatial来查找附近的用户，以实现附近的人功能。
- 地理位置签到：可以使用Geospatial来实现地理位置签到功能，记录用户在特定地点的签到信息。
4.4、代码
import redis.clients.jedis.GeoCoordinate;
import redis.clients.jedis.GeoRadiusResponse;
import redis.clients.jedis.GeoUnit;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
public class RedisGeospatialDemo {
public static void main(String[] args) {
// 连接到Redis服务器
Jedis jedis = new Jedis("localhost");
// 添加商店的地理位置信息和名称
jedis.geoadd("stores", 116.4039, 39.9149, "Shop A");
jedis.geoadd("stores", 116.3372, 39.9218, "Shop B");
jedis.geoadd("stores", 116.3525, 39.9138, "Shop C");
// 查询附近的商店
double longitude = 116.4000;
double latitude = 39.9100;
double radius = 500; // 半径500米
List<GeoRadiusResponse> nearbyStores = jedis.georadius("stores", longitude, latitude, radius, GeoUnit.M);
for (GeoRadiusResponse store : nearbyStores) {
String storeName = store.getMemberByString();
GeoCoordinate coordinates = store.getCoordinate();
double distance = store.getDistance();
System.out.println("附近商店：" + storeName + "，经度：" + coordinates.getLongitude() + "，纬度：" + coordinates.getLatitude() + "，距离：" + distance + "米");
}
// 关闭连接
jedis.close();
}
}5、总结
Redis6引入了三种新的数据类型：Bitmaps、HyperLogLog和Geospatial，这些新数据类型为Redis提供了更多灵活的功能和应用场景。Bitmaps适用于大规模数据的位集合操作，HyperLogLog用于近似统计集合的基数，而Geospatial则用于高效存储和查询地理位置信息。通过合理的使用这些新数据类型，可以让Redis在更多场景下发挥出强大的性能和功能。