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Redis新数据类型

作者:互联网

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Redis新数据类型

Bitmaps

1个字节等于8位,下面是“abc”字符串对应的二进制

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Redis提供Bitmaps数据类型可以实现对位的操作

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命令

setbit

(1)格式

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

每个独立用户是否访问过网站存在Bitmaps中,将访问的用户记作1,没有访问的用户记作0,用偏移量作为用户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

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在第一次初始化Bitmap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

getbit

(1)格式

getbit<key><offset>获取Bitmaps中某个偏移量的值
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获取键的第offset位的值(从0开始算起)。

(2)实例

获取id=8的用户是否在2020-11-06这天访问过, 返回0说明没有访问过:
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注:因为100根本不存在,所以也是返回0

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startend参数,可以让计数只在特定的位上进行。startend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,startend指Bit数组的字节下标数。

(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

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(2)实例

计算2022-11-06这天的独立访问用户数量
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startend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。

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举例

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

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

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

bitop

(1)格式

bitop and(or/not/xor) <destkey> [key…]
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bitop是一个复合操作, 它可以做多个Bitmapsand(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

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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。

数据类型每个用户id占用空间需要存储的用户量全部内存量
set64位5000000064位*50000000 = 400MB
Bitmaps1位1000000001位*100000000 = 12.5MB

很明显,这种情况下使用Bitmaps能节省很多内存空间。

如果网站每天独立访问用户很少,例如只有10万(大量的僵尸用户),那么两者的对比如下,这时候,使用Bitmaps就不太合适了,因为基本上大部分位都是0。

数据类型每个userid占用空间需要存储的用户量全部内存量
set64位10000064位*100000 = 800KB
Bitmaps1位1000000001位*100000000 = 12.5MB

HyperLogLog

在工作当中,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incrincrby轻松实现。

但是对于求集合中不重复元素个数的问题,这种问题称为基数问题。

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hashsetbitmaps等数据结构来处理

但是随着数据不断增加,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12KB内存,就可以计算接近 2 64 2^{64} 264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。

命令

pfadd

(1)格式

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

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(2)实例

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将所有元素添加到指定HyperLogLog数据结构中。如果执行命令后HLL估计的近似基数发生变化,则返回1,否则返回0。

pfcount

(1)格式

pfcount<key> [key ...], 计算HLL的近似基数,可以计算多个HLL,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
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(2)实例
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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

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(2)实例

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Geospatial

GEO,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。

标签:HyperLogLog,数据类型,Redis,setbit,Bitmaps,unique,users
来源: https://blog.csdn.net/qq_36553387/article/details/120614847