Redis 三种特殊的数据类型 - Geospatial地理位置 - Hyperloglog基数统计的算法 - Bitmaps位图（位存储）

目录

[Redis 三种特殊的数据类型：](#Redis 三种特殊的数据类型：)

Geospatial：地理位置

Geospatial类型常用的命令：

GEOADD：添加地理位置

GEOPOS：获取地理位置

GEODIST：返回两个给定位置之间的距离

GEORADIUS：以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素

GEORADIUSBYMEMBER：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

GEOHASH：返回一个或多个位置元素的Geohash表示

[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 !](#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 !)

Hyperloglog：基数统计的算法

例如：

Bitmaps：位图（位存储）

例如：

---

Redis 三种特殊的数据类型：

Geospatial：地理位置

Hyperloglog：基数统计的算法

Bitmaps：位图（位存储）

Geospatial：地理位置

如我需要查询朋友的定位，附近的人，打车所需距离的计算？

这个功能可以推算地理位置的信息，比如说两地之间的距离，方圆几里之内的人

可以查询一些测试数据：全国城市经纬度查询-知之小工具 (100xgj.com)

Geospatial类型常用的命令：

GEOADD：添加地理位置

#规则：两极是无法直接添加的，我们一般会下载城市数据，直接通过java或者python程序导入！

按照（经度 纬度 名称）填写哦！！
如果写错了，可以通过flushdb刷新redis数据库，并通过clear清理页面

127.0.0.1:6379> GEOADD china:city 39.54 116.28 Beijin
(error) ERR invalid longitude,latitude pair 39.540000,116.280000
如果出现了如上错误，说明我们写的经纬度超出范围了


127.0.0.1:6379> AUTH 123456
OK
127.0.0.1:6379> GEOADD china:city 116.28 39.54 Beijin
(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
(integer) 1
127.0.0.1:6379> GEOADD china:city 113.18 23.10 Guangzhou 114.05 22.52 Shengzhen
(integer) 2

GEOPOS：获取地理位置

127.0.0.1:6379> GEOPOS china:city Beijin  # 获取指定城市的经度和纬度
1) 1) "116.28000229597091675"
   2) "39.54000124957348561"
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> GEOPOS china:city Beijin
1) 1) "116.28000229597091675"
   2) "39.54000124957348561"
127.0.0.1:6379> GEOPOS china:city Beijin Chongqing
1) 1) "116.28000229597091675"
   2) "39.54000124957348561"
2) 1) "106.49999767541885376"
   2) "29.52999957900659211"
127.0.0.1:6379> 

GEODIST：返回两个给定位置之间的距离

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 Beijin Shanghai
"1036715.8809"
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> GEODIST china:city Beijin Shanghai KM  #表示千米
"1036.7159"
127.0.0.1:6379> 

如何查看我附近的人呢？（获得所有的附近的人的地址，定位！通过半径来查询！）

GEORADIUS：以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素

127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 1000 KM  #以110 30 这个经度纬度作为中心点。
1) "Chongqing"
2) "Shengzhen"
3) "Guangzhou"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 KM
1) "Chongqing"
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 KM withdist  # 显示到中心的距离
1) 1) "Chongqing" 
   2) "341.9374"
127.0.0.1:6379> 
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 1000 KM withdist withcoord count 1  #限制查看的数量
1) 1) "Chongqing"
   2) "341.9374"
   3) 1) "106.49999767541885376"
      2) "29.52999957900659211"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 1000 KM withdist withcoord count 2
1) 1) "Chongqing"
   2) "341.9374"
   3) 1) "106.49999767541885376"
      2) "29.52999957900659211"
2) 1) "Guangzhou"
   2) "829.9936"
   3) 1) "113.18000167608261108"
      2) "23.10000005307264104"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 1000 KM withdist withcoord count 3
1) 1) "Chongqing"
   2) "341.9374"
   3) 1) "106.49999767541885376"
      2) "29.52999957900659211"
2) 1) "Guangzhou"
   2) "829.9936"
   3) 1) "113.18000167608261108"
      2) "23.10000005307264104"
3) 1) "Shengzhen"
   2) "924.6408"
   3) 1) "114.04999762773513794"
      2) "22.5200000879503861"
127.0.0.1:6379> 

GEORADIUSBYMEMBER：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

127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city Chongqing 1000 km
1) "Chongqing"
2) "Guangzhou"
127.0.0.1:6379> 

GEOHASH：返回一个或多个位置元素的Geohash表示

# 将二维的字符串转换为一维的字符串，如果两个字符串接近，那么距离越近
127.0.0.1:6379> GEOHASH china:city Beijin Chongqing
1) "wx48yn090q0"
2) "wm5xzrybty0"
127.0.0.1:6379> 

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  # 查看地图中所有的元素
1) "Chongqing"
2) "Shengzhen"
3) "Guangzhou"
4) "Shanghai"
5) "Beijin"
127.0.0.1:6379> ZREM china:city Beijin  # 移除元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZRANGE china:city 0 -1
1) "Chongqing"
2) "Shengzhen"
3) "Guangzhou"
4) "Shanghai"
127.0.0.1:6379> 

Hyperloglog：基数统计的算法

基数是什么？

基数是用来表示一个集合中元素个数的概念。它通常用于描述集合的大小或元素的数量。基数可以是非负整数，包括零。基数为零表示集合是空的，没有元素。

• 如果一个集合包含了3个元素，那么它的基数是3。
• 如果一个集合为空，那么它的基数是0。

网页的uV (一个人访问一个网站多次，但是还是算作一个人!)

传统的方式，set 保存用户的id，然后就可以统计set 中的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！因为我们的目的是计数用户数量，而并不是用来保存用户id的。

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！

例如：

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 jz x c v b n m  # 创建第二组元素 mykey2
(integer) 1
127.0.o.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!

Bitmaps：位图（位存储）

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 !

Bitmaps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!|

例如：

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 .....

查看某一天是否打卡

统计操作：统计打卡的天数（只有三天打卡了）