Redis中特殊场景的数据类型（Streams、Geospatial indexes、Bitmaps、Bitfields、HyperLogLog）

redis官网关于数据类型的介绍： Understand Redis data types | Redis

本文简单讲解后物种数据类型的命令和应用场景。

Streams:

Stream是一种数据结构，其作用类似于仅附加日志。 Stream有助于按事件发生的顺序记录事件，然后将它们联合起来进行处理。 可以用作与阻塞队列。

在 Redis 中，Streams（流）是一种用于处理实时消息流的数据结构。它是一个有序的、可持久化的日志数据结构，类似于消息队列，但具有更丰富的功能。

Redis 提供了一组命令用于操作 Streams，以下是一些常用的 Streams 相关命令：

1. XADD key [MAXLEN [~]|~] [ID field value ...]：将一个新的条目添加到指定的流中，并为条目分配一个唯一的 ID。
2. XLEN key：获取指定流的长度，即流中包含的条目数量。
3. XREAD [COUNT count] [BLOCK milliseconds] STREAMS key [key ...] ID [ID ...]：从一个或多个流中读取指定 ID 之后的条目。可以指定读取的数量和阻塞时间。
4. XGROUP CREATE key groupname id-or-$ [MKSTREAM]：创建一个新的消费者组，并将一个或多个流关联到该组。可以选择创建一个新的流以及在创建组时自动创建缺失的流。
5. XREADGROUP GROUP groupname consumer [COUNT count] [BLOCK milliseconds] [NOACK] STREAMS key [key ...] ID [ID ...]：从消费者组中的一个或多个流中读取未被消费的条目。可以指定读取的数量、阻塞时间和是否自动确认消息。
6. XACK key groupname ID [ID ...]：确认消费者组中的一个或多个条目。
7. XCLAIM key groupname consumer min-idle-time ID [ID ...] [IDLE milliseconds] [TIME milliseconds] [RETRYCOUNT count] [JUSTID] [FORCE] [LASTID ID]：将一个或多个未确认的条目重新分配给指定的消费者。
8. XDEL key ID [ID ...]：删除流中的一个或多个条目。
9. XINFO STREAM key：获取有关指定流的信息，如长度、第一个和最后一个条目的 ID 等。

Streams 提供了一种非常灵活的方式来处理实时消息流，适用于许多实时应用场景，例如日志记录、实时数据处理、事件驱动架构等。通过使用 Streams，可以轻松地将消息流传输和处理集成到 Redis 中，并实现高效的消息传递和处理。

使用场景示例：

1. 实时日志处理：将日志消息写入流中，然后使用消费者组对日志进行实时处理、筛选或存档。
2. 事件驱动架构：使用 Streams 来处理和分发事件消息，不同的消费者组可以订阅不同类型的事件。
3. 消息队列：Streams 可以充当高性能的消息队列，多个生产者可以将消息写入流中，多个消费者组可以并发地消费这些消息。

总之，Streams 是 Redis 中用于处理实时消息流的数据结构，提供了一组功能丰富的命令，适用于实时数据处理和事件驱动架构等场景。

Geospatial indexes：

用来存储经纬度坐标，我们存储了很多坐标之后，就可以让用户给我们一个坐标然后去查找周围的坐标点。这个功能在地图上应用广泛。

在 Redis 中，Geospatial Indexes 是一种用于存储和查询地理位置信息的索引结构。它允许你将地理位置（经度和纬度）与其他数据关联，并进行空间查询和计算。

Redis 提供了一组命令用于操作 Geospatial Indexes，以下是一些常用的 Geospatial 相关命令：

1. GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member ...]：将一个或多个地理位置的经度、纬度和成员值添加到指定的键中。
2. GEOPOS key member [member ...]：获取指定成员的经度和纬度信息。
3. GEODIST key member1 member2 [unit]：计算两个成员之间的距离。可以选择不同的单位（如米、千米等）来返回结果。
4. GEORADIUS key longitude latitude radius unit [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count] [ASC|DESC] [STORE key] [STOREDIST key]：根据给定的经度、纬度和半径，在指定键的地理位置集合中查找满足条件的成员。可以选择返回坐标、距离、哈希值以及限制结果数量等。
5. GEORADIUSBYMEMBER key member radius unit [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count] [ASC|DESC] [STORE key] [STOREDIST key]：根据给定成员和半径，在指定键的地理位置集合中查找满足条件的成员。其他选项和 GEORADIUS 命令相同。
6. GEOHASH key member [member ...]：获取指定成员的 Geohash 值。
7. GEOOVERLAY key numkeys key [key ...] AGGREGATE SUM|MIN|MAX：对多个键的地理位置集合进行交集、并集或差集操作，并进行聚合计算。

这些命令提供了对地理位置数据进行存储、查询和计算的功能。你可以使用 Geospatial Indexes 来构建地理位置相关的应用，例如附近的人、地点推荐、地理围栏等。

需要注意的是，在使用 Geospatial Indexes 时，需要使用 Redis 的地理空间模块（Redis Geospatial Module）来启用这些命令。确保 Redis 实例已加载了该模块，并在使用相关命令之前进行适当的配置。

这是 Redis 中 Geospatial Indexes 相关命令的简介，它们提供了方便的地理位置数据处理能力，使你能够存储、查询和计算地理位置信息。

Bitmap：

Bitmaps位图：本质上还是一个集合，属于Set类型对整数的优化版本。

在 Redis 中，Bitmap 是一种位图数据结构，它允许在一个字符串中存储和操作二进制位。每个位可以是 0 或 1，因此 Bitmap 可以被用于表示一组开关、标记或者集合的成员关系。

Redis 提供了一系列命令用于操作 Bitmap 数据结构，以下是一些常用的 Bitmap 相关命令：

1. SETBIT key offset value：将指定偏移量 offset 处的位设置为给定的值 value（0 或 1）。
2. GETBIT key offset：获取指定偏移量 offset 处的位的值。
3. BITCOUNT key [start end]：计算并返回指定范围内的位被设置为 1 的数量。可以通过提供可选的 start 和 end 参数来指定范围，否则将计算整个 Bitmap 的位数。
4. BITOP operation destkey key [key ...]：对一个或多个 Bitmap 进行逻辑运算，并将结果存储在目标键 destkey 中。逻辑运算可以是 AND、OR、XOR 或 NOT。
5. BITPOS key bit [start] [end]：查找并返回指定位 bit（0 或 1）在 Bitmap 中的第一个出现的偏移量。可选的 start 和 end 参数用于限制搜索范围。
6. BITFIELD key [GET type offset] [SET type offset value] [INCRBY type offset increment]：对 Bitmap 进行位级别的读取、写入和增减操作。通过指定不同的 type（如 u8、i16、f32）和 offset，可以对指定位置的位进行操作。

使用 Bitmap 可以进行一些高效的操作，例如统计用户在线状态、记录用户行为、进行布隆过滤器等。

需要注意的是，Bitmap 是按照字节进行存储的，因此它可以存储非常大的位图数据，但也会占用相应的内存空间。在使用 Bitmap 时，需要根据实际情况合理控制内存的使用。

以上是 Redis 中 Bitmap 相关的命令简介，它们可以用于创建、操作和查询位图数据结构，提供了灵活而高效的处理二进制位的能力。

Bitfields：

Bitfields和C中的位域非常相似，后侧的数字描述这个成员变量占几个bit位，本质上是为我们提供了一种精准进行位操作的方法。

在 Redis 中，Bitfields（位域）是一种用于对字节级别的数据进行位级别的读取、写入和操作的数据结构。它允许你在一个字符串中以原子方式访问和修改特定位的值，类似于位图（Bitmap）数据结构。

Redis 提供了一组命令用于操作 Bitfields，以下是一些常用的 Bitfields 相关命令：

1. BITFIELD key [GET type offset] [SET type offset value] [INCRBY type offset increment]：对指定键中的位域进行读取、写入和增减操作。你可以指定不同的 type（如 u8、i16、f32）和 offset 来对位域进行操作。
2. BITFIELD key OVERFLOW WRAP|SAT|FAIL：设置位域操作的溢出行为。你可以选择在溢出时进行包装（WRAP）、饱和（SAT）或失败（FAIL）处理。
3. BITFIELD key INCRBY type offset increment [OVERFLOW WRAP|SAT|FAIL]：对位域执行增减操作，并指定增量。同样，你可以设置溢出行为。
4. BITFIELD key SET type offset value [OVERFLOW WRAP|SAT|FAIL]：将指定位域的值设置为给定的值。你可以选择溢出行为。

Bitfields 可以用于各种场景，包括但不限于以下示例：

1. 状态标志：可以使用 Bitfields 来存储和操作各种状态标志。每个位可以表示一个特定的状态，例如开关状态、锁定状态等。通过对位域进行适当的读取和修改操作，可以高效地管理和查询状态信息。
2. 访问控制列表（ACL）：可以使用 Bitfields 来表示和控制访问权限。每个位可以表示一个特定的权限或角色，通过位域操作可以进行权限检查和授权管理。
3. 统计数据：Bitfields 可以用于存储和统计各种计数值。每个位可以表示一个计数器，通过适当的增减操作可以实现计数和统计功能。
4. 用户权限：可以将 Bitfields 用于表示和操作用户权限。每个位可以表示一个特定的权限，通过位域操作可以进行权限的分配和验证。

需要注意的是，Bitfields 是按字节进行存储的，因此它可以存储大量的位数据，但也会占用相应的内存空间。在使用 Bitfields 时，需要根据实际情况合理控制内存的使用。

总之，Bitfields 是 Redis 中用于位级别读取、写入和操作的数据结构，通过一组相关命令提供了灵活的位域操作功能。它可以应用于各种场景，包括状态管理、权限控制、计数和统计等。

HyperLogLog：

应用场景只有一个，估算集合中的元素个数。使用Set去统计UV(用户访问次数)会保存用户唯一标识，如果UV数据量非常大那么就要消耗很大的内存空间。HyperLogLog可以最多使用12KB去完成统计UV的工作。HyperLogLog不会去记录元素内容，但能够记住元素的特征，从而当添加元素的时候HyperLogLog就可以知道这个元素是新增的元素，还是已经存在的元素。但是HyperLogLog会有一点误差：（看不懂这个误差指的是整体的估算个数的误差，还是每一次添加元素是判断是都已经存在的误差，还是其他意思的误差）

The Redis HyperLogLog implementation uses up to 12 KB and provides a standard error of 0.81%.

pfadd:

添加数据，返回0或1：

pfadd key element [element ...]

pfcount:

获取集合中元素个数，支持同时获取多个集合的元素个数：查询一个集合的元素个数的时间复杂度是O(1)。

pfcount key [key ...] 

pfdebug:

内部命令，用于测试和开发

在 Redis 中，PFDEBUG 是一个用于 HyperLogLog（HLL）数据结构的调试命令。HyperLogLog 是一种用于估计基数（cardinality）的概率数据结构，它可以在消耗少量内存的情况下，对大型数据集的基数进行估计。

PFDEBUG 命令提供了一些有关 HyperLogLog 内部状态的信息，以帮助调试和分析 HLL 数据结构。它的语法如下：

复制

PFDEBUG subcommand key [additional arguments]

其中，subcommand 可以是以下几种之一：

• help：显示关于 PFDEBUG 命令的帮助信息。
• digest：返回指定 HLL 的内部哈希摘要。
• encoding：返回指定 HLL 的编码方式。
• regdump：返回指定 HLL 的寄存器（register）值。
• cardinality：返回指定 HLL 的基数估计值。
• merge：将多个 HLL 合并为一个，并返回合并后的 HLL 基数估计值。
• clear：清空指定 HLL。

key 参数是指定的 HyperLogLog 键名。

除了 help 子命令外，其他子命令都需要提供一个有效的 HLL 键名，并返回与该命令相关的信息。

PFDEBUG 命令对于了解和调试 HyperLogLog 数据结构非常有用。它使得在开发和优化使用 HyperLogLog 的应用程序时，能够更好地理解和分析 HLL 内部的状态和数据。

pfmerge:

合并两个HLL集合，返回ok.

PFMERGE destkey [sourcekey [sourcekey ...]]

pfselftest：

也是内部命令：

PFSELFTEST 是 Redis 中的一个命令，用于执行 HyperLogLog（HLL）数据结构的自检测。

在 Redis 中，HyperLogLog 是一种用于估计基数（cardinality）的概率数据结构，它可以在消耗较少内存的情况下，对大型数据集的基数进行估计。PFSELFTEST 命令用于验证 Redis 是否正确地实现了 HyperLogLog 算法，并且确保 HyperLogLog 在当前环境下的工作正常。

使用 PFSELFTEST 命令非常简单，只需执行以下命令：

PFSELFTEST

执行该命令后，Redis 会进行自检测并输出结果。如果输出结果为 "OK"，则表示自检测通过，Redis 的 HyperLogLog 实现正常。如果输出结果为错误信息，则表示自检测失败，可能存在问题。

PFSELFTEST 命令通常在 Redis 启动时执行，以确保 Redis 在运行期间正常工作。如果自检测失败，建议检查 Redis 的安装和配置是否正确，或者尝试重新编译和安装 Redis。

总之，PFSELFTEST 是一个用于执行 HyperLogLog 自检测的命令，用于验证 Redis 是否正确实现了 HyperLogLog 算法，并确保其在当前环境下正常工作。