前言

Reids 在 Web 應用的開發中使用非常廣泛，幾乎所有的后端技術都會有涉及到 Redis 的使用。Redis 種除了常見的字符串 String、字典 Hash、列表 List、集合 Set、有序集合 SortedSet 等等之外，還有一些不常用的數據類型，這里著重介紹三個。下面話不多說了，來一起看看詳細的介紹吧。

BitMap

BitMap 就是通過一個 bit 位來表示某個元素對應的值或者狀態, 其中的 key 就是對應元素本身，實際上底層也是通過對字符串的操作來實現。Redis 從 2.2 版本之后新增了setbit, getbit, bitcount 等幾個 bitmap 相關命令。雖然是新命令，但是本身都是對字符串的操作，我們先來看看語法：

SETBIT key offset value

其中 offset 必須是數字，value 只能是 0 或者 1，咋一看感覺沒啥用處，我們先來看看 bitmap 的具體表示，當我們使用命令 setbit key (0,2,5,9,12) 1后，它的具體表示為：

可以看出 bit 的默認值是 0，那么 BitMap 在實際開發的運用呢？這里舉一個例子：儲存用戶在線狀態。這里只需要一個 key，然后把用戶 ID 作為 offset，如果在線就設置為 1，不在線就設置為 0。實例代碼：

//設置在線狀態$redis->setBit('online', $uid, 1);//設置離線狀態$redis->setBit('online', $uid, 0);//獲取狀態$isOnline = $redis->getBit('online', $uid);//獲取在線人數$isOnline = $redis->bitCount('online');

Geo

Redis 的 GEO 特性在 Redis 3.2 版本中推出， 這個功能可以將用戶給定的地理位置信息儲存起來， 并對這些信息進行操作。GEO 的數據結構總共有六個命令：geoadd、geopos、geodist、georadius、georadiusbymember、gethash,這里著重講解幾個。

1.GEOADD

GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member ...]

將給定的空間元素（緯度、經度、名字）添加到指定的鍵里面。 這些數據會以有序集合的形式被儲存在鍵里面， 從而使得像 GEORADIUS 和 GEORADIUSBYMEMBER 這樣的命令可以在之后通過位置查詢取得這些元素。例子：

redis> GEOADD Sicily 13.361389 38.115556 "Palermo" 15.087269 37.502669 "Catania"(integer) 2

2.GEOPOS

GEOPOS key member [member ...]

從鍵里面返回所有給定位置元素的位置（經度和緯度），例子：

redis> GEOPOS Sicily Palermo Catania NonExisting1) 1) "13.361389338970184" 2) "38.115556395496299"

3.GEODIST

GEODIST key member1 member2 [unit]

返回兩個給定位置之間的距離。如果兩個位置之間的其中一個不存在， 那么命令返回空值。指定單位的參數 unit 必須是以下單位的其中一個：（默認為m）

m   表示單位為米。
km  表示單位為千米。
mi  表示單位為英里。
ft  表示單位為英尺。

redis> GEODIST Sicily Palermo Catania"166274.15156960039"

4.GEORADIUS

GEORADIUS key longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [ASC|DESC] [COUNT count]

以給定的經緯度為中心， 返回鍵包含的位置元素當中， 與中心的距離不超過給定最大距離的所有位置元素。距離單位和上面的一致，其中后面的選項：

WITHDIST： 在返回位置元素的同時， 將位置元素與中心之間的距離也一并返回。距離的單位和用戶給定的范圍單位保持一致。
WITHCOORD： 將位置元素的經度和維度也一并返回。
WITHHASH： 以 52 位有符號整數的形式， 返回位置元素經過原始 geohash 編碼的有序集合分值。這個選項主要用于底層應用或者調試， 實際中的作用并不大。

redis> GEORADIUS Sicily 15 37 200 km WITHDIST1) 1) "Palermo" 2) "190.4424"2) 1) "Catania" 2) "56.4413"

HyperLogLog

Redis 的基數統計，這個結構可以非常省內存的去統計各種計數，比如注冊 IP 數、每日訪問 IP 數、頁面實時UV）、在線用戶數等。但是它也有局限性，就是只能統計數量，而沒辦法去知道具體的內容是什么。

當然用集合也可以解決這個問題。但是一個大型的網站，每天 IP 比如有 100 萬，粗算一個 IP 消耗 15 字節，那么 100 萬個 IP 就是 15M。而 HyperLogLog 在 Redis 中每個鍵占用的內容都是 12K，理論存儲近似接近 2^64 個值，不管存儲的內容是什么，它一個基于基數估算的算法，只能比較準確的估算出基數，可以使用少量固定的內存去存儲并識別集合中的唯一元素。而且這個估算的基數并不一定準確，是一個帶有 0.81% 標準錯誤的近似值。

這個數據結構的命令有三個：PFADD、PFCOUNT、PFMERGE

1.PFADD

redis> PFADD databases "Redis" "MongoDB" "MySQL"(integer) 1redis> PFADD databases "Redis"  # Redis 已經存在，不必對估計數量進行更新(integer) 0

2.PFCOUNT

redis> PFCOUNT databases(integer) 3

3.PFMERGE

PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]

將多個 HyperLogLog 合并為一個 HyperLogLog， 合并后的 HyperLogLog 的基數接近于所有輸入 HyperLogLog 的可見集合的并集。合并得出的 HyperLogLog 會被儲存在 destkey 鍵里面， 如果該鍵并不存在，那么命令在執行之前， 會先為該鍵創建一個空的 HyperLogLog 。

redis> PFADD nosql "Redis" "MongoDB" "Memcached"(integer) 1redis> PFADD RDBMS "MySQL" "MSSQL" "PostgreSQL"(integer) 1redis> PFMERGE databases nosql RDBMSOKredis> PFCOUNT databases(integer) 6

總結

以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對武林網的支持。