Redis 数据类型及其常用命令二(bitmap、geo、hyperloglog、bitfield、stream)

本文主要是介绍Redis 数据类型及其常用命令二(bitmap、geo、hyperloglog、bitfield、stream),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

        上文中我们介绍了Redis常使用的5中数据类型,对于一些特殊的场景,我们需要使用特殊的数据类型,本文将详细介绍5种特殊的数据类型。

1、bitmap 类型

        用String类型作为底层数据结构实现的一种统计二值状态的数据类型。位图本质是数组,它是基于String数据类型的按位的操作。该数组由多个二进制位组成,每个二进制位都对应一个偏移量( 我们称之为一个索引)。Bitmap支持的最大位数是2^32位,它可以极大的节约存储空间,使用512 M内存就可以存储多达42.9亿的字节信息(2^32 = 4294967296)。

# 1、设置值
setbit key offset value # value 只能是 0 或 1
# 2、获取值
getbit key offset
# 3、统计占用bit数,不是字符串长度,超过8位后自己按照8位一组一byte再扩容
strlen key
# 4、统计全部键中1的个数
bitcount key
# 5、位运算(and、or ...)
bitop AND|OR|XOR|NOT destkey key [key ...]
2、HyperLoglog 类型

        在Redis里面,每个HyperLoglog键只需花费12KB内存,就可以计算2^64个不同元素的基数。该数据类型可以去除重复统计的基数估算方法(一种数据集,去除重复元素后真实个数)。

# 1、添加元素
pfadd key v1 v2 v3 ...
# 2、返回HyperLoglog的基数估算值
pfcount key1 key2 ...
# 3、将多个HyperLoglog合并成一个
pfmerge destkey key1 key2 key3 ...
3、 geo 地理空间

        地球上的地理位置是使用二维的经纬度表示,经度范围 (-180, 180],纬度范围 (-90, 90],只要我们确定一个点的经纬度就可以名取得他在地球的位置

# 1、存储指定的地理空间
GEOADD key 经度 纬度 地名 经度1 纬度1 地名1 ...
# GEOADD city 116.403963 39.915119 "天安门" 116.403414 39.924091 "故宫" 116.024067 40.362639 "长城"
# 2、返回指定的地名的经纬度
GEOPOS key 地名1 地名2 ...
# 3、返回地理位置的hash值
geohash key 地名1 地名2 ...
# 4、返回两个位置之间的距离
geodist key 地名1 地名2 [M|KM|FT|MI]  # 米|千米|英尺|英里
# 5、以给定的经纬度为中心, 距离不超过给定最大距离的所有位置元素
georadius key 经度 纬度 距离 km withdist withcoord count 10 withhash desc
# WITHDIST: 在返回位置元素的同时, 将位置元素与中心之间的距离也一并返回。 距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。
# WITHCOORD: 将位置元素的经度和维度也一并返回。
# WITHHASH: 以 52 位有符号整数的形式, 返回位置元素经过原始 geohash 编码的有序集合分值。 这个选项主要用于底层应用或者调试, 实际中的作用并不大
# COUNT 限定返回的记录数。
4、 bitfield 类型

        这个里类型不常用,简单了解即可。bitfield是将一个Redis字符串看作一个二进制数组,并能对变长位宽和任意没有字节对齐的指定整型域进行寻址和修改。

BITFIELD key [GET type offset] [SET type offset value] [INCRBY type offset increment] [OVERFLOW WRAP|SAT|FAIL]
5、Steam 类型

        Stream 类型是Redis5.0版本新增的数据结构,实现消息队列,支持消息持久化、支持自动生成全局唯一ID,支持ack确认消息模式,支持消费者组模式等,就是Redis实现MQ。一般消息队列使用其他中间件实现,如果是小型项目可以考虑Stream数据类型,具体使用将在后续有使用场景时介绍。

6、总结

        本文介绍了Redis 另外五种数据结构:bitmap、geo、hyperloglog、bitfield、stream,从使用命令入手,熟悉每个数据结构的使用场景和使用方式,帮助大家更加深入熟悉Redis。

·        本人是一个从小白自学计算机技术,对运维、后端、各种中间件技术、大数据等有一定的学习心得,想获取自学总结资料(pdf版本)或者希望共同学习,关注微信公众号:it自学社团。后台回复相应技术名称/技术点即可获得。(本人学习宗旨:学会了就要免费分享)

        

这篇关于Redis 数据类型及其常用命令二(bitmap、geo、hyperloglog、bitfield、stream)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/726109

相关文章

零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

zset是有序集合,内部除了存储元素外,还会存储一个score,存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列,不同元素的score可以重复,score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd  zadd key [NX | XX] [GT | LT]   [CH] [INCR] score member [score member ...]

C 语言的基本数据类型

C 语言的基本数据类型 注:本文面向 C 语言初学者,如果你是熟手,那就不用看了。 有人问我,char、short、int、long、float、double 等这些关键字到底是什么意思,如果说他们是数据类型的话,那么为啥有这么多数据类型呢? 如果写了一句: int a; 那么执行的时候在内存中会有什么变化呢? 橡皮泥大家都玩过吧,一般你买橡皮泥的时候,店家会赠送一些模板。 上

maven发布项目到私服-snapshot快照库和release发布库的区别和作用及maven常用命令

maven发布项目到私服-snapshot快照库和release发布库的区别和作用及maven常用命令 在日常的工作中由于各种原因,会出现这样一种情况,某些项目并没有打包至mvnrepository。如果采用原始直接打包放到lib目录的方式进行处理,便对项目的管理带来一些不必要的麻烦。例如版本升级后需要重新打包并,替换原有jar包等等一些额外的工作量和麻烦。为了避免这些不必要的麻烦,通常我们

Redis中使用布隆过滤器解决缓存穿透问题

一、缓存穿透(失效)问题 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存中没有命中,会去数据库中查询,而数据库中也没有该数据,并且每次查询都不会命中缓存,从而每次请求都直接打到了数据库上,这会给数据库带来巨大压力。 二、布隆过滤器原理 布隆过滤器(Bloom Filter)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用多个不同的哈希函数将一个元素映射到一个位数组中的多个位置,并将这些位置的值置

Lua 脚本在 Redis 中执行时的原子性以及与redis的事务的区别

在 Redis 中,Lua 脚本具有原子性是因为 Redis 保证在执行脚本时,脚本中的所有操作都会被当作一个不可分割的整体。具体来说,Redis 使用单线程的执行模型来处理命令,因此当 Lua 脚本在 Redis 中执行时,不会有其他命令打断脚本的执行过程。脚本中的所有操作都将连续执行,直到脚本执行完成后,Redis 才会继续处理其他客户端的请求。 Lua 脚本在 Redis 中原子性的原因

C语言程序设计(数据类型、运算符与表达式)

一、C的数据类型 C语言提供的数据类型: 二、常量和变量 2.1常量和符号常量 在程序运行过程中,其值不能被改变的量称为常量。 常量区分为不同的类型: 程序中用#define(预处理器指令)命令行定义变量将代表常量,用一个标识符代表一个常量,称为符合常量。 2.2变量 变量代表内存中具有特定属性的一个存储单元,用来存放数据,在程序运行期间,这些值是可以 改变的。 变

JavaSE(十三)——函数式编程(Lambda表达式、方法引用、Stream流)

函数式编程 函数式编程 是 Java 8 引入的一个重要特性,它允许开发者以函数作为一等公民(first-class citizens)的方式编程,即函数可以作为参数传递给其他函数,也可以作为返回值。 这极大地提高了代码的可读性、可维护性和复用性。函数式编程的核心概念包括高阶函数、Lambda 表达式、函数式接口、流(Streams)和 Optional 类等。 函数式编程的核心是Lambda

laravel框架实现redis分布式集群原理

在app/config/database.php中配置如下: 'redis' => array('cluster' => true,'default' => array('host' => '172.21.107.247','port' => 6379,),'redis1' => array('host' => '172.21.107.248','port' => 6379,),) 其中cl

Redis的rehash机制

在Redis中,键值对(Key-Value Pair)存储方式是由字典(Dict)保存的,而字典底层是通过哈希表来实现的。通过哈希表中的节点保存字典中的键值对。我们知道当HashMap中由于Hash冲突(负载因子)超过某个阈值时,出于链表性能的考虑,会进行Resize的操作。Redis也一样。 在redis的具体实现中,使用了一种叫做渐进式哈希(rehashing)的机制来提高字典的缩放效率,避

【吊打面试官系列-Redis面试题】说说 Redis 哈希槽的概念?

大家好,我是锋哥。今天分享关于 【说说 Redis 哈希槽的概念?】面试题,希望对大家有帮助; 说说 Redis 哈希槽的概念? Redis 集群没有使用一致性 hash,而是引入了哈希槽的概念,Redis 集群有 16384 个哈希槽,每个 key 通过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定放置哪个槽, 集群的每个节点负责一部分 hash 槽。