本文主要是介绍Redis系列学习文章分享---第十篇(Redis快速入门之附近商铺+用户签到+UV统计),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!
Redis的实战篇-附近商铺+用户签到+UV统计
目录
- Redis的实战篇-附近商铺+用户签到+UV统计
- 目录
- 1. 附近商铺-GE0数据结构的基本用法
- 1.1 概述
- 1.2 示例代码
- 2. 附近商铺-导入店铺数据到 GEO
- 2.1 概述
- 2.2 示例代码
- 3. 附近商铺-实现附近商户功能
- 3.1 概述
- 3.2 示例代码
- 4. 用户签到-BitMap功能演示
- 4.1 概述
- 4.2 示例代码
- 5. 用户签到-实现签到功能
- 5.1 概述
- 5.2 示例代码
- 6. 用户签到-统计连续签到
- 6.1 概述
- 6.2 示例代码
- 7. UV统计-HyperLogLog的用法
- 7.1 概述
- 7.2 示例代码
- 8. UV统计-测试百万数据的统计
- 8.1 概述
- 8.2 示例代码
目录
- 附近商铺-GE0数据结构的基本用法
- 附近商铺-导入店铺数据到 GEO
- 附近商铺-实现附近商户功能
- 用户签到-BitMap功能演示
- 用户签到-实现签到功能
- 用户签到-统计连续签到
- UV统计-HyperLogLog的用法
- UV统计-测试百万数据的统计
1. 附近商铺-GE0数据结构的基本用法
1.1 概述
GE0数据结构是Redis提供的用于地理位置信息存储和查询的数据结构,可以实现附近商铺功能。
1.2 示例代码
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);// 添加店铺位置
double longitude = 116.404;
double latitude = 39.915;
String shopId = "shop123";
jedis.geoadd("shops", longitude, latitude, shopId);// 查询附近的店铺
List<GeoRadiusResponse> nearbyShops = jedis.georadius("shops", longitude, latitude, 10, GeoUnit.KM);
for (GeoRadiusResponse shop : nearbyShops) {System.out.println("Shop ID: " + shop.getMemberByString() + ", Distance: " + shop.getDistance());
}
2. 附近商铺-导入店铺数据到 GEO
2.1 概述
将店铺的位置信息导入到GEO数据结构中,以便实现附近商户功能。
2.2 示例代码
// 读取店铺数据
List<Shop> shops = readShopsFromDatabase();// 导入店铺数据到 GEO
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
for (Shop shop : shops) {jedis.geoadd("shops", shop.getLongitude(), shop.getLatitude(), shop.getId());
}
3. 附近商铺-实现附近商户功能
3.1 概述
通过GEO数据结构,实现查找用户附近的商户的功能。
3.2 示例代码
// 查询附近的商户
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
double longitude = user.getLongitude();
double latitude = user.getLatitude();
List<GeoRadiusResponse> nearbyShops = jedis.georadius("shops", longitude, latitude, 10, GeoUnit.KM);
for (GeoRadiusResponse shop : nearbyShops) {System.out.println("Shop ID: " + shop.getMemberByString() + ", Distance: " + shop.getDistance());
}
4. 用户签到-BitMap功能演示
4.1 概述
BitMap是Redis提供的用于位操作的数据结构,可以用于记录用户签到情况。
4.2 示例代码
// 用户签到
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
String userId = "user123";
String date = "2022-01-01";
jedis.setbit("checkin:" + userId, getDateOffset(date), 1);
5. 用户签到-实现签到功能
5.1 概述
实现用户签到功能,记录用户每天的签到情况。
5.2 示例代码
// 用户签到
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
String userId = "user123";
String date = "2022-01-01";
jedis.setbit("checkin:" + userId, getDateOffset(date), 1);
6. 用户签到-统计连续签到
6.1 概述
统计用户的连续签到天数,可以通过BitMap的位操作实现。
6.2 示例代码
// 统计连续签到天数
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
String userId = "user123";
long consecutiveDays = jedis.bitcount("checkin:" + userId);
System.out.println("连续签到天数: " + consecutiveDays);
7. UV统计-HyperLogLog的用法
7.1 概述
HyperLogLog是一种基数估算算法,可以用于统计UV(独立访客)数量。
7.2 示例代码
// 统计UV
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
String pageViewKey = "page:home:view";
for (int i = 0; i < 1000; i++) {jedis.pfadd(pageViewKey, "user" + i);
}
long uv = jedis.pfcount(pageViewKey);
System.out.println("UV数量: " + uv);
8. UV统计-测试百万数据的统计
8.1 概述
测试HyperLogLog算法在大数据量下的统计性能。
8.2 示例代码
// 测试百万数据的统计
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
String pageViewKey = "page:home:view";
Random random = new Random();
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {jedis.pfadd(pageViewKey, "user" + random.nextInt(1000000));
}
long uv = jedis.pfcount(pageViewKey);
System.out.println("UV数量: " + uv);
感谢您阅读本篇Redis实战篇-附近商铺+用户签到+UV统计的技术博客!如果您有任何问题或建议
这篇关于Redis系列学习文章分享---第十篇(Redis快速入门之附近商铺+用户签到+UV统计)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!