5.1.4 NoSQL数据库 |
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目录 1.Geospatial(地理位置) 2.Hyperloglog(基数统计) 3.BitMaps(位图) 1.Geospatial(地理位置)使用经纬度定位地理坐标并用一个有序集合zset保存，可以使用Zset命令来操作。Redis 的 Geo 在Redis3.2 版本就推出了！ 这个功能可以推算地理位置的信息，两地之间的距离，方圆几里的人！ 命令描述举例geoadd key longitud(经度) latitude(纬度) member [..]将具体经纬度的坐标存入一个有序集合
# 规则：两级无法直接添加，我们一般会下载城市数据，直接通过java程序一次性导入！ # 有效的经度从-180度到180度。 # 有效的纬度从-85.05112878度到85.05112878度。 # 当坐标位置超出上述指定范围时，该命令将会返回一个错误 geoadd china:city 116.40 39.90 beijinggeopos key member [member..]获取集合中的一个/多个成员坐标GEOPOS china:city beijing # 获取指定的城市的经度和纬度！geodist key member1 member2 [unit]返回两个给定位置之间的距离。默认以米作为单位。
指定单位的参数 unit 必须是以下单位的其中一个： 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。 GEODIST china:city beijing shanghai km # 查看上海到北京的直线距离georadius key longitude latitude radius m|km|mi|ft [WITHCOORD][WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count]以给定的经纬度为中心， 返回集合包含的位置元素当中， 与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素。
关于GEORADIUS的参数 通过georadius就可以完成 附近的人功能 withcoord:带上坐标 withdist:带上距离，单位与半径单位相同 COUNT n : 只显示前n个(按距离递增排序) GEORADIUS china:city 110 30 1000 km # 以110，30 这个经纬度为中心，寻找方圆1000km内的城市 GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist # 显示到中间距离的位置 GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist withcoord count 1 # 筛选出指定的结果！ GEORADIUSBYMEMBER key member radius...功能与GEORADIUS相同，只是中心位置不是具体的经纬度，而是使用结合中已有的成员作为中心点。GEORADIUSBYMEMBER china:city beijing 1000 km # 找出位于指定元素周围的其他元素！geohash key member1 [member2..]返回一个或多个位置元素的Geohash表示。使用Geohash位置52点整数编码。该命令将返回11个字符的Geohash字符串!geohash china:city beijing chongqi 1) "wx4fbxxfke0" 2) "wm5xzrybty0" ----------------georadius--------------------- 127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 120 30 500 km withcoord withdist # 查询经纬度(120,30)坐标500km半径内的成员 1) 1) "hangzhou" 2) "29.4151" 3) 1) "120.20000249147415" 2) "30.199999888333501" 2) 1) "shanghai" 2) "205.3611" 3) 1) "121.40000134706497" 2) "31.400000253193539" ------------geohash--------------------------- 127.0.0.1:6379> geohash china:city yichang shanghai # 获取成员经纬坐标的geohash表示 1) "wmrjwbr5250" 2) "wtw6ds0y300" 2.Hyperloglog(基数统计)什么是基数？ 数据集中不重复的元素的个数。 Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。其底层使用string数据类型 应用场景： 网页的访问量（UV）：一个用户多次访问，也只能算作一个人。 传统实现，存储用户的id,然后每次进行比较。当用户变多之后这种方式及其浪费空间，而我们的目的只是计数，Hyperloglog就能帮助我们利用最小的空间完成。 命令描述PFADD key element1 [elememt2..]添加指定元素到 HyperLogLog 中PFCOUNT key [key]返回给定 HyperLogLog 的基数估算值。PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey..]将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog ----------PFADD--PFCOUNT--------------------- 127.0.0.1:6379> PFADD myelemx a b c d e f g h i j k # 添加元素 (integer) 1 127.0.0.1:6379> type myelemx # hyperloglog底层使用String string 127.0.0.1:6379> PFCOUNT myelemx # 估算myelemx的基数 (integer) 11 127.0.0.1:6379> PFADD myelemy i j k z m c b v p q s (integer) 1 127.0.0.1:6379> PFCOUNT myelemy (integer) 11 ----------------PFMERGE----------------------- 127.0.0.1:6379> PFMERGE myelemz myelemx myelemy # 合并myelemx和myelemy 成为myelemz OK 127.0.0.1:6379> PFCOUNT myelemz # 估算基数 (integer) 17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 ！ 3.BitMaps(位图)使用位存储，信息状态只有 0 和 1 Bitmap是一串连续的2进制数字（0或1），每一位所在的位置为偏移(offset)，在bitmap上可执行AND,OR,XOR,NOT以及其它位操作。 应用场景 签到统计（到了1，未到0）、状态统计（每天打卡，打卡了1，未打卡0） 命令描述setbit key offset value为指定key的offset位设置值getbit key offset获取offset位的值bitcount key [start end]统计字符串被设置为1的bit数，也可以指定统计范围按字节bitop operration destkey key[key..]对一个或多个保存二进制位的字符串 key 进行位元操作，并将结果保存到 destkey 上。BITPOS key bit [start] [end]返回字符串里面第一个被设置为1或者0的bit位。start和end只能按字节,不能按位 ------------setbit--getbit-------------- 127.0.0.1:6379> setbit sign 0 1 # 设置sign的第0位为 1 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit sign 2 1 # 设置sign的第2位为 1 不设置默认 是0 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit sign 3 1 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit sign 5 1 (integer) 0 127.0.0.1:6379> type sign string 127.0.0.1:6379> getbit sign 2 # 获取第2位的数值 (integer) 1 127.0.0.1:6379> getbit sign 3 (integer) 1 127.0.0.1:6379> getbit sign 4 # 未设置默认是0 (integer) 0 -----------bitcount---------------------------- 127.0.0.1:6379> BITCOUNT sign # 统计sign中为1的位数 (integer) 4
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