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Redis从入门到深入-高级数据类型(21)

时间:2020-07-28 14:02:54      阅读:77      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:with   log   member   占用   类型   一个   基本   fse   算法   

1. Bitmaps

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1.1 Bitmaps类型的基础操作
  • 获取指定key对应偏移量上的bit值
getbit key offset
  • 设置指定key对应偏移量上的bit值, value 只能是1或 0
setbit key offset value
1.2 Bitmaps类型的扩展操作
  1. 业务场景-电影网站

    • 统计每天某一部电影是否被点播
    • 统计每天有多少部电影被点播
    • 统计每周/月/年有多少部电影被点播
    • 统计年度哪部电影没有被点播
  2. 业务分析

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1.3 Bitmaps类型的扩展操作
  • 对指定key按位进行交、并、非、异或操作, 并将结果保存到destKey中
bitop op destKey key1 [key2...]
- and:交
- or:并
- not:非
- xor:异或
  • 统计指定key中1的数量
bitcount key [start end]

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2. HyperLogLog
2.1 基数集

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2.2 LogLog算法

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2.3 HyperLogLog类型的基本操作
  • 添加数据
pfadd <key> <element> [element...]
  • 统计数据
pfcount <key> [key...]
  • 合并数据
pfmerge <destkey> <sourcekey> [sourekey...]
2.4 相关说明
  • 用于进行基数统计,不是集合,不保存数据,只记录数量而不是具体数据
  • 核心是基数估算算法,最终数值存在一定误差
  • 误差范围:基数估计的结果是一个带有0.81%标准错误的近似值
  • 耗空间极小, 每个hyperloglog key占用了12K的内存用于标记基数
  • pfadd命令不是一次性分配12K内存使用, 会随着基数的增加内存逐渐增大
  • Pfmerge命令合并后占用的存储空间为12K, 无论合并之前数据量多少
3. GEO
3.1 GEO类型的基本操作
  • 添加坐标点
geoadd key longitude latitude member[longitude latitude member...]
  • 获取坐标点
geopos key member[member...]
  • 计算坐标点距离
geodist key member1 member2[unit]
  • 根据坐标求范围内的数据
georadius key longitude latitude radius m|kml ft|mi[with coord] [with dist] [with hash] [count count]
  • 根据点求范围内数据
georadius by member key member radius m|km|ft|mi[with coord] [with dist] [with hash] [count count]
  • 获取指定点对应的坐标hash值
geohash key member[member...]

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Redis从入门到深入-高级数据类型(21)

标签:with   log   member   占用   类型   一个   基本   fse   算法   

原文地址:https://www.cnblogs.com/yurenjun/p/13390032.html

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