标签:并且 offset ash 方法 算法 经纬度 工作 map 设置
现代计算机用二进制(位) 作为信息的基础单位, 1个字节等于8位, 例如“abc”字符串是由3个字节组成, 但实际在计算机存储时将其用二进制表示, “abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99, 对应的二进制分别是01100001、 01100010和01100011,如下图:
合理地使用操作位能够有效地提高内存使用率和开发效率。
? Redis提供了Bitmaps这个“数据类型”可以实现对位的操作:
(1) Bitmaps本身不是一种数据类型, 实际上它就是字符串(key-value) , 但是它可以对字符串的位进行操作。
(2) Bitmaps单独提供了一套命令, 所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。 可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组, 数组的每个单元只能存储0和1, 数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。
bitmaps 最大的优势在于节省内存
在工作当中,我们经常会遇到与统计相关的功能需求,比如统计网站PV(PageView页面访问量),可以使用Redis的incr、incrby轻松实现。
但像UV(UniqueVisitor,独立访客)、独立IP数、搜索记录数等需要去重和计数的问题如何解决?这种求集合中不重复元素个数的问题称为基数问题。
解决基数问题有很多种方案:
(1)数据存储在MySQL表中,使用distinct count计算不重复个数
(2)使用Redis提供的hash、set、bitmaps等数据结构来处理
以上的方案结果精确,但随着数据不断增加,导致占用空间越来越大,对于非常大的数据集是不切实际的。
能否能够降低一定的精度来平衡存储空间?Redis推出了HyperLogLog
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。
在 Redis 里面,每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。这和计算基数时,元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。
但是,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。
什么是基数?
比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}, 那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素)为5。 基数估计就是在误差可接受的范围内,快速计算基数。
Redis 3.2 中增加了对GEO类型的支持。GEO,Geographic,地理信息的缩写。该类型,就是元素的2维坐标,在地图上就是经纬度。redis基于该类型,提供了经纬度设置,查询,范围查询,距离查询,经纬度Hash等常见操作。
geoadd
geoadd
两极无法直接添加,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。
当坐标位置超出指定范围时,该命令将会返回一个错误。
已经添加的数据,是无法再次往里面添加的。
geopos
geodist
georadius
标签:并且 offset ash 方法 算法 经纬度 工作 map 设置
原文地址:https://www.cnblogs.com/steven158/p/14878744.html