本篇内容主要讲解“redis中的三种特殊数据类型”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“redis中的三种特殊数据类型”吧!

redis 三种特殊的数据类型

Geospatial 地理位置

Hyperloglog 基数统计

Bitmap 位图场景

Geospatial 地理位置

redis 3.2 版本就推出了 Geospatial

官方文档上可以详细的看到用法：

https://www.redis.net.cn/order/3685.html

Geospatial 可以使用在如下场景：

附近的人

打车计算距离

朋友定位

等一系列跟定位有关的场景

Geospatial 只有 六个命令

GEOADD

GEODIST

GEOHASH

GEOPOS

GEORADIUS

GEORADIUSBYMEMBER

GEOADD

添加地理位置

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 key [NX|XX] [CH] longitude latitude member [longitude latitude member ...]

添加经纬度，城市名

127.0.0.1:6379>GEOADDcity113.08755928.251818changsha(integer)1127.0.0.1:6379>GEOADDcity114.06455222.548457shenzhen(integer)1127.0.0.1:6379>GEOADDcity104.08704530.666416chengdu(integer)1127.0.0.1:6379>GEOADDcity118.80242232.064653nanjing(integer)1127.0.0.1:6379>GEOADDcity106.55843429.568996chongqing(integer)1127.0.0.1:6379>GEOADDcity121.46361531.195908shanghai(integer)1127.0.0.1:6379>GEOADDcity117.20809339.091103tianjin(integer)1GEOPOS

GEOPOS key member [member ...]

获取指定城市的经纬度信息

127.0.0.1:6379>GEOPOScitychangsha1)1)"113.08755666017532349"2)"28.25181827470789386"127.0.0.1:6379>GEOPOScitytianjin1)1)"117.20809489488601685"2)"39.0911021322545551"GEODIST

GEODIST key member1 member2 [m|km|ft|mi]

其中有如下 4 个单位：

m ：米

km：公里

ft：英尺

mi：英里

获取两个城市之间的距离

127.0.0.1:6379>GEODISTcitychangshatianjin"1264101.6876"127.0.0.1:6379>GEODISTcitychangshatianjinkm"1264.1017"127.0.0.1:6379>GEODISTcitychangshashenzhenkm"641.9034"GEOHASH

GEOHASH key member [member ...]

返回一个或者多个GEOHASH 表示的元素， 返回 11 个字符 Geohash 字符串

127.0.0.1:6379>GEOHASHcitychangsha1)"wt02tr5fg00"127.0.0.1:6379>GEOHASHcitychangshabeijing1)"wt02tr5fg00"2)(nil)127.0.0.1:6379>GEOHASHcitychangshabeijingtianjinchongqing1)"wt02tr5fg00"2)(nil)3)"wwgq7hk64t0"4)"wm7b0yc7zk0"GEORADIUS

GEORADIUS key longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count [ANY]] [ASC|DESC] [STORE key] [STOR

指定经纬度作为原点，指定半径，查询在指定范围内的城市，这些城市都是在我们自己的集合里面

127.0.0.1:6379>GEORADIUScity11030500m(emptyarray)127.0.0.1:6379>GEORADIUScity11030500km1)"chongqing"2)"changsha"127.0.0.1:6379>GEORADIUScity110301000km1)"chongqing"2)"chengdu"3)"shenzhen"4)"changsha"5)"nanjing"127.0.0.1:6379>GEORADIUScity11030700kmwithcoord1)1)"chongqing"2)1)"106.55843228101730347"2)"29.56899626404301529"2)1)"chengdu"2)1)"104.08704489469528198"2)"30.6664164635846177"3)1)"changsha"2)1)"113.08755666017532349"2)"28.25181827470789386"127.0.0.1:6379>GEORADIUScity11030700kmwithdist1)1)"chongqing"2)"335.6530"2)1)"chengdu"2)"572.3911"3)1)"changsha"2)"357.4711"127.0.0.1:6379>GEORADIUScity11030700kmwithhash1)1)"chongqing"2)(integer)40260594356999312)1)"chengdu"2)(integer)40261378317985063)1)"changsha"2)(integer)4050903792284309

GEORADIUSBYMEMBER

GEORADIUSBYMEMBER key member radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count [ANY]] [ASC|DESC] [STORE key] [STOREDIST key]

找出位于指定元素周围的城市

127.0.0.1:6379>GEORADIUSBYMEMBERcitytianjin1000km1)"nanjing"2)"tianjin"3)"shanghai"127.0.0.1:6379>GEORADIUSBYMEMBERcitytianjin500km1)"tianjin"127.0.0.1:6379>GEORADIUSBYMEMBERcitytianjin5000km1)"chongqing"2)"chengdu"3)"shenzhen"4)"changsha"5)"shanghai"6)"nanjing"7)"tianjin"

Geospatial 底层的原理就是使用 Zset 有序集合来实现的，我们可以使用 Zset 有序集合的命令来操作 Geo ，咱们是用 Zset 的指令来感受一波

127.0.0.1:6379>ZRANGEcity0-11)"chongqing"2)"chengdu"3)"shenzhen"4)"changsha"5)"shanghai"6)"nanjing"7)"tianjin"127.0.0.1:6379>ZCARDcity(integer)7Hyperloglog 基数统计

基数是个啥？

基数，就是不重复的数，例如：

A = {1,2,3,4,5}

B = {2,3,4,5,6}

那么 A 和 B 的取并集的基数就是 6

简介

Hyperloglog 是 redis 2.8.9 版本开始有的这种数据结构

redis hyperloglog 基数统计也是一种算法

例如有这样的应用场景：

网页访问人数统计，同一个用户多次访问网站，也是只算作 1

传统的方式是使用 set 集合的方式来保存 id，统计 set 里面 id 的个数，来计算人数

这种方式也没有问题，但是若数据量很大的时候，就会非常麻烦，因为我们拿 id 是没有用的，我们只需要计数而已

优点

Hyperloglog 占用的内存空间是固定的，2^16 次方，只需要占用 12 KB 内存，从内存的角度来技术选型，Hyperloglog 是首选哦

PFADD key element [element ...]

向 Hyperloglog 中添加一个或者多个元素

PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]

将多个 Hyperloglog 取并集，得到一个结果 Hyperloglog ，里面的数据是不会重复的

127.0.0.1:6379>PFADDmyhash12345678(integer)1127.0.0.1:6379>pfaddmyhash3345678908899(integer)1127.0.0.1:6379>PFMERGEresmyhashmyhash3OK127.0.0.1:6379>PFCOUNTres(integer)12127.0.0.1:6379>PFCOUNTmyhash(integer)8127.0.0.1:6379>PFCOUNTmyhash3(integer)10Bitmaps 位图场景

Bitmaps 位图，位存储

一般用于，统计用户信息，活跃，不活跃，

登录，不登录

打卡，不打卡 等等，两种状态

Bitmaps 位图，也是一种数据结构，是操作二进制的方式来进行记录的，只有 0 和 1 两种状态

例如我们举个例子，来记录着一周每天的心情，1 是开心，0 是沮丧

SETBIT key offset value

设置 bit 位的值

GETBIT key offset

获取 bit 位的值

127.0.0.1:6379>SETBITweek01(integer)0127.0.0.1:6379>SETBITweek11(integer)0127.0.0.1:6379>SETBITweek21(integer)0127.0.0.1:6379>SETBITweek30(integer)0127.0.0.1:6379>SETBITweek40(integer)0127.0.0.1:6379>SETBITweek51(integer)0127.0.0.1:6379>SETBITweek61(integer)0127.0.0.1:6379>GETBITweek6(integer)1127.0.0.1:6379>GETBITweek5(integer)1

到此，相信大家对“redis中的三种特殊数据类型”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！