第05-02节：Redis的十大数据类型

我的后端学习大纲

我的Redis学习大纲

在这里插入图片描述

6、地理空间（GEO）类型简介：

6.1.什么是GEO：

1.GEO主要是用于地理位置信息，并对存储的信息进行操作，包括：
- 添加地理位置的坐标
- 获取地理位置的坐标
- 计算两个位置之间的距离
- 根据用户给定的经纬度坐标来获取指定范围内的地理位置集合
2.SQL进行地理位置查询的缺点：select taxi from position where x0-r < x < x0 + r and y0-r < y < y0+r
- 查询性能问题，如果并发高，数据量大这种查询是要搞垮数据库的
- 这个查询的是一个矩形访问，而不是以我为中心r公里为半径的圆形访问。
- 精准度的问题，我们知道地球不是平面坐标系，而是一个圆球，这种矩形计算在长距离计算时会有很大误差

6.2.命令：

在这里插入图片描述

如何获取某个地址的经纬度：

百度地图可以获取

a.GEOADD添加经纬度坐标：

在这里插入图片描述

1.命令：GEOADD city 116.403963 39.915119 "天安门" 116.403414 39.924091 "故宫" 116.024067 40.362639 "长城"
2.当有中文乱码的时候，需要加--raw参数，这是客户端的原因：

b.GEOPOS返回经纬度：

在这里插入图片描述

d.GEOHAS:返回坐标的geohash表示：

a.命令

在这里插入图片描述

b.说明：

1.geohash算法生成的base32编码值，3维变2维再变1维

c.GEODIST:两个位置之间的距离：

在这里插入图片描述

命令：GEODIST city 天安门故宫 km

f.GEORADIUS：

1.georadius 以给定的经纬度为中心，返回键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
GEORADIUS city 116.418017 39.914402 10 km withdist withcoord count 10 withhash desc
GEORADIUS city 116.418017 39.914402 10 km withdist withcoord withhash count 10 desc

说明：

WITHDIST: 在返回位置元素的同时，将位置元素与中心之间的距离也一并返回。距离的单位和用户给定的范围单位保持一致
WITHCOORD: 将位置元素的经度和维度也一并返回
WITHHASH: 以 52 位有符号整数的形式，返回位置元素经过原始 geohash 编码的有序集合分值。这个选项主要用于底层应用或者调试，实际中的作用并不大
COUNT 限定返回的记录数。

案例： 当前位置(116.418017 39.914402)
在这里插入图片描述

g.GEORADIUSBYMEMBER:

在这里插入图片描述

7、基数统计（HyperLogLog）类型：

7.1.什么是基数统计：

1.HyperLogLog主要是用于做基数（不重复的数字或者ip，重点是不重复，这就是基数）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的时候，计算基数所需的空间总是固定且很小的
2.在redis中，每个HyperLogLog键只需要花费12KB内存，就可以计算2的64次方的不同元素的基数，这和基数计算时，元素越多内存消耗就越多的集合形成鲜明对比
3.但因为HyperLogLog只会根据输入元素来计算基数，而不会存储输入元素本身，所以HyperLogLog不能像集合那样，返回输入的各个元素

7.2.基本命令：

在这里插入图片描述

7.3.应用场景：

在这里插入图片描述

8、位图（bitmap）类型：

a.什么是位图：

1.位图（bitmap）是由0和1状态表现的二进制位的bit数组

说明：

用String类型作为底层数据结构实现的一种统计二值状态的数据类型
位图本质是数组，它是基于String数据类型的按位的操作。该数组由多个二进制位组成，每个二进制位都对应一个偏移量(我们称之为一个索引)。
Bitmap支持的最大位数是2^32位，它可以极大的节约存储空间，使用512M内存就可以存储多达42.9亿的字节信息(2^32 = 4294967296)