Redis中五大基本数据类型和三种特殊数据类型详解

目录

  • 介绍
    • 概念
    • 基本命令
    • redis是单线程的
  • 五大基本数据类型
    • String
      • 命令
      • 应用场景
    • List
      • 命令
      • 应用场景
    • Set
      • 命令
      • 应用场景
    • Hash
      • 命令
      • 应用场景
    • Zset
      • 命令
      • 应用场景
  • 三种特殊数据类型
    • geospatial(地理位置)
    • Hyperloglog
    • Bitmap


以下是Redis相关笔记总结,方便自己以后复习,同时也希望对大家有所帮助。

内容 地址链接
Redis在Linux环境下的详细安装教程 https://blog.csdn.net/BBQ__ZXB/article/details/123905061
Redis中五大基本数据类型和三种特殊数据类型 https://blog.csdn.net/BBQ__ZXB/article/details/124169168
Redis中基本事务操作及乐观锁的实现 https://blog.csdn.net/BBQ__ZXB/article/details/124192251
Java中使用JedisAPI操作Redis中五大基本数据类型 https://blog.csdn.net/BBQ__ZXB/article/details/124194220
Spring boot整合Redis(入门教程) https://blog.csdn.net/BBQ__ZXB/article/details/124301234
Redis主从复制详解(入门教程) https://blog.csdn.net/BBQ__ZXB/article/details/124802602
Spring boot整合Redis实现发布订阅(超详细) https://blog.csdn.net/BBQ__ZXB/article/details/124980860
Redis执行save命令时报错ERR https://blog.csdn.net/BBQ__ZXB/article/details/123995289

介绍

概念

Redis 是一个开源(BSD许可)的,内存中的数据结构存储系统,它可以用作数据库、缓存和消息中间件。 它支持多种类型的数据结构,如 字符串(strings), 散列(hashes), 列表(lists), 集合(sets), 有序集合(sorted sets) 与范围查询, bitmaps, hyperloglogs 和 地理空间(geospatial) 索引半径查询。 Redis 内置了 复制(replication),LUA脚本(Lua scripting), LRU驱动事件(LRU eviction),事务(transactions) 和不同级别的 磁盘持久化(persistence), 并通过 Redis哨兵(Sentinel)和自动 分区(Cluster)提供高可用性(high availability)。

基本命令

#############################################基础命令#############################################
127.0.0.1:6379> select 3   #切换数据库
OK
127.0.0.1:6379[3]> dbsize  #查看DB大小
(integer) 0
#查看数据库所有的key
keys *   
#set key
set {key} {value}  
 #get key
get {key}
#清除当前数据库
flushdb 
#清除所有数据库 
flushall 
#判断某个key是否存在
exists {name} 
#1表示当前库,在当前库删除key为{name}的键值对
move {name} 1  
#设置key为{name}的键值对有效时间为{seconds}秒 比如 expir name 10
expire {name} {43}  
#可以查看key为{name}的键值对的有效时间剩余时间
ttl {name}  
#查看当前key的类型
type {key} 
#给key为key1的值后面追加字符串value
append {key1} "value"  

redis是单线程的

redis是很快的!官方表示,redis是基于内存操作的,CPU不是redis性能瓶颈,redis的瓶颈是根据机器的内存和网络带宽,既然可以使用单线程,就使用单线程了!

Redis是C 语言写的,官方提供的数据为100000+的QPS,完全不比同样是使用key-vale的Memecache差!Redis为什么单线程还这么快?

  1. 误区1∶高性能的服务器一定是多线程的?
  2. 误区2︰多线程(CPU上下文会切换! )一定比单线程效率高!
    先去CPU>内存>硬盘的速度要有所了解!

核心: redis是将所有的数据全部放在内存中的,所以说使用单线程去操作效率就是最高的,多线程(CPU上下文会切换︰会耗时),对于内存系统来说,如果没有上下文切换效率就是最高的!多次读写都是在一个CPU上的,在内存情况下,这个就是最佳的方案!


五大基本数据类型

String

命令

  1. 基本命令
127.0.0.1:6379> set key1 v1		#设置值
OK
127.0.0.1:6379> get key1		#获取值
"v1"
127.0.0.1:6379> exists key1		#判断key1是否存在
(integer) 1
127.0.0.1:6379> append key1 "hello"		#追加字符串,如果当前key不存在就相当于set key
(integer) 7
127.0.0.1:6379> get key1
"v1hello"
127.0.0.1:6379> strlen key1		#获取字符串长度
(integer) 7
127.0.0.1:6379> append key1 ",huhuhu"
(integer) 14
127.0.0.1:6379> get key1
"v1hello,huhuhu"
  1. i++/i+=
127.0.0.1:6379> set views 0		#初始浏览量为0
OK
127.0.0.1:6379> get views
"0"
127.0.0.1:6379> incr views		#自增1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> incr views
(integer) 2
127.0.0.1:6379> get views
"2"
127.0.0.1:6379> decr views		#自减1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> incrby views 10		#设置步长,自定增量
(integer) 11
127.0.0.1:6379> decrby views 10		#设置步长,自定减量
(integer) 1
  1. 字符串范围
127.0.0.1:6379> set key1 "hello,qwertyu"
OK
127.0.0.1:6379> get key1
"hello,qwertyu"
127.0.0.1:6379> getrange key1 2 5   #截取字符串 [2,5]
"llo,"
127.0.0.1:6379> getrange key1 0 -1	#获取所有的字符串,和get key一样
"hello,qwertyu"
127.0.0.1:6379> 
#替换字符串
127.0.0.1:6379> set key2 "abcdefg"
OK
127.0.0.1:6379> get key2
"abcdefg"
127.0.0.1:6379> setrange key2 1 xx 		#替换指定位置开始的字符串
(integer) 7
127.0.0.1:6379> get key2
"axxdefg"
  1. 设置过期时间
    setex(set with expire) #设置过期时间
    setnx(set if not expire) #不存在再设置 (在分布式锁中会使用)
127.0.0.1:6379> setex key3 30 hello		#设置key3的值为hello,30秒后过期
OK
127.0.0.1:6379> ttl key3
(integer) 24
127.0.0.1:6379> get key3
"hello"
127.0.0.1:6379> setnx mykey heoo	#如过mykey不存在,创建mykey
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
1) "key2"
2) "key1"
3) "mykey"
127.0.0.1:6379> ttl key3
(integer) -2
127.0.0.1:6379> setnx mykey mogodb	#如果mykey不存在,创建失败
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get mykey
"heoo"
  1. 多个值赋值/获取(mset/mget)
    mset 同时设置多个值
    mget 同时获取多个值
    msetnx 是原子性操作,要不成功,要不失败
127.0.0.1:6379> mset k1 v1 k2 v2 k3 v3
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k3"
2) "k1"
3) "k2"
127.0.0.1:6379> mget k1 k2 k3
1) "v1"
2) "v2"
3) "v3"
127.0.0.1:6379> msetnx k1 t k4 v4
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get k4
(nil)
  1. 对象
    set user:1 {name:zhangsan,age:3} #设置一个user:1对象 值为json字符串来保存对象
#这里的key是一个巧妙设计: user:{id}:{filed},  在redis是可以的
127.0.0.1:6379> mset user:1:name zhangsan user:1:age 3
OK
127.0.0.1:6379> mget user:1:name user:1:age
1) "zhangsan"
2) "3"
  1. getset
getset  #先get再set
127.0.0.1:6379> getset db redis		#如果不存在值,则返回nil
(nil)
127.0.0.1:6379> get db
"redis"
127.0.0.1:6379> getset db mogodb	#如果存在值,获取原来的值,并且设置新的值
"redis"
127.0.0.1:6379> get db
"mogodb"

应用场景

  • 计数器,文章的阅读量,视频播放量等
  • 统计多单位数量
  • 对象缓存存储

List

在redis中,list可以当成栈,队列,阻塞队列
所以的list命令都是以l开头

命令

  1. lpush / rpush(左插入/右插入),lrang
127.0.0.1:6379> lpush list1 one		#将一个值或者多个值,插入到列表头部(左)
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lpush list1 two
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lpush list1 three
(integer) 3 
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1	#获取list的所有值
1) "three"
2) "two"
3) "one"
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 1	#通过区间获取具体的值
1) "three"
2) "two"
127.0.0.1:6379> rpush list1 right	#将一个值或者多个值,插入到列表尾部(右)
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "three"
2) "two"
3) "one"
4) "right"
  1. lpop / rpop(左移除/右移除)
#lpop  rpop  移除
127.0.0.1:6379> lpop list1			#移除list1的第一个元素
"three"
127.0.0.1:6379> rpop list1			#移除list1的最后一个元素
"right"
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "two"
2) "one"
  1. lindex (通过下标获取某list的值)
#lindex  
127.0.0.1:6379> lindex list1 1		#通过下标获得list中的某一个值
"one"
127.0.0.1:6379> lindex list1 0
"two"
  1. llen(返回列表的长度)
127.0.0.1:6379> lpush list1 one
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lpush list1 two
(integer) 2
127.0.0.1:6379> llen list1			#返回列表的长度
(integer) 2
  1. lrem(移除指定的值)
127.0.0.1:6379> lpush list1 one
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lpush list1 two
(integer) 2
127.0.0.1:6379> llen list1
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lpush list1 two
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lrem list1 1 one		#移除list1中指定个数的value,精确匹配
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lrem list1 2 two
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
(empty list or set)
  1. ltrim (针对某list,通过下标截取指定长度)
    对一个列表进行修剪(trim)
127.0.0.1:6379> lpush mylist "hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lpush mylist "hello1"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lpush mylist "hello2"
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lpush mylist "hello3"
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello3"
2) "hello2"
3) "hello1"
4) "hello"
127.0.0.1:6379> ltrim mylist 1 2		#通过下标截取指定长度,这个list已经被改变,只剩截取部分
OK
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello2"
2) "hello1"
  1. rpoplpush(移除列表最后一个元素,并添加入新的list)
127.0.0.1:6379> rpush mylist "hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> rpush mylist "hello1"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> rpush mylist "hello2"
(integer) 3
127.0.0.1:6379> rpush mylist "hello3"
(integer) 4
127.0.0.1:6379> rpoplpush mylist my_otherList  #从mylist中剔除并加入到my_otherList
"hello3"
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello"
2) "hello1"
3) "hello2"
127.0.0.1:6379> lrange my_otherList 0 -1
1) "hello3"
  1. lset(将列表中指定下标的值替换为另外一个值,更新操作)
127.0.0.1:6379> exists list   			#判断list是否存在
(integer) 0
127.0.0.1:6379> lset list 0 item		#如不存在,执行lset会报错
(error) ERR no such key
127.0.0.1:6379> lpush list value111111
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "value111111"
127.0.0.1:6379> lset list 0 item
OK
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "item"

小结:

  • 它实际是一个链表,before Node after,left,right 都可以插入值
  • 如果key不存在,创建新的链表
  • 如果key存在,新增内容
  • 如果移除了所有的值,空链表,不存在
  • 在两边插入或改到值,效率会高

应用场景

  • 消息队列:利用List的PUSH操作,将任务存在List中,然后工作线程再用POP操作将任务取出进行执行。Redis还提供了操作List中某一段的api,你可以直接查询,删除List中某一段的元素。
  • 消息排队,消息队列(Lpush、Rpop)、栈(Lpush、Lpop)
  • 使用list可以构建队列系统,使用sorted set甚至可以构建有优先级的队列系统。

Set

set中的值是不能重复的

命令

  1. sadd(set集合中添加元素)
127.0.0.1:6379> sadd myset "hello"			#set集合中添加元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset "zxb"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset "zb"
(integer) 1
  1. smembers(查看指定set的所有值)
127.0.0.1:6379> smembers myset				#查看指定set的所有值
1) "hello"
2) "zb"
3) "zxb"
  1. sismember(判断某一个值是否在set集合中)
    返回1:表示存在
    返回0:表示不存在
127.0.0.1:6379> sismember myset zxb			#判断某一个值是否在set集合中
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sismember myset z
(integer) 0
  1. scard(获得set集合中的内容元素个数)
127.0.0.1:6379> scard myset				#获得set集合中的内容元素个数
(integer) 3
  1. srem(移除set集合中指定元素)
127.0.0.1:6379> srem myset zxb			#移除set集合中指定元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "hello"
2) "zb"
  1. srandmember(随机抽取几个元素)
    set 无序不重复集合,抽随机!
    srandmember myset 2 随机抽取2个
127.0.0.1:6379> srandmember myset
"hello"
127.0.0.1:6379> srandmember myset		#随机抽选出一个元素
"hello"
127.0.0.1:6379> srandmember myset
"hello"
127.0.0.1:6379> srandmember myset
"hello"
127.0.0.1:6379> srandmember myset
"zb"
127.0.0.1:6379> srandmember myset
"zb"
  1. spop(随机删除一个)/srem(删除指定key)
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "hello"
2) "gsz"
3) "zb"
4) "ghj"
5) "zwj"
6) "sw"
127.0.0.1:6379> srandmember myset 		#随机选择一个
"ghj"
127.0.0.1:6379> spop myset 				#随机删除一个
"zb"
127.0.0.1:6379> srem myset 	ghj			#删除指定key为ghj
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers myset			#查看删除后集合
1) "gsz"
2) "zwj"
3) "sw"
4) "hello"
  1. smove(将一个指定的值,移动到另一个set集合中)
127.0.0.1:6379> smembers myset		#查看set集合中元素
1) "gsz"
2) "zwj"
3) "sw"
4) "hello"
127.0.0.1:6379> smove myset myset2 zwj		#将myset集合中的zwj元素移动到myset2集合中
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers myset2				
1) "zwj"
  1. 数字集合类
    微博,b站,共同关注(并集)
    数字集合类:
    • 差集(sdiff)
    • 交集(sinter)
    • 并集(sunion)
127.0.0.1:6379> smembers myset		#myset
1) "ghj"
2) "gsz"
3) "zwj"
4) "sw"
5) "hello"
127.0.0.1:6379> smembers myset2		#myset2
1) "sw"
2) "zwj"
3) "sr"
127.0.0.1:6379> sdiff myset myset2		#差集
1) "ghj"
2) "hello"
3) "gsz"
127.0.0.1:6379> sinter myset myset2		#交集		共同好友可这样实现
1) "sw"
127.0.0.1:6379> sunion myset myset2		#并集
1) "gsz"
2) "ghj"
3) "sr"
4) "zwj"
5) "sw"
6) "hello"

应用场景

微博,A用户将所有关注的人放在一个set集合中,将它的粉丝也放在一个集合中

共同罐关注,共同爱好,,二度好友,推荐好友(六度分割理论)


Hash

Map集合 key-value 当value是map时就是hash 本质和string类型区别不大

key-map

命令

  1. hset / hget
127.0.0.1:6379[1]> hset myhash field1 zxb					#set一个具体的key-value
(integer) 1
127.0.0.1:6379[1]> hget myhash field1
"zxb"
  1. hmset / hmget(多值的set/get)
127.0.0.1:6379[1]> hmset myhash field1 hello field2 world		#同时set多个具体的key-value
OK
127.0.0.1:6379[1]> hmget myhash field1 field2					#同时get多个具体的key-value
1) "hello"
2) "world"
  1. hgetall(获取全部字段)
127.0.0.1:6379[1]> hgetall myhash			#获取全部的字段
1) "field1"
2) "hello"
3) "field2"
4) "world"
  1. hdel(删除hash指定的key字段)
127.0.0.1:6379[1]> hset myhash field1 hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379[1]> hset myhash field2 world
(integer) 1
127.0.0.1:6379[1]> hdel myhash field1		#删除hash指定的key字段,对应的value值也删除了
(integer) 1
127.0.0.1:6379[1]> hgetall myhash
1) "field2"
2) "world"
  1. hlen(获取hash表的字段数量)
127.0.0.1:6379[1]> hmset myhash field1 hello field3 hh
OK
127.0.0.1:6379[1]> hlen myhash			#获取hash表的字段数量
(integer) 3
127.0.0.1:6379[1]>
  1. hexists(判断hash中指定字段是否存在)
127.0.0.1:6379[1]> hexists myhash field1	#判断hash中指定字段是否存在
(integer) 1
  1. hkeys / hvals (只获得key / value)
#只获得所有field
127.0.0.1:6379[1]> hkeys myhash
1) "field2"
2) "field1"
3) "field3"
#只获得左右field对应的value
127.0.0.1:6379[1]> hvals myhash
1) "world"
2) "hello"
3) "hh"
  1. hincry /hincrbyfloat
    hincry key field increment :为哈希表 key 中的指定字段的整数值加上增量 increment
    hincrbyfloat key field increment:为哈希表 key 中的指定字段的浮点数值加上增量 increment
127.0.0.1:6379[1]> hset myhash field4 5		
(integer) 1
127.0.0.1:6379[1]> hincrby myhash field4 1		#指定增量5
(integer) 6
127.0.0.1:6379[1]> hincrby myhash field4 -1
(integer) 5
127.0.0.1:6379[1]> hsetnx myhash field4 hello	#如果存在则不能设置
(integer) 0
127.0.0.1:6379[1]> hget myhash field4
"5"
127.0.0.1:6379> hset myhash field5 4.3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hincrbyfloat myhash field5 0.3	#指定增量0.3
"4.6"
127.0.0.1:6379[1]> hsetnx myhash field6 hello		#如果不存在可以设置
(integer) 1

应用场景

hash用于存储经常变更的数据,比如:user name age,尤其是用户相关的信息等
hash更适合于对象的存储 ; String更加适合字符串存储


Zset

在set的基础上,增加了一个值
set k1 v1
zset k1 score1 v1

命令

  1. zadd / zrange
127.0.0.1:6379[2]> zadd myset 1 one					#添加一个值
(integer) 1
127.0.0.1:6379[2]> zadd myset 2 two
(integer) 1
127.0.0.1:6379[2]> zadd myset 3 three 4 four 		#添加多个值
(integer) 2
127.0.0.1:6379[2]> zrange myset 0 -1
1) "one"
2) "two"
3) "three"
4) "four"
  1. 排序
#排序如何实现
127.0.0.1:6379[2]> zadd salary 2500 xiaohong	#添加三个用户
(integer) 1
127.0.0.1:6379[2]> zadd salary 5000 zxb
(integer) 1
127.0.0.1:6379[2]> zadd salary 500 zx
(integer) 1
#zrangebyscore key min max
127.0.0.1:6379[2]> zrangebyscore salary -inf +inf	#显示全部用户,从小到大排序
1) "zx"
2) "xiaohong"
3) "zxb"
127.0.0.1:6379[2]> zrevrange salary 0 -1		#显示全部用户,从大到小排序
1) "zxb"
2) "xiaohong"
127.0.0.1:6379[2]> ZRANGEBYSCORE salary 500 2500
1) "zx"
2) "xiaohong"
127.0.0.1:6379[2]> ZRANGEBYSCORE salary 0 -1
(empty list or set)
127.0.0.1:6379[2]> ZRANGEBYSCORE salary 500 2500
1) "zx"
2) "xiaohong"
127.0.0.1:6379[2]> ZRANGEBYSCORE salary 500 2500 withscores		#显示全部的用户并且附带成绩
1) "zx"
2) "500"
3) "xiaohong"
4) "2500"
  1. zrem(移除) / zcard(获取有序集合中个数)
127.0.0.1:6379[2]> zrem salary zx			#移除有序集合中的指定zx元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379[2]> zrange salary 0 -1		#查看当前元素
1) "xiaohong"
2) "zxb"
127.0.0.1:6379[2]> zcard salary				#获取有序集合中的个数
(integer) 2
  1. zcount(获取指定区间的成员数量)
127.0.0.1:6379> zadd myset 1 hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd myset 2 world 3 xb
(integer) 2
127.0.0.1:6379> zcount myset 1 3		#获取指定区间的成员数量
(integer) 3

应用场景

set排序 存储班级成绩表,工资表排序
排行榜应用实现 取top N


三种特殊数据类型

geospatial(地理位置)

日常生活中的实例有朋友定位,附近的人,打车距离计算
redis 3.2版本已经推出,该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
6个命令
Redis中五大基本数据类型和三种特殊数据类型详解_第1张图片

  1. 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。
    规则:两级无法导入,一般会下载城市数据,直接通过java程序一次性导入
    查询城市经纬度
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 116.40 39.90 beijing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 121.47 32.23 shanghai 106.50 29.53 chongqin
(integer) 2
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 114
(error) ERR wrong number of arguments for 'geoadd' command
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 114.05 22.52 shengzheng
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 120.16 30.24 hangzhou 108.96 34.26 xian
(integer) 2
  1. geopos (获取指定城市的地理位置)
127.0.0.1:6379> geopos china:city beijing
1) 1) "116.39999896287918091"
   2) "39.90000009167092543"
  1. geodist (返回两个给定位置之间的距离)
    默认单位是米
    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。
127.0.0.1:6379> geodist china:city beijing shanghai
"966814.3446"
127.0.0.1:6379> geodist china:city beijing shanghai km
"966.8143"
127.0.0.1:6379> geodist china:city beijing shanghai mi
"600.7521"

geodist 命令在计算距离时会假设地球为完美的球形, 在极限情况下, 这一假设最大会造成 0.5% 的误差。

  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
    场景:附近的人
    所有的数据应该都录入到china:city
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 1000 km		#以110 30的经纬度为中心,寻找方圆1000km内的城市
1) "chongqin"
2) "xian"
3) "shengzheng"
4) "hangzhou"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km
1) "chongqin"
2) "xian"

其余参数命令:

127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist 		#显示到中间距离的位置
1) 1) "chongqin"
   2) "341.9374"
2) 1) "xian"
   2) "483.8340"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withcoord		#显示他人的定位信息
1) 1) "chongqin"
   2) 1) "106.49999767541885376"
      2) "29.52999957900659211"
2) 1) "xian"
   2) 1) "108.96000176668167114"
      2) "34.25999964418929977"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withcoord asc	#将寻找结果按距离远近升序排列,默认查询排列方式
1) 1) "chongqin"
   2) 1) "106.49999767541885376"
      2) "29.52999957900659211"
2) 1) "xian"
   2) 1) "108.96000176668167114"
      2) "34.25999964418929977"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withcoord desc	#将寻找结果按距离远近降序排列
1) 1) "xian"
   2) 1) "108.96000176668167114"
      2) "34.25999964418929977"
2) 1) "chongqin"
   2) 1) "106.49999767541885376"
      2) "29.52999957900659211"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 1000 km count 1			#筛选指定结果
1) "chongqin"
  1. georadiusbymember
    找出位于指定范围内的元素,中心点是由给定的位置元素决定
    这个命令和 GEORADIUS 命令一样, 都可以找出位于指定范围内的元素, 但是 GEORADIUSBYMEMBER 的中心点是由给定的位置元素决定的,
    GEORADIUS 那样, 使用输入的经度和纬度来决定中心点
127.0.0.1:6379> georadiusbymember china:city shanghai 1000 km 
1) "shanghai"
2) "beijing"
3) "hangzhou"
  1. geohash
    返回一个或多个位置元素的Geohash字符串
    将二维的经纬度转换为一维的字符串,如果两个字符串越接近,那么则距离越近
127.0.0.1:6379> geohash china:city beijing shanghai
1) "wx4fbxxfke0"
2) "wtwrk57c250"

Hyperloglog

  • 什么是基数
    一个可重复集合内不重复元素的个数就是基数。
    比如:A{1,2,3,4,5,6} B{1,2,3,4,5}
    基数(不重复的元素)=5,可以接受误差

优点:占用的内存是固定的,2^64不同的元素的技术,只需要12kb内存
场景:网页的UV(一个人访问一个网站多次,但是还是算一个人)
传统方式:使用set保存用户id,统计set中的中元素数量作为标准判断,如保存大量的 用户id,会比较麻烦。目的是计数而不是保存id

#Hyperloglog 基数统计算法
#测试
127.0.0.1:6379> pFadd mykey a b c d e f g h i j		#创建第一组元素mykey
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey					#统计mykey基数数量
(integer) 10
127.0.0.1:6379> pFadd mykey2 k m n z x c v b		#创建第一组元素mykey2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey2
(integer) 8
127.0.0.1:6379> PFMERGE mykey3 mykey mykey2			#合并mykey mykey2=》mykey3 并集
OK
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey3					#查看并集数量
(integer) 16

Bitmap

位存储
场景:

  1. 统计疫情感染人数,一共有10万人,可用10万个0表示,感染者可修改为1;
  2. 统计用户信息,活跃与不活跃;
  3. 统计登录,登录与不登录

setbit key offset value:value只能是0或者1

#两个状态的,都可以使用Bitmaps(位图,数据结构!都是操作二进制位来进行记录,就只有0和1两个状态)
#测试,一周7天的打卡情况  统计打卡天数
127.0.0.1:6379> setbit sign 0 1		#周一 打卡
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 1 0 	#周二 未打卡
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 2 1 	#周三 打卡
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 3 1 	#周四 打卡
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 4 0		#周五 未打卡 
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 5 0 	#周六 未打卡
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 6 0 	#周日 打卡
(integer) 0
#查看某一天是否打卡
127.0.0.1:6379> getbit sign 3		#查看周四打卡情况
(integer) 1						   #返回1,表示打卡
127.0.0.1:6379> getbit sign 6
(integer) 0
127.0.0.1:6379> getbit sign 5
(integer) 0
127.0.0.1:6379> getbit sign 4
(integer) 1
#统计打卡天数
127.0.0.1:6379> BITCOUNT sign		#统计打卡天数
(integer) 4						   #4天


本文是redis学习中的简单记录,在工作中如果有其他需要,可访问Redis官方文档中查看。
redis命令手册(中文)

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