【Redis】005

【Redis】005

一、geospatial地理位置

1、概述

将指定的地理空间位置（纬度、经度、名称）添加到指定的key中。这些数据将会存储到sorted set这样的目的是为了方便使用GEORADIUS或者GEORADIUSBYMEMBER命令对数据进行半径查询等操作；

场景：朋友的定位、附近的人、打车距离计算；

Redis的Geo在Redis.2版本就推出了；

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；

2、添加地理位置信息

我们一般会下载城市数据，用Java程序一次性导入；

格式：

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geoadd key 经度 纬度 名称 # 添加一个

代码：

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127.0.0.1:679> geoadd china:city 116.40 9.90 beijing # 添加一个
(integer) 1
127.0.0.1:679> geoadd china:city 121.47 1.2 shanghai 106.50 29.5 chongqing # 添加多个
(integer) 2

图解：

、通过key和城市名获取一个城市的经度和纬度

格式：

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geopos key 名字

代码：

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127.0.0.1:679> geopos china:city beijing
1) 1) "116.9999896287918"
   2) "9.900000091670925"

图解：

4、返回两个给定位置的距离

单位：

• 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；

格式：

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geodist key 名字1 名字2 单位（默认是米）

代码：

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127.0.0.1:679> geodist china:city beijing chongqing
"1464070.8051"

图解：

5、以给定的经度纬度为中心出某一半径内的元素

格式：

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georadius key 给定的经度 给定的纬度 距离 单位

# 获取给定位置和半径内的位置信息

georadius key 给定的经度 给定的纬度 距离 单位 withcood

# 获取给定位置和半径内的位置信息，并显示他人的定位信息

georadius key 给定的经度 给定的纬度 距离 单位 withdist withcood count num

# 可使用withdist withcood count num 设置限制数量

代码：

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127.0.0.1:679> georadius china:city 110 0 1000 km
1) "chongqing"

图解：

6、以给定的位置元素为中心出某一半径内的元素

格式：

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georadiusbymember key 名字 距离 单位

# 其他可参考——5、以给定的经度纬度为中心出某一半径内的元素

代码：

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127.0.0.1:679> georadiusbymember china:city shanghai 1500 km
1) "chongqing"
2) "shanghai"
) "beijing"

图解：

7、获取一个或多个位置元素的Geohash

概述：

返回11个字符的Geohash字符串；

字符串越像，距离越近；

格式：

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geohash key 名字1 名字2 。。。 以此类推即可

代码：

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127.0.0.1:679> geohash china:city beijing shanghai
1) "wx4fbxxfke0"
2) "wtwsj5zbj0"

图解：

8、补充

geo的底层实现原理是Zset，我们可以使用Zset命令来操作geo；

代码：

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127.0.0.1:679> zrange china:city 0 -1
1) "chongqing"
2) "shanghai"
) "beijing"
127.0.0.1:679> zrem china:city beijing
(integer) 1
127.0.0.1:679> zrange china:city 0 -1
1) "chongqing"
2) "shanghai"

二、HyperLogLog基数统计

1、概述

什么是基数：

集合A={1,2,,4,5,}的基数（一个集合中不重复的元素个数）为5；

简介：

Redis2.8.9版本更新出来了HyperLogLog数据结构；

Redis HyperLogLog基数统计算法；

举例：网站的UV（访问人数）；

HyperLogLog基数统计算法优点：占用的内存是固定的2^64不同的元素，只需要消耗12k的内存；

存在0.81%的错误率（是可接受的，如果不容错误，则可以使用set或者其他）；

传统的方式：使用set集合（不允许重复）保存用户的id，这种方式如果保存大量的用户id就会很麻烦；

我们的目的是计数，而不是保存用户id；

2、添加元素并计算数量

代码：

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127.0.0.1:679> pfadd key1 1 2  4 5 6 7 8 9
(integer) 1
127.0.0.1:679> pfcount key1
(integer) 9

图解：

、合并两个

格式：

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pfmerge 合并到的key 被合并的key1 被合并的key2

代码：

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127.0.0.1:679> pfadd key1 1 2  4 5 6 7 8 9
(integer) 1
127.0.0.1:679> pfcount key1
(integer) 9
127.0.0.1:679> pfadd key2 a b c d e f g
(integer) 1
127.0.0.1:679> pfcount key2
(integer) 7
127.0.0.1:679> pfmerge key1 key2
OK
127.0.0.1:679> pfcount key1
(integer) 16
127.0.0.1:679> pfcount key2
(integer) 7
127.0.0.1:679> pfmerge key key1 key2
OK
127.0.0.1:679> pfcount key
(integer) 16

图解：

三、Bitmaps

1、概述

场景：统计用户信息：活跃、不活跃；登录、未登录；打卡、未打卡；两个状态的都可以使用Bitmaps；

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1两种状态；

2、添加

格式：

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setbit key index boolen(0或者1)

图解：

、获取

格式：

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getbit key index

图解：

4、统计

格式：

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bitcount key [start stop]

# 不带[start stop]默认查询全部，带了反而我还没搞明白怎么回事，没懂啥意思

代码：

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127.0.0.1:679> bitcount sign
(integer) 4

图解：

问题：

[start stop]不知道怎么用；

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2025-01-06，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除前往查看统计geospatialredis集合数据类型