第3章小功能大用处-Bitmaps、HyperLogLog、GEO

1.Bitmaps
1.1数据结构模型
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“big”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，“big”分别对应的ASCII码分别是98、105、103，对应的二进制分别是
01100010、01101001和01100111，如下图所示。
在这里插入图片描述
Redis提供了Bitmaps这个“数据结构”可以实现对位的操作。把数据结构加上引号主要因为：

Bitmaps本身不是一种数据结构，实际上它就是字符串，但是它可以对字符串的位进行操作。
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

1.2命令
1.2.1设置值：setbit key offset value
时间复杂度：O(1)
设置键的第offset个位的值（从0算起）
假设现在有20个用户，userid=0，5，11，15，19的用户对网站进行了访问，那么当前Bitmaps初始化结果如下图所示

127.0.0.1:6379> setbit unique:users:2016-04-05 0 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit unique:users:2016-04-05 5 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit unique:users:2016-04-05 11 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit unique:users:2016-04-05 15 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit unique:users:2016-04-05 19 1
(integer) 0

在第一次初始化Bitmaps时，假如偏移量非常大，那么整个初始化过程执行会比较慢，可能会造成Redis的阻塞。
1.2.2.获取值：gitbit key offset//获取键的第offset位的值（从0开始算）
时间复杂度：O(1)
操作获取id=8的用户是否在2016-04-05这天访问过，返回0说明没有访问：

127.0.0.1:6379> getbit unique:users:2016-04-05 8
(integer) 0

由于offset=1000000根本就不存在，所以返回结果也是0：

127.0.0.1:6379> getbit unique:users:2016-04-05 1000000
(integer) 0

1.2.3.获取Bitmaps指定范围值为1的个数：bitcount [start][end]
时间复杂度：O(N)
下面操作计算2016-04-05这天的独立访问用户数量：

127.0.0.1:6379> bitcount unique:users:2016-04-05
(integer) 5

[start]和[end]代表起始和结束字节数，下面操作计算用户id在第1个字节到第3个字节之间的独立访问用户数，对应的用户id是11，15，19。

127.0.0.1:6379> bitcount unique:users:2016-04-05 1 3
(integer) 3

1.2.4Bitmaps间的运算：bitop op destkey key[key…]
时间复杂度：O(N)
bitop是一个复合操作，它可以做多个Bitmaps的and（交集）、or（并
集）、not（非）、xor（异或）操作并将结果保存在destkey中。假设2016-
04-04访问网站的userid=1，2，5，9，如下图所示。
在这里插入图片描述
and（交集）
下面操作计算出2016-04-04和2016-04-03两天都访问过网站的用户数量

127.0.0.1:6379> bitop and unique:users:and:2016-04-04_03 unique: users:2016-04-03
unique:users:2016-04-03
(integer) 2
127.0.0.1:6379> bitcount unique:users:and:2016-04-04_03
(integer) 2

在这里插入图片描述
or（并集）
如果想算出2016-04-04和2016-04-03任意一天都访问过网站的用户数量
（例如月活跃就是类似这种），可以使用or求并集，具体命令如下：

127.0.0.1:6379> bitop or unique:users:or:2016-04-04_03 unique:
users:2016-04-03 unique:users:2016-04-03
(integer) 2
127.0.0.1:6379> bitcount unique:users:or:2016-04-04_03
(integer) 6

not（非）

127.0.0.1:6379> bitop not unique:users:not:2016-04-04 unique:users:2016-04-04
(integer) 2
127.0.0.1:6379> bitcount unique:users:not:2016-04-04
(integer) 12

因为unique:users:2016-04-04共有2字节，取非只取2字节内的。
xor（异或）

127.0.0.1:6379> bitop xor unique:users:xor:2016-04-03_04 unique:users:2016-04-03 unique:users:2016-04-04
(integer) 2
127.0.0.1:6379> bitcount unique:users:xor:2016-04-03_04
(integer) 4

1.2.5计算Bitmaps中第一个值为targetBit的偏移量
bitpos key targetBit [start] [end]
时间复杂度：O(N)
下面操作计算2016-04-04当前访问网站的最小用户id：

127.0.0.1:6379> bitpos unique:users:2016-04-04 1
(integer) 1

除此之外，bitops有两个选项[start]和[end]，分别代表起始字节和结束字
节，例如计算第0个字节到第1个字节之间，第一个值为0的偏移量

127.0.0.1:6379> bitpos unique:users:2016-04-04 0 0 1
(integer) 0

1.3Bitmaps分析
假设网站有1亿用户，每天独立访问的用户有5千万，如果每天用集合类型和Bitmaps分别存储活跃用户可以得到表3-3。
在这里插入图片描述
很明显，这种情况下使用Bitmaps能节省很多的内存空间，尤其是随着时间推移节省的内存还是非常可观的。
但Bitmaps并不是万金油，假如该网站每天的独立访问用户很少，例如只有10万（大量的僵尸用户），那么两者的对比如表3-5所示，很显然，这时候使用Bitmaps就不太合适了，因为基本上大部分位都是0。
在这里插入图片描述
2.HyperLogLog
HyperLogLog并不是一种新的数据结构（实际类型为字符串类型），而是一种基数算法，通过HyperLogLog可以利用极小的内存空间完成独立总数的统计，数据集可以是IP、Email、ID等。HyperLogLog提供了3个命令：pfadd、pfcount、pfmerge。
例如2016-03-06的访问用户是uuid-1、uuid-2、uuid-3、uuid-4，2016-03-05的访问用户是uuid-4、uuid-5、uuid-6、uuid-7。
在这里插入图片描述
2.1添加
pfadd key element [element …] //pfadd用于向HyperLogLog添加元素，如果添加成功返回1：
时间复杂度：O(1)

127.0.0.1:6379> pfadd 2016_03_06:unique:ids "uuid-1" "uuid-2" "uuid-3" "uuid-4"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd 2016_03_06:unique:ids "uuid-1" "uuid-2" "uuid-3" "uuid-4"
(integer) 0
127.0.0.1:6379> pfcount 2016_03_06:unique:ids
(integer) 4

2.2计算独立用户数
pfcount key [key …] //pfcount用于计算一个或多个HyperLogLog的独立总数
时间复杂度：O(1)，使用单个键调用时，平均常数时间非常小。O(N)，其中N是键的个数，当调用多个键时，常数次数要大得多。

127.0.0.1:6379> pfadd 2016_03_05:unique:ids "uuid-4" "uuid-5" "uuid-6" "uuid-7"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount 2016_03_05:unique:ids 2016_03_06:unique:ids
(integer) 7

2.3合并
pfmerge destkey sourcekey [sourcekey …] //pfmerge求多个HyperLogLog的并集并赋值给destkey
时间复杂度：O(N)，合并N个hyperloglog，但是常数时间很高。
例如要计算2016年3月5日和3月6日的访问独立用户数，可以看到最终独立用户数是7：

127.0.0.1:6379> pfadd 2016_03_06:unique:ids "uuid-1" "uuid-2" "uuid-3" "uuid-4"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd 2016_03_05:unique:ids "uuid-4" "uuid-5" "uuid-6" "uuid-7"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfmerge 2016_03_05_06:unique:ids 2016_03_05:unique:ids
2016_03_06:unique:ids
OK
127.0.0.1:6379> pfcount 2016_03_05_06:unique:ids
(integer) 7

2.4.100万个用户放到HyperLogLog和set中的内存对比：
2.4.1.HyperLogLog：
下面使用shell脚本向HyperLogLog插入100万个id，插入前记录一下redis-cli端执行info memory：

127.0.0.1:6379> info memory
# Memory
used_memory:835144
used_memory_human:815.57K
......略

在shell窗口执行下面shell命令

...向2016_05_01:unique:ids插入100万个用户，每次插入1000条：
elements=""
key="2016_05_01:unique:ids"
for i in `seq 1 1000000`
227
do
	elements="${elements} uuid-"${i}
	if [[ $((i%1000)) == 0 ]];
	then
		redis-cli  -a paassword pfadd ${key} ${elements}
		elements=""
	fi
done

当上述代码执行完成后，可以看到内存只增加了15K左右：

127.0.0.1:6379> info memory
# Memory
used_memory:850616
used_memory_human:830.68K
......略

但是，同时可以看到pfcount的执行结果并不是100万：

127.0.0.1:6379> pfcount 2016_05_01:unique:ids
(integer) 1009838

2.4.2.set
可以对100万个uuid使用集合类型进行测试，代码如下：

elements=""
key="2016_05_01:unique:ids:set"
for i in `seq 1 1000000`
do
	elements="${elements} "${i}
	if [[ $((i%1000)) == 0 ]];
	then
		redis-cli -a password sadd ${key} ${elements}
		elements=""
	fi
done

当上述代码执行完成后，可以看到内存使用了84MB：

127.0.0.1:6379> info memory
# Memory
used_memory:88702680
used_memory_human:84.59M
......略

但独立用户数为100万：

127.0.0.1:6379> scard 2016_05_01:unique:ids:set
(integer) 1000000

表3-6列出了使用集合类型和HperLogLog统计百万级用户的占用空间对比。
在这里插入图片描述
可以看到，HyperLogLog内存占用量小得惊人，但是用如此小空间来估算如此巨大的数据，必然不是100%的正确，其中一定存在误差率。Redis官方给出的数字是0.81%的失误率。
HyperLogLog内存占用量非常小，但是存在错误率，开发者在进行数据结构选型时只需要确认如下两条即可：

只为了计算独立总数，不需要获取单条数据。
可以容忍一定误差率，毕竟HyperLogLog在内存的占用量上有很大的优势
2.5GEO
Redis3.2版本提供了GEO（地理信息定位）功能，支持存储地理位置信息用来实现诸如附近位置、摇一摇这类依赖于地理位置信息的功能，对于需要实现这些功能的开发者来说是一大福音。
2.5.1增加地理位置信息
geoadd key [NX|XX] [CH] longitude latitude member [longitude latitude member …]
XX: 只更新已经存在的元素。永远不要添加元素。
NX: 不要更新已经存在的元素。总是添加新元素。
XX和NX选项互斥。
CH: 将返回值从添加的新元素数修改为更改的元素总数(CH是changed的缩写)。更改的元素是添加的新元素和坐标已更新的现有元素。因此，在命令行中指定的具有与过去相同分数的元素不会被计算在内。注意:通常，GEOADD的返回值只计算添加的新元素的数量。
longitude、latitude、member分别是该地理位置的经度、纬度、成员，
时间复杂度：O(log(N)) ，对于添加的每一项，其中N是排序集中元素的个数。

127.0.0.1:6379> geoadd cities:locations 116.28 39.55 beijing 117.12 39.08 tianjin
(integer) 2

2.5.2.获取地理位置信息
geopos key member [member …]
时间复杂度：O(1）

127.0.0.1:6379> geopos cities:locations tianjin
1) 1) "117.12000042200088501"
2) "39.0800000535766543"

2.5.3.获取两个地理位置的距离。
geodist key member1 member2 [m|km|ft|mi] //[米|公里|英里|尺]
时间复杂度：O(1）

127.0.0.1:6379> geodist cities:locations tianjin beijing km
"89.2061"

2.5.4.获取指定位置范围内的地理信息位置集合
georadius key longitude latitude radiusm|km|ft|mi [withcoord] [withdist][withhash] [COUNT count] [asc|desc] [store key] [storedist key]
georadiusbymember key member radiusm|km|ft|mi [withcoord] [withdist][withhash] [COUNT count] [asc|desc] [store key] [storedist key]
georadius和georadiusbymember两个命令的作用是一样的，都是以一个地理位置为中心算出指定半径内的其他地理信息位置，不同的是georadius命令的中心位置给出了具体的经纬度，georadiusbymember只需给出成员即可。其中radiusm|km|ft|mi是必需参数，指定了半径（带单位），这两个命令有很多可选参数，如下所示：

withcoord：返回结果中包含经纬度。
withdist：返回结果中包含离中心节点位置的距离。
withhash：返回结果中包含geohash，有关geohash后面介绍。
COUNT count：指定返回结果的数量。
asc|desc：返回结果按照离中心节点的距离做升序或者降序。
store key：将返回结果的地理位置信息保存到指定键。
storedist key：将返回结果离中心节点的距离保存到指定键。
时间复杂度：O(N+log(M)) N为圆心和半径划定的圆形区域边界框内的元素个数，M为索引内的项数。

127.0.0.1:6379> GEORADIUS Sicily 15 37 200 km WITHDIST WITHCOORD
1) 1) "Palermo"
   2) "190.4424"
   3) 1) "13.36138933897018433"
      2) "38.11555639549629859"
2) 1) "Catania"
   2) "56.4413"
   3) 1) "15.08726745843887329"
      2) "37.50266842333162032"
127.0.0.1:6379> georadiusbymember cities:locations beijing 150 km
1) "beijing"
2) "tianjin"
3) "tangshan"
4) "baoding"

2.5.5.获取geohash
geohash key member [member …]
时间复杂度：O(1）

127.0.0.1:6379> geohash cities:locations beijing
1) "wx4ww02w070"

127.0.0.1:6379> type cities:locations
zset

geohash有如下特点：

GEO的数据类型为zset，Redis将所有地理位置信息的geohash存放在zset中。
字符串越长，表示的位置更精确，表3-8给出了字符串长度对应的精度，例如geohash长度为9时，精度在2米左右
两个字符串越相似，它们之间的距离越近，Redis利用字符串前缀匹配算法实现相关的命令。
geohash编码和经纬度是可以相互转换的。
Redis正是使用有序集合并结合geohash的特性实现了GEO的若干命令。
2.5.6.删除地理位置信息
zrem key member
GEO没有提供删除成员的命令，但是因为GEO的底层实现是zset，所以可以借用zrem命令实现对地理位置信息的删除