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Redis 3大特殊数据结构

10分钟阅读

除了 5 种基本的数据类型之外，Redis 还支持 3 种特殊的数据类型：Bitmap、HyperLogLog、GEO。

Bitmap （位图）

介绍

根据官网介绍：

Bitmaps are not an actual data type, but a set of bit-oriented operations defined on the String type which is treated like a bit vector. Since strings are binary safe blobs and their maximum length is 512 MB, they are suitable to set up to 2^32 different bits.

Bitmap 不是 Redis 中的实际数据类型，而是在 String 类型上定义的一组面向位的操作，将其视为位向量。由于字符串是二进制安全的块，且最大长度为 512 MB，它们适合用于设置最多 2^32 个不同的位。

Bitmap 存储的是连续的二进制数字（0 和 1），通过 Bitmap, 只需要一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态，key 就是对应元素本身。我们知道 8 个 bit 可以组成一个 byte，所以 Bitmap 本身会极大的节省储存空间。

你可以将 Bitmap 看作是一个存储二进制数字（0 和 1）的数组，数组中每个元素的下标叫做 offset（偏移量）。

常用命令

命令介绍
SETBIT key offset value设置指定 offset 位置的值
GETBIT key offset获取指定 offset 位置的值
BITCOUNT key start end获取 start 和 end 之间值为 1 的元素个数
BITOP operation destkey key1 key2 …对一个或多个 Bitmap 进行运算，可用运算符有 AND, OR, XOR 以及 NOT

Bitmap 基本操作演示：

# SETBIT 会返回之前位的值（默认是 0）这里会生成 7 个位
> SETBIT mykey 7 1
(integer) 0
> SETBIT mykey 7 0
(integer) 1
> GETBIT mykey 7
(integer) 0
> SETBIT mykey 6 1
(integer) 0
> SETBIT mykey 8 1
(integer) 0
# 通过 bitcount 统计被被设置为 1 的位的数量。
> BITCOUNT mykey
(integer) 2

应用场景

需要保存状态信息（0/1 即可表示）的场景

  • 举例：用户签到情况、活跃用户情况、用户行为统计（比如是否点赞过某个视频）。
  • 相关命令：SETBIT、GETBIT、BITCOUNT、BITOP。

HyperLogLog（基数统计）

介绍

HyperLogLog 是一种有名的基数计数概率算法，基于 LogLog Counting(LLC)优化改进得来，并不是 Redis 特有的，Redis 只是实现了这个算法并提供了一些开箱即用的 API。

Redis 提供的 HyperLogLog 占用空间非常非常小，只需要 12k 的空间就能存储接近 2^64 个不同元素。这是真的厉害，这就是数学的魅力么！并且，Redis 对 HyperLogLog 的存储结构做了优化，采用两种方式计数：

  • 稀疏矩阵：计数较少的时候，占用空间很小。
  • 稠密矩阵：计数达到某个阈值的时候，占用 12k 的空间。

Redis 官方文档中有对应的详细说明：

基数计数概率算法为了节省内存并不会直接存储元数据，而是通过一定的概率统计方法预估基数值（集合中包含元素的个数）。因此， HyperLogLog 的计数结果并不是一个精确值，存在一定的误差（标准误差为 0.81% ）。

HyperLogLog 的使用非常简单，但原理非常复杂。HyperLogLog 的原理以及在 Redis 中的实现可以看这篇文章：HyperLogLog 算法的原理讲解以及 Redis 是如何应用它的 。

再推荐一个可以帮助理解 HyperLogLog 原理的工具：Sketch of the Day: HyperLogLog — Cornerstone of a Big Data Infrastructure 。

除了 HyperLogLog 之外，Redis 还提供了其他的概率数据结构，对应的官方文档地址：https://redis.io/docs/data-types/probabilistic/ 。

常用命令

HyperLogLog 相关的命令非常少，最常用的也就 3 个。

命令介绍
PFADD key element1 element2 …添加一个或多个元素到 HyperLogLog 中
PFCOUNT key1 key2获取一个或者多个 HyperLogLog 的唯一计数。
PFMERGE destkey sourcekey1 sourcekey2 …将多个 HyperLogLog 合并到 destkey 中，destkey 会结合多个源，算出对应的唯一计数。

HyperLogLog 基本操作演示：

> PFADD hll foo bar zap
(integer) 1
> PFADD hll zap zap zap
(integer) 0
> PFADD hll foo bar
(integer) 0
> PFCOUNT hll
(integer) 3
> PFADD some-other-hll 1 2 3
(integer) 1
> PFCOUNT hll some-other-hll
(integer) 6
> PFMERGE desthll hll some-other-hll
"OK"
> PFCOUNT desthll
(integer) 6

应用场景

数量量巨大（百万、千万级别以上）的计数场景

  • 举例：热门网站每日/每周/每月访问 ip 数统计、热门帖子 uv 统计、
  • 相关命令：PFADD、PFCOUNT 。

Geospatial (地理位置)

介绍

Geospatial index（地理空间索引，简称 GEO） 主要用于存储地理位置信息，基于 Sorted Set 实现。

通过 GEO 我们可以轻松实现两个位置距离的计算、获取指定位置附近的元素等功能。

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而对于地理位置的存储，score 采用 GeoHash 编码 的方式将 score 进行记录下来。

常用命令

命令介绍
GEOADD key longitude1 latitude1 member1 …添加一个或多个元素对应的经纬度信息到 GEO 中
GEOPOS key member1 member2 …返回给定元素的经纬度信息
GEODIST key member1 member2 M/KM/FT/MI返回两个给定元素之间的距离
GEORADIUS key longitude latitude radius distance获取指定位置附近 distance 范围内的其他元素，支持 ASC(由近到远)、DESC（由远到近）、Count(数量) 等参数
GEORADIUSBYMEMBER key member radius distance类似于 GEORADIUS 命令，只是参照的中心点是 GEO 中的元素

关于 GEOADD 和 GEORADIUS 的实现方式参考：Redis 到底是怎么实现“附近的人”这个功能的呢？ 。

  • GEOADD

    • 参数提取和校验；
    • 将入参经纬度转换为 52 位的 GeoHash 值(score)；
      • 以 base32 的方式编码，52bits 最高可存储 10 位 geohash 值，对应地理区域大小为 0.6*0.6 米的格子。换句话说经 Redis geo 转换过的位置理论上会有约 0.3*1.414=0.424 米的误差。
    • 调用 ZADD 命令将 member 及其对应的 score 存入集合 key 中。

  • GEORADIUS

    • 参数提取和校验；
    • 利用中心点和输入半径计算待查区域范围。这个范围参数包括满足条件的最高的 GeoHash 网格等级(精度) 以及对应的能够覆盖目标区域的九宫格位置；关于 GeoHash 网格等级的示例 (面积越小等级越高)
    • 对九宫格进行遍历，根据每个 GeoHash 网格的范围框选出位置对象。进一步找出与中心点距离小于输入半径的对象，进行返回。之所以使用九宫格，而不用单个网格，主要原因还是为了避免边界情况，尽可能缩小查询区域范围。

基本操作：

> GEOADD personLocation 116.33 39.89 user1 116.34 39.90 user2 116.35 39.88 user3
3
> GEOPOS personLocation user1
116.3299986720085144
39.89000061669732844
> GEODIST personLocation user1 user2 km
1.4018

获取指定位置范围内的其他元素：

> GEORADIUS personLocation 116.33 39.87 3 km
user3
user1
> GEORADIUS personLocation 116.33 39.87 2 km
> GEORADIUS personLocation 116.33 39.87 5 km
user3
user1
user2
> GEORADIUSBYMEMBER personLocation user1 5 km
user3
user1
user2
> GEORADIUSBYMEMBER personLocation user1 2 km
user1
user2

移除元素：

GEO 底层是 Sorted Set ，你可以对 GEO 使用 Sorted Set 相关的命令。

> ZREM personLocation user1
1
> ZRANGE personLocation 0 -1
user3
user2
> ZSCORE personLocation user2
4069879562983946

应用场景

需要管理使用地理空间数据的场景

  • 举例：附近的人。
  • 相关命令: GEOADD、GEORADIUS、GEORADIUSBYMEMBER 。

总结

数据类型说明
Bitmap你可以将 Bitmap 看作是一个存储二进制数字（0 和 1）的数组，数组中每个元素的下标叫做 offset（偏移量）。通过 Bitmap, 只需要一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态，key 就是对应元素本身。我们知道 8 个 bit 可以组成一个 byte，所以 Bitmap 本身会极大的节省储存空间。
HyperLogLogRedis 提供的 HyperLogLog 占用空间非常非常小，只需要 12k 的空间就能存储接近 2^64 个不同元素。不过，HyperLogLog 的计数结果并不是一个精确值，存在一定的误差（标准误差为 0.81% ）。
Geospatial indexGeospatial index（地理空间索引，简称 GEO） 主要用于存储地理位置信息，基于 Sorted Set 实现。

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