三种特殊数据类型

geospatial（地理位置）

朋友定位附近的人打车距离计算
Redis的Geo在Redis3.2版本就出了，这个功能可以推算地理位置的信息，两地之间的距离，方圆n里的人等等
只有六个命令
有效经度：-180~180
有效维度：-85.05112878~85.05112878

# geoadd 添加地理位置  将指定的地理空间位置（纬度、经度、名称）添加到指定的key中
# 规则：两级无法直接添加，一般会直接下载城市数据，然后通过java程序一次性导入
# 参数：key 经度 维度 名称
geoadd china:city 116.40 39.90 beijing                      # 添加城市
geoadd china:city 121.47 31.23 shanghai
geoadd china:city 160.50 29.53 chongqing
geoadd china:city 114.05 22.52 shenzhen
geoadd china:city 120.16 30.24 hangzhou 108
geoadd china:city 120.16 30.24 hangzhou 108.96 34.26 xian   # 一次添加多个城市# geopos：从key里返回所有给定位元素的位置（经度和维度），是一个坐标值，得到的信息不一定是存储的数据
geopos china:city beijing                                   # 获取存储的城市地理信息
geopos china:city beijing chongqing                         # 一次性获取多个# geodist 返回给定两个地点的位置
# 如果其中一个不存在，则返回nil
# 指定单位：m km mi（英里） ft（英尺） 默认是m
geodist china:city beijing chongqing                        # 返回的是直线距离
geodist china:city beijing chongqing km                     # 指定单位# georadius 以给定的经纬度为半径，找出某一半径内的元素
georadius china:city 110 30 1000 km                         # （110 30）为定位基准，1000 km为半径的大小，前提是china:city中含有这些城市
georadius china:city 110 30 1000 km withdist                # 查出城市同时给出直线距离（显示直线距离）
georadius china:city 110 30 1000 km withcoord               # 查出城市的同时查出经纬度（显示他人的定位信息）
georadius china:city 110 30 1000 km withdist withcoord count 3  # 查出城市的同时查出直线距离 经纬度 限定查询个数# georadiusbymember：找出位于指定元素周围的其他元素
georadiusbymember china:city beijing 1000 km                # 查找距离北京1000 km的城市 # geohash（了解）返回一个或多个位置元素的geohash表示（返回11个字符的Geohash字符串）
geohash china:city beijing                                  # 将二维的经纬度转换为一维的字符串
geohash china:city beijing chongqing                        # 如果两个字符串越接近，则距离越近

GEO底层的实现原理：Zset，可以使用Zset操作geo

zrange china:city 0 -1                                       # 查看地图中全部元素
zrem china:city beijing                                     # 移除指定元素

hyperloglog

什么是基数：一个集合中不重复的元素的个数，可以接受误差（0.81%）

A{1,3,5,7,8,7} 基数：5

Redis 2.8.9版本更新了Hyperloglog的数据结构
Redis Hyperloglog是用来做基数统计的算法。优点：占用的内存是固定的 12KB，若从内存角度来比较的话Hyperloglog为首选
应用：网页的UV（一个人访问一个网站多次还是算作一个人）
- 传统的方式：set保存用户的id，然后就可以统计set中的元素数量作为标准判断
- 这种方法如果保存大量的用户id会比较麻烦。我们的目的是为了计数而不是保存用户id
基本命令

pfadd myhyper a b c d e f g a b c                    # 创建一个hyperloglog
pfcount myhyper                                     # 求基数，结果：7
pfadd myhyper j k l                                 # 向Hyperloglog中添加元素
pfcount myhyper                                     # 求基数，结果：10
pfadd myhyper2 a o p                                # 创建一个hyperloglog
pfmerge myhyperl3 myhyper myhyper2                  # 合并myhyper和myhyper2为myhyper3
pfcount myhyper3                                    # 求基数，结果：12

如果允许容错Hyperloglog为首选
如果不允许容错，则使用set或自己的数据结构

bitmaps

bitmaps 和 hash 结合，就有了 布隆过滤器，用于解决缓存击穿问题

位存储；Bitmaps位图，是一种数据结构，都是操作二进制位来进行记录，只有0和1两个状态
基本命令

# 使用bitmap记录周一到周日的打卡，0为未打卡，1为打卡
setbit sign 0 1                         #
setbit sign 1 0
setbit sign 2 0
setbit sign 3 1
setbit sign 4 1
setbit sign 5 0
setbit sign 6 0# 查看是否打卡
getbit sign 3                           # 查看周四是否打卡
getbit sign 6                           # 查看周日是否打卡# 统计打卡天数
bitcount sign                           # 不加范围，默认统计全部

应用：
- 统计疫情感染人数：0为未感染，1为感染
- 统计用户信息，活跃/不活跃，登录/不登录，打卡
- 其他两个状态的情况

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