关于redis，你要的操作都在这儿~

NoSQL概述

发展历程

1、单机MySQL的年代

在这里插入图片描述

​ 网站发展之初，网站的访问量基本不会太大，单个数据库完全足够，那个时候基本都是静态网页HTML服务器没有压力。

​ 数据量如果太大，一个机器放不下了，B+Tree（索引也放不下了），访问量太大，一个服务器承受不了，只要出现以上三种情况，必须要晋级。

2、Memcached（缓存）+ MySQl+垂直拆分(读写分离)

网站80%的情况都在读,每次查询的时候特别麻烦,所以使用缓存来保证效率!

发展过程: 优化数据结构和索引 -->问件索引(IO) --> Memcached

在这里插入图片描述

3、分库分表 + 水平拆分 + MySQl集群

技术发展的过程中，对人的要求提高了，以前的mysql被替换成了MySQL集群。

本质：数据库（读写）

MyISAM -->表锁

Innodb -->行锁

现在：分库分表解决写的压力

4、当今的年代

2010 ---- 2020,技术爆炸，mysql等关系型数据库就不够用了，数据量大，变化快！

使用专门的数据库来处理文件，图片，博客，等较大的文件，减小MySQL的压力。

5、目前基本的网站模型

在这里插入图片描述

为什么要用NoSQL

​ 用户的个人信息，社交网络，地理位置等，数据爆发增长。

​ 这个时候我们就要使用NoSQL数据库的，NoSQL可以很好地处理以上情况！

什么是NoSQL

NoSQL = Not Only SQL (不仅仅是SQL) 泛指非关系型数据库

关系型数据库:表格，行，列

NoSQl在当今大数据环境下发展的十分迅速，Redis是发展最快的，我们必须掌握！

很多的数据类型用户的个人信息，社交网络，地理位置，这些数据类型的长处不需要一个固定的格式，不需要多余的操作就可以横行扩展的！

1、NoSQl特点

解耦！！！

  • 方便扩展（数据之间没有关系，很好扩展）

  • 大数据量，高性能（Redis一秒写8W次，读取11万）

  • 数据类型是多样的！（不需要事先设计数据库！随取随用）

  • 传统的RDBMS(结构化组织、SQL、数据和关系都单独存在单独的表、一致性、基础的事务) 和 NoSQL（没有固定的查询语言、不仅仅是数据、键值对、最终一致性、CAP定理和BASE、三高）

2、了解：3V + 3高(大数据)

大数据时代的3V：海量（Volume）、多样（Variety）、实时（Velocity）

大数据时代的3V：高并发、高可用、高可扩

NoSQl四大分类

  1. k-v键值对（Redis、Oracle BDB）

sina：Redis

美团：Redis + Tair

阿里、du：Redis + memecache

  1. 文档型数据库（MongoDB、ConthDB）
  2. 列存储数据库（HBase、分布式文件系统）
  3. 图关系数据库（Neo4J、InfoGrid存的是关系）

Redis是什么？

​ Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API，免费、开源。

Redis能干什么？

1、基于内存，可以做持久化

2、用来做缓存 （网站的首页信息）

3、做消息队列

4、做计数器（点赞、评论、收藏）

5、其它

Redis安装

windows

1.下载

github地址： https://github.com/tporadowski/redis/releases

  1. 下载完成解压到环境目录即可
  2. 开启Redis，双击运行服务（redis-server.exe）默认端口为：6379
  3. 使用客户端连接服务（redis-cli.exe）输入ping出现 PONG 即为连接成功！

Linux

  1. 下载linux安装包 redis-5.0.8.tar.gz
  2. 解压Redis的安装包，程序/opt
  3. 进入解压后的文件，可以看见redis的配置文件
  4. 基本的环境安装
yum install gcc-c++

make
make install
  1. redis默认安装路径user/local/bin/

6.将redis配置文件，复制到当前目录下

7.启动redis服务（运行redis-server ……）测试连接 redis -cli -p 6379 -->ping -->PONG

测试性能

  1. 在安装的Redis目录下打开redis-benchmark.exe文件，自动完成测试
  2. 测试结果

在这里插入图片描述

请求10万条数据用了2.79s，50个客户端请求，3个字节的有效载荷，一个会话维持！

可见Redis的速度是非常非常快的！

基础知识

Redis默认有16个数据库，默认使用第0个数据库

  1. 切换数据库 –select 1 进入第一个数据库–
  2. 查看数据库所有的key：key *
  3. 清空当前数据库：flushdb
  4. 清空所有数据库：FLUSHALL

思考：为什么redis使用6379作为端口？

– 一个女明星的名字 九宫格

5.Redis是单线程的！

​ Redis是基于内存操作，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，既然使用单线程来使用，就使用单线程，所以就使用单线程了！

​ Redis是C语言写的，官方提供的数据为100000 + 的QPS，不比使用kv的Memecache差！

6、redis为什么单线程还这么快？

1、误区一：高性能的服务器一定是多线程的

2、误区二：多线程一定比多线程效率高

核心：Redis是将所有的数据全部放在内存当中，所以说使用单线程去操作效率就是最高的，多线程（CPU上下文切换：耗时），对于内存系统来说，如果没有上下文切换效率是最高的！多次读写都是在同一个CPU上的，在内存情况下，这个就是最佳的方案！

Redis五大数据类型

官方文档：http：//www.redis.cn/commands.html

Redis-Key

FlUSHDB # 清除当前数据库
FLUSHALL	# 清除所有数据库数据
keys *	# 查看所有的key值
set name mhan # 设置键(name)的值为(mhan)
EXISTS name # 查看键 name 是否存在
move name 1 # 移除键   1为当前数据库
get name # 获取name的值
EXPIRE name 10 # 设置name 的过期时间,单位是秒  (单点登录)
ttl name # 查看key(name)还有多长时间过期
type name # 查看key的一个类型

1、String（字符串）

-------------------------------------------------------------------------------
127.0.0.1:6379> set key1 hello,  # 设置key 值为hello
OK
127.0.0.1:6379> APPEND key1 world! # 追加字符串 如果key不存在，则新建key
(integer) 12
127.0.0.1:6379> STRLEN key1 # 获取字符串的长度
(integer) 12
127.0.0.1:6379> get key1 # 获取key
"hello,world!"
127.0.0.1:6379> EXISTS key1 # 查看key是否存在
(integer) 1
-------------------------------------------------------------------------------
127.0.0.1:6379> set views 0 # 设置views(浏览量，为零)
OK
127.0.0.1:6379> incr views # 设置views自增1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> incr views
(integer) 2
127.0.0.1:6379> decr views # 设置views自减1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> INCRBY views 10 # 设置views自增 步长为10
(integer) 11
127.0.0.1:6379> DECRBY views 10 # 设置views自减 步长为10
(integer) 1
-------------------------------------------------------------------------------
# 截取字符串范围
127.0.0.1:6379> set key1 archpan
OK
127.0.0.1:6379> GETRANGE key1 0 3 # 字符串截取 [0,3]
"arch"
127.0.0.1:6379> GETRANGE key1 0 -1 # 取全部字符串 [0,-1]
"archpan"
-------------------------------------------------------------------------------
# 替换
127.0.0.1:6379> set key2 abcdefg
OK
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"
-------------------------------------------------------------------------------
# setex (set with expire) # 设置过期时间
# setnx (set if not exist) # 不存在再设置(常用于分布式锁)

127.0.0.1:6379> setex key3 30 "hello" # 设置 key3 过期时间为30秒
OK
127.0.0.1:6379> ttl key3 # 查看剩余有效时间
(integer) 22
127.0.0.1:6379> setnx mykey "mongoDB" # 如果mykey不存在时设置
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get mykey
"mongoDB"
127.0.0.1:6379> setnx mykey "mongoDB1" # 如果mykey存在时，创建失败
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get mykey
"mongoDB"
-------------------------------------------------------------------------------
# mset 同时设置多个值
# mget 同时获取多个值
127.0.0.1:6379> mset k1 v1 k2 v2 k3 v3 # 设置k1，k2，k3
OK
127.0.0.1:6379> mget k1 k2 k3 # 获取k1，k2，k3
1) "v1"
2) "v2"
3) "v3"
127.0.0.1:6379> msetnx k1 v1 k4 v4 # 如果不存在的时候设置
(integer) 0
127.0.0.1:6379> keys * # 上一步设置失败，因为redis是原子性的(要么全部成功--)
1) "k3"
2) "k2"
3) "k1"
-------------------------------------------------------------------------------
# 对象
set user:{name:zhangsan,age:13} # 设置一个user：1对象 值为json字符来保存

# 这里的key是一个巧妙地设计: user:{id}:{fields} ,在redis中是完全ok的！

127.0.0.1:6379> mset user:1:name zhangsan user:1:age 13
OK
127.0.0.1:6379> mget user:1:name user:1:age
1) "zhangsan"
2) "13"
-------------------------------------------------------------------------------
# getset 先get后set
127.0.0.1:6379> getset db redis # 如果不存在则返回nil
(nil)
127.0.0.1:6379> get db
"redis"
127.0.0.1:6379> getset db mongodb # 如果存在，获取原来的值，并且设置新的值
"redis"
127.0.0.1:6379> get db
"mongodb"
-------------------------------------------------------------------------------

String 类似的使用场景：value除了是字符串还可以是数字！

  • 计数器
  • 统计多单位的数量
  • 粉丝数
  • 对象缓存存储！

2、List（列表）

利用列表可以做一些骚操作（队列、栈、阻塞队列）

所有的list命令收拾以L开头的，不区分大小写

-------------------------------------------------------------------------------
127.0.0.1:6379> LPUSH list one  # 将一个值或者多个值插入列表头部
(integer) 1
127.0.0.1:6379> LPUSH list two
(integer) 2
127.0.0.1:6379> LPUSH list three
(integer) 3
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1 # 获取list中的值(0 - -1为全部)
1) "three"
2) "two"
3) "one"
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 1 # 通过区间获取具体的值
1) "three"
2) "two"
127.0.0.1:6379> RPUSH list mhan # 将一个值或者多个值插入列表尾部
(integer) 4 
-------------------------------------------------------------------------------
LPOP # 移除list的第一个元素
RPOP # 移除list的最后一个元素

127.0.0.1:6379> LPOP list # 移除list的第一个元素
"three" 
127.0.0.1:6379> RPOP list # 移除list的最后一个元素
"mhan"
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1 # 获取list中的所有值
1) "two"
2) "one"
-------------------------------------------------------------------------------
Lindex # 通过下标获取具体的值

127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "two"
2) "one"
127.0.0.1:6379> LINDEX list 1  # 通过下标获取具体的值
"one"
-------------------------------------------------------------------------------
Llen # 获取列表的长度

127.0.0.1:6379> LLEN list			
(integer) 2
-------------------------------------------------------------------------------
# 移除指定的值 LREM

127.0.0.1:6379> LREM list 1 hello # 移除列表中指定的值，移除一个，精确
(integer) 1
-------------------------------------------------------------------------------
# LTRIM 截取

127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "hello"
2) "two"
3) "one"
127.0.0.1:6379> Ltrim list 1 2 # 通过下标截取指定的长度，list被改变。
OK
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 -1
1) "two"
2) "one"
-------------------------------------------------------------------------------
rpoplpush # 移除列表最后一个元素并且加入目标列表

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> RPOPLPUSH mylist mylist2 # 移除列表中最后一个元素，加入新列表
"hello1"
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1 # 查看原列表
1) "hello"
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist2 0 -1 # 新列表中确实存在了
1) "hello1"
-------------------------------------------------------------------------------
# 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   #  判断列表是否存在
(integer) 0
127.0.0.1:6379> lset list 0 item  # 如果不存在列表我们去更新就会报错
(error) ERR no such key
127.0.0.1:6379> lpush list value1  
(integer) 1
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 0 
1) "value1"
127.0.0.1:6379> lset list 0 item  # 如果存在，更新当前下标的值
OK
127.0.0.1:6379> LRANGE list 0 0 
1) "item"
127.0.0.1:6379> lset list 1 other  # 如果不存在，则会报错！
(error) ERR index out of range
-------------------------------------------------------------------------------
# linsert 将某个具体的value插入到列中的某个元素的前面或者后面

127.0.0.1:6379> RPUSH mylist "hello"    # 注意这里不是Lpush  而是Rpush  注意顺序哦
(integer) 1
127.0.0.1:6379> RPUSH mylist "world"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> LINSERT mylist before "world" "other"
(integer) 3
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "hello"
2) "other"
3) "world"
127.0.0.1:6379> LINSERT mylist after "world" new
(integer) 4
127.0.0.1:6379> LRANGE mylist 0 -1
1) "hello"
2) "other"
3) "world"
4) "new"

小结：

1、列表实际上就是一个链表，before Node after，left ，right都可以插入值

2、如果key不存在，创建新的链表

3、如果key存在，新增内容

4、如果移除了所看值，空链表，也代表不存在！

5、在两边插入或者改动值，效率最高！如果链表非常长，中间元素，相对来说效率会低一点

消息排队！消息队列(LPush Rpop)从左边进，右边拿出来 栈(Lpush Lpop)从左边进 左边出

3、集合(Set)

所有的Set都是以S开头的

# Smembers	查看指定set的所有值
# SisMember	 判断某一个值是不是在set集合中,类似于Java：contains
127.0.0.1:6379> sadd myset "hello"    # set集合中添加元素 注意set中的值不能重复的！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset ""   
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset "ichpan"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset  # 查看指定set的所有值
1) "ichpan"
2) "hello"
3) "" 
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset hello  #  判断某一个值是不是在set集合中！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SISMEMBER myset world
(integer) 0
-------------------------------------------------------------------------------
# Scard  获取set集合中的内容元素个数
127.0.0.1:6379> SCARD myset  #  获取set集合中的内容元素个数！
(integer) 4
-------------------------------------------------------------------------------
# Srem	 移除set集合中的指定元素
127.0.0.1:6379> srem myset hello  #  移除set集合中的指定元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SCARD myset
(integer) 3
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "ichpan"
2) ""
3) "ichpan1"
-------------------------------------------------------------------------------
# SRandMember  	随机抽选出指定个数的元素

set是无序不重复集合，可以用来抽随机。

127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "ichpan"
2) ""
3) "ichpan1"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset  # 随机抽选出一个元素
""
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset
"ichpan"
127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER myset 2  # 随机抽选出指定个数的元素
1) "ichpan"
2) "ichpan1"
-------------------------------------------------------------------------------
# Spop	随机删除key
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "ichpan"
2) ""
3) "ichpan1"
127.0.0.1:6379> spop myset  #  随机删除key   附：栈的弹出函数pop()
"ichpan"
127.0.0.1:6379> spop myset 
"ichpan1"
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) ""
-------------------------------------------------------------------------------
# SMove	 将一个指定的值，移动到另外一个set集合
127.0.0.1:6379> sadd myset "hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset "world"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset ""
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset2 set2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smove myset myset2   # 将一个指定的值，移动到另外一个set集合！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset
1) "hello"
2) "world"
127.0.0.1:6379> SMEMBERS myset2
1) ""
2) "set2"
-------------------------------------------------------------------------------
微博，B站，共同关注！（并集）
	这里可以把key1当成up主1，a/b/c是up主1的粉丝
		   把key2当成up主2，c/d/e是up主2的粉丝
数学集合类：
	- 差集
	- 交集
	- 并集
127.0.0.1:6379> sadd key1 a
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd key1 b
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd key1 c
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd key2 c
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd key2 d
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd key2 e
(integer) 1
# sdiff
127.0.0.1:6379> sdiff key1 key2    #  差集  注意是以key1为参照物
1) "b"
2) "a"
# sinter
127.0.0.1:6379> sinter key1 key2    #  交集  共同好友就可以这么实现
1) "c" 
# sunion
127.0.0.1:6379> sunion key1 key2   #  并集   
1) "b"
2) "c"
3) "e"
4) "a"
5) "d"

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！
共同关注，共同爱好，二度好友，推荐好友！（六度分割理论）

4、Hash（哈希）

你可以理解成map集合 key-value形式，只是这个value是一个map集合的形式,本质和String类型没有太大区别，还是一个简单的key-vlaue！

-------------------------------------------------------------------------------
# hset
127.0.0.1:6379> hset myhash field1   # set 一个具体 key-value
(integer) 1
# hget
127.0.0.1:6379> hget myhash field1  # 获取1个字段值
""
# hmset
127.0.0.1:6379> hmset myhash field1 hello field2 world  # set 多个具体 key-value 存在则覆盖
OK
# hkeys
127.0.0.1:6379> hkeys myhash  # 只获取所有key
1) "field2"
2) "field1"
# hvals
127.0.0.1:6379> hvals myhash  # 只获取所有value
1) "world"
2) "hello"
# hmget
127.0.0.1:6379> hmget myhash field1 field2   # 获取多个字段值
1) "hello"
2) "world"
# hgetall
127.0.0.1:6379> hgetall myhash  # 获取哈希中全部的数据
1) "field1"
2) "hello"
3) "field2"
4) "world"
# hlen
127.0.0.1:6379> hlen myhash  # 获取哈希表字段的数量
(integer) 2
# hdel
127.0.0.1:6379>  hdel myhash field1  # 删除hash指定key字段：对应的value值也就消失了
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hgetall myhash
1) "field2"
2) "world"
# hexists
127.0.0.1:6379> hexists myhash field2  #  判断hash中指定字段是否存在！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hexists myhash field3
(integer) 0
-------------------------------------------------------------------------------
127.0.0.1:6379> hset myhash field3 5
(integer) 1
# incr
127.0.0.1:6379> hincrby myhash field3 1  #  设置自增1
(integer) 6
# 反向incr = decr
127.0.0.1:6379> hincrby myhash field3 -1  # 设置自减
(integer) 5
# hsetnx
127.0.0.1:6379> hsetnx myhash field4 hello  #  如果不存在则可以设置
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hsetnx myhash field4 world  #  如果存在则不能设置
(integer) 0
-------------------------------------------------------------------------------
# hset
127.0.0.1:6379> hset myhash field1   # set 一个具体 key-value
(integer) 1
# hget
127.0.0.1:6379> hget myhash field1  # 获取1个字段值
""
# hmset
127.0.0.1:6379> hmset myhash field1 hello field2 world  # set 多个具体 key-value 存在则覆盖
OK
# hkeys
127.0.0.1:6379> hkeys myhash  # 只获取所有key
1) "field2"
2) "field1"
# hvals
127.0.0.1:6379> hvals myhash  # 只获取所有value
1) "world"
2) "hello"
# hmget
127.0.0.1:6379> hmget myhash field1 field2   # 获取多个字段值
1) "hello"
2) "world"
# hgetall
127.0.0.1:6379> hgetall myhash  # 获取哈希中全部的数据
1) "field1"
2) "hello"
3) "field2"
4) "world"
# hlen
127.0.0.1:6379> hlen myhash  # 获取哈希表字段的数量
(integer) 2
# hdel
127.0.0.1:6379>  hdel myhash field1  # 删除hash指定key字段：对应的value值也就消失了
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hgetall myhash
1) "field2"
2) "world"
# hexists
127.0.0.1:6379> hexists myhash field2  #  判断hash中指定字段是否存在！
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hexists myhash field3
(integer) 0
-------------------------------------------------------------------------------
127.0.0.1:6379> hset myhash field3 5
(integer) 1
# incr
127.0.0.1:6379> hincrby myhash field3 1  #  设置自增1
(integer) 6
# 反向incr = decr
127.0.0.1:6379> hincrby myhash field3 -1  # 设置自减
(integer) 5
# hsetnx
127.0.0.1:6379> hsetnx myhash field4 hello  #  如果不存在则可以设置
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hsetnx myhash field4 world  #  如果存在则不能设置
(integer) 0
-------------------------------------------------------------------------------

hash变更数据，user name age ，尤其用于用户信息保存，经常变动的信息！
hash更适合对象的存储，String更加适合字符串存储

5、Zset（有序集合）

Zset和Set多了一个Z，在set的基础上增加了一个值，set k1 v1 ，zset k1 score1 v1

-------------------------------------------------------------------------------
# Zadd
127.0.0.1:6379> zadd myset 1 one # 添加1个值
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd myset 2 two 3 three  # 添加多个值
(integer) 2
# Zrange
127.0.0.1:6379> zrange myset 0 -1 # 遍历打印所有数据
1) "one"
2) "two"
-------------------------------------------------------------------------------
127.0.0.1:6379> zadd salary 2500 zhangsan # 添加3个用户
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd salary 5000 xiaoming
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd salary 500 
(integer) 1
# ZrangeByScore
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE salary -inf +inf  # 显示全部用户[从小到大]
1) ""
2) "zhangsan"
3) "xiaoming"
# ZrevRange
127.0.0.1:6379> ZREVRANGE salary 0 -1  # [从大到小] 进行排序  rev反转的意思
1) "xiaoming" 
2) "zhangsan"
3) ""
127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE salary -inf 2500 withscores # 显示工资小于2500的升序排列
1) ""
2) "500"
3) "zhangsan"
4) "2500"
# zrem
127.0.0.1:6379> zrem salary xiaoming  # 移除有序集合中的元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1
1) ""
2) "zhangsan"
# zcard  
127.0.0.1:6379> zcard salary  # 获取有序集合中的个数
(integer) 2
-------------------------------------------------------------------------------
127.0.0.1:6379> zadd myset 1 hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd myset 2 world 3 
(integer) 2
# zcount
127.0.0.1:6379> zcount myset 1 3  # 获取指定区间的成员数量
(integer) 3
127.0.0.1:6379> zcount myset 1 2
(integer) 2
-------------------------------------------------------------------------------

案例思路：set 排序存储班级成绩表，工资表排序！
普通消息，1.重要消息 2.带权重进行判断！
bilibili热点排行榜应用实现(set集合排序 按分钟刷新)

三种特殊数据类型

1、geospatial 地理位置空间

朋友的定位，附近的人，打车距离计算？
Redis 的 Geo 在Redis3.2版本就推出了！这个功能可以推算地理位置的信息，两地之间的距离，方圆几里的人！
可以查询一些测试数据：https://jingweidu.51240.com/

只有6个命令

  • geoadd(添加地理位置)
# getadd 添加地理位置
# 规则：南北两级无法直接添加，我们一般会下载城市数据，直接通过java程序一次性导入！
# 参数 key 值(纬度、经度、名称)
# 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，该命令会返回一个错误
# (error) ERR invalid longitude,latitude pair 39.900000,116.400000
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 31.23 shanghai 106.50 29.53 chongqing
(integer) 2
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 120.16 30.24 hangzhou 108.96 34.26 xian 114.05 22.52 shenzhen
(integer) 3
  • geopos(或者当前定位：一定是一个坐标值！)
127.0.0.1:6379> geopos china:city hangzhou beijing  # 获取指定的城市的经度和纬度
1) 1) "120.1600000262260437"
   2) "30.2400003229490224"
2) 1) "116.39999896287918091"
   2) "39.90000009167092543"
  • geodist (返回两个给定位置之间的距离)
  • 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。

如果用户没有显式地指定单位参数， 那么 GEODIST 默认使用米作为单位。

127.0.0.1:6379> geodist china:city hangzhou shanghai # 查看杭州到上海的直线距离 单位：米
"166761.2770"
127.0.0.1:6379> geodist china:city hangzhou beijing km  # 查看杭州到北京的直线距离 单位：千米
"1127.3378"
  • georadius (以给定的经纬度为中心， 找出某一半径内的元素)

如何实现：我附近的人？（获取所有附近的人的地址，定位！）通过半径来查询！

127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 1000 km   # 以110,30这个经纬度为中心，寻找方圆1000km内的城市         前提：所有数据应该都录入：china:city，才会让结果更加精确！  
1) "chongqing"
2) "xian"
3) "shenzhen"
4) "hangzhou"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withdist # 显示到中间位置的直线距离 半径500km
1) 1) "chongqing"
   2) "341.9374"
2) 1) "xian"
   2) "483.8340"
127.0.0.1:6379> GEORADIUS china:city 110 30 500 km withcoord # 显示到中心距离半径500km的城市 +  经纬度信息
1) 1) "chongqing"
   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 withdist count 3 # 筛选出指定结果  只显示2个是因为只有2个
1) 1) "chongqing"
   2) "341.9374"
   3) 1) "106.49999767541885376"
      2) "29.52999957900659211"
2) 1) "xian"
   2) "483.8340"
   3) 1) "108.96000176668167114"
      2) "34.25999964418929977"
  • 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
127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city beijing 1000 km
1) "beijing"
2) "xian"
127.0.0.1:6379> GEORADIUSBYMEMBER china:city shanghai 500 km
1) "hangzhou"
2) "shanghai"
  • GEOHASH 命令 (返回一个或多个位置元素的 Geohash 表示)

该命令将返回11个字符的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 chongqing
1) "wx4fbxxfke0"
2) "wm5xzrybty0"
  • GEO 底层的实现原理：Zset！ 我们可以用Zset命令来操作Geo
127.0.0.1:6379> zrem china:city beijing  # 移除指定元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ZRANGE china:city 0 -1  # 查看地图中全部元素
1) "chongqing"
2) "xian"
3) "shenzhen"
4) "hangzhou"
5) "shanghai"

2、hyperloglog 位图

什么是基数？（一个集合中不重复的元素）

  • 简介

Redis 2.8.9版本就更新了Hyperloglog数据结构！

Redis Hyperloglog基数统计的算法！

**优点：**占用的内存是固定的，2^64不同的元素的技术，只需要废12kb内存。如果要从内存角度来比较的话Hyperloglog首选！

网页的UV（一个人访问一个网站多次，但是还是算作一个人！）

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！

这个方式如果保存大量的用户id，就会比较麻烦！我们的目的是为了计数，而不是保存用户id；

0.81%错误率！统计UV任务，可以忽略不计的！

测试使用

如果允许容错，那么一定可以使用Hyperloglog
如果不允许容错，就使用 set 或 自己的数据类型 即可

node1:6379> pfadd mykey a b c d e f g h i j  # 创建第一组元素 mykey
(integer) 1
node1:6379> PFCOUNT mykey  # 统计mykey元素的基数数量
(integer) 10
node1:6379> pfadd mykey2 i j z x c v n m  # 创建第二组元素mykey2
(integer) 1
node1:6379> PFCOUNT mykey2
(integer) 8
node1:6379> pfcount mykey2 mykey
(integer) 15
node1:6379> PFMERGE mykey3 mykey mykey2 # 合并两组 mykey mykey2=>mykey3并集
OK
node1:6379> PFCOUNT mykey3  # 看并集的数量！
(integer) 15

3、bitmap 位图

  • 位存储
面试题：

如何筛选用户是最快的:0-1-0-1是最快的。
统计疫情感染人数:0 0 1 0 0

14亿个中国人，设14亿个0，被感染了设为1.
统计用户信息，活跃、不活跃。登录、未登录。打卡，钉钉打卡打卡！只要2个状态的，都可以用Bitmaps来处理。

userid status day 这样非常麻烦
​ 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！

​ 365天=365bit 1字节=8bit 46个字节左右！
  • 测试

使用bitmap来记录周一到周日的打卡！周一：1 周二：0 周三：0 周四：1……


# getbit
node1:63 79> getbit sign 3   # 查看某一天是否打卡
(integer) 1
node1:6379> getbit sign 6
(integer) 0

# bigcount
node1:6379> bitcount sign   # 查看是否全勤 统计操作，统计打卡的天数
(integer) 3

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