Redis中三種特殊數(shù)據(jù)類型命令詳解
一、Geospatial
Geospatial是地理位置類型，我們可以用來查詢附近的人、計算兩人之間的距離等。
新增：
geoadd city 106.54041 29.40268 chongqing 118.8921 31.32751 nanjing 117.30794 31.79322 hefei 102.82147 24.88554 kunming 91.13775 29.65262 lasa 116.23128 40.22077 beijing
查看集合key：
ZRANGE city 0 -1
查看指定位置：
geopos city nanjing
查看多個指定位置：
geopos city nanjing beijing
計算兩個位置的距離：
geodist city nanjing beijing
查看指定位置的1000公里范圍內(nèi)有哪些城市（111，45是經(jīng)緯度）：
georadius city 111 45 1000 km
查看指定位置的1000公里范圍內(nèi)有哪些城市，返回帶上經(jīng)緯度：
georadius city 120 38 1000 km withcoord
查看指定位置的1000公里范圍內(nèi)有哪些城市,返回帶上距離和經(jīng)緯度：
georadius city 120 38 1000 km withcoord withdist
查看指定位置的1000公里范圍內(nèi)有哪些城市,返回帶上距離和經(jīng)緯度和哈希（哈希值越像則越近）：
georadius city 120 38 1000 km withcoord withdist withhash
查看指定位置的1000公里范圍內(nèi)有哪些城市,返回帶上距離和經(jīng)緯度和哈希（哈希值越像則越近），只返回兩個：
georadius city 120 38 1000 km withcoord withdist withhash count 2
查找指定元素指定范圍內(nèi)的元素：查詢南京 500公里范圍有哪些城市
georadiusbymember city nanjing 500 km
返回北京和南京的經(jīng)緯度的 hash值：
geohash city beijing nanjing
刪除一個位置：
ZREM city lasa
二、Hyperloglog
Hyperloglog指的是基數(shù)，兩個數(shù)據(jù)集中不重復(fù)的元素，在Redis中，會有一定的誤差性。 官方給出的誤差率是0.81%，占用的內(nèi)存是固定的，2^64個元素，相當(dāng)于只需要12kb的內(nèi)存即可。效率極高，網(wǎng)站的訪問量，就可以利用Hyperloglog來進(jìn)行計算統(tǒng)計??！
添加數(shù)據(jù)集：
pfadd dataList 1 2 3 4 5 6 7
統(tǒng)計數(shù)據(jù)集中的元素：
pfcount dataList
取并集：
pfmerge newdata dataList dataList1
三、Bitmap
Bitmap指的是位存儲，操作二進(jìn)制位來進(jìn)行記錄，就只有0 和 1 兩個狀態(tài)，可能需要我們統(tǒng)計用戶的登陸信息，員工的打卡信息等等。只要是事務(wù)的只有兩個狀態(tài)的，我們都可以用Bitmap來進(jìn)行操作。
添加：
setbit login 1 1
獲?。?/p>
getbit login 1
統(tǒng)計：
bitcount login
到此這篇關(guān)于Redis中三種特殊數(shù)據(jù)類型命令的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis特殊數(shù)據(jù)類型命令內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
相關(guān)文章
本文主要介紹了淺談Redis變慢的原因及排查方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2022-06-06
本文主要介紹了關(guān)于使用Redisson訂閱數(shù)問題，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2022-01-01
RedisTemplate序列化設(shè)置的流程和具體步驟
在使用 Redis 作為緩存數(shù)據(jù)庫時,我們通常會使用 RedisTemplate 來簡化與 Redis 進(jìn)行交互的操作,而其中一個重要的配置項就是序列化設(shè)置,它決定了數(shù)據(jù)在存儲到 Redis 中時的格式,本文將介紹如何進(jìn)行 RedisTemplate 的序列化設(shè)置,以及一些常見的序列化方案2024-11-11
Redis三種集群方式分別是主從復(fù)制，哨兵模式，Cluster集群，這篇文章主要介紹了redis集群的三種方式,本文給大家介紹的非常詳細(xì)，需要的朋友可以參考下2022-07-07
這篇文章主要介紹了使用Redis如何設(shè)置永久有效，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教2022-01-01
詳解Redis中Lua腳本的應(yīng)用和實(shí)踐
這篇文章主要介紹了詳解Redis中Lua腳本的應(yīng)用和實(shí)踐，小編覺得挺不錯的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧2019-01-01
關(guān)于Redis數(shù)據(jù)持久化的概念介紹
Redis是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)都是存儲在內(nèi)存中，需要定期將Redis中的數(shù)據(jù)以某種形式(或命數(shù)據(jù)令)從內(nèi)存保存到硬盤，今天給大家分享Redis數(shù)據(jù)的持久化的概念介紹，需要的朋友參考下吧2021-08-08
Redis是一個高性能的內(nèi)存鍵值存儲數(shù)據(jù)庫,它支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),如字符串、哈希、列表、集合和有序集合等這篇文章主要介紹了redis安裝與使用方法的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2025-11-11
這篇文章主要介紹了Redis刪除策略的三種方法及逐出算法，文章圍繞主題展開詳細(xì)的內(nèi)容介紹，具有一定的參考價值，需要的小伙伴可以參考一下2022-08-08
Redis內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Dict的實(shí)現(xiàn)方法
這篇文章主要介紹了Redis內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Dict的實(shí)現(xiàn)方法,本篇文章所述的dict在Redis中最主要的作用就是用于維護(hù)Redis數(shù)據(jù)庫中所有Key、value映射的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，需要的朋友可以參考下2022-05-05