Redis三种特殊数据类型

Geospatial（地理空间）

Redis的Geo在Redis3.2版本就推出了，该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

geoadd：添加地理位置

geoadd china:city 116.40 39.90 beijinggeoadd china:city 121.47 31.23 shanghaigeoadd china:city 106.50 29.53 chongqing 114.05 22.52 shengzhengeoadd china:city 120.16 30.24 hangzhou 108.96 34.26 xian

geopos：从key里返回所有给定位置元素的位置（经度和纬度）

geodist：
返回两个给定位置之间的距离

可以指定单位参数
m ：米
km：千米
mi：英里
ft：英尺

默认单位是米

georadius：以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素

查询经纬度为（110,30）周围500公里的城市信息

输出带上经纬度

输出限制个数

显示到中心位置的距离

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

geohash：返回一个或多个位置元素的geohash表示
该命令返回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，那么距离越近

由于geo底层的实现原理其实就是zset，我们可以使用zset命令来操作geo
查看所有元素

移除元素

Hyperloglog

Hyperloglog是一种用于估计大规模数据集基数（即集合中不同元素的数量）的概率性算法

网页的UV（一个人访问网站多次，但是还是算作一个人）
传统的方式：set保存uid，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

使用Hyperloglog的优点：占用的内存是固定的，如果要存放2^64不同的元素的基数，只需要废12KB内存，如果要从内存角度来比较的话，Hyperloglog首选，有0.81%的错误率，统计uv任务可以忽略不计

HyperLogLog 由 Philippe Flajolet 在 原始论文《HyperLogLog: the analysis of a near-optimal cardinality estimation algorithm》 中提出。Redis 中对 HLL 的三个 PFADD/PFCOUNT/PFMERGE，都是以 PF 开头，就是纪念 2011 年已经去世的 Philippe Flajolet 。

pfadd：创建元素

pfcount：统计基数数量

pfmerge：合并

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

Bitmaps

位图，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

记录每天是否打卡，1表示打卡，0表示未打卡

获取某天是否打卡

统计总的打卡天数