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Redis高級數(shù)據(jù)類型Hyperloglog、Bitmap的使用

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前言

很多小伙伴在面試中都會被問道 Redis的常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有哪些?

可能很大一部分回答都是 string、hash、list、set、zset。當然啦,這個答案肯定是沒有錯的,但是相信這個答案,面試官已經(jīng)聽的耳朵都起繭了。

本身我們選擇的這個行業(yè)競爭就極強,學歷拼不過難道還要知識都拼不過嗎???

希望進來的小伙伴能好好看完這篇文章,也希望你以后的回答能是 常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有string、hash、list、set、zset,但我平時可能還會用到 Hyperloglog和Bitmap。相信面試官聽到你的回答,會有眼前一亮的感覺!

話不多說,開始吧,⬇

Hyperloglog

Hyperloglog簡介

HyperLogLog是一種概率數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),用來估算數(shù)據(jù)的基數(shù)。

基數(shù):可簡單理解為集合中不同元素的個數(shù),也可以理解為Set
對于一個集合 1、2、3、4,那么它的基數(shù)為 4
對于一個集合 1、2、3、4、1,那么它的基數(shù)也是 4

Hyperloglog作用

我們可以使用它來統(tǒng)計 UV。

UV即:UniqueVisitor,UV指的是獨立訪客的數(shù)量,一臺電腦被視為一個獨立訪客。一臺電腦早上訪問了一次,下午又訪問了一次,兩次訪問的都是同一個網(wǎng)站,只能被計算一次。

那可能有小伙伴問了,及剛才都說了可以理解為一個Set,那我為什么要用它來統(tǒng)計UV?

Redis 的 HyperLogLog 通過犧牲準確率來減少內(nèi)存空間的消耗,只需要12K內(nèi)存,在標準誤差0.81%的前提下,能夠統(tǒng)計2^64個數(shù)據(jù)。而Set就需要消耗大量空間
所以 HyperLogLog 是否適合在比如統(tǒng)計區(qū)間活躍度這樣對精度要求不高的場景。

為什么能這么存儲,主要依賴于伯努利試驗,各位小伙伴可以去百度了解了解。

命令行中的使用

  • pfadd key> [element]:添加數(shù)據(jù)
  • pfcount key>:統(tǒng)計數(shù)量


SpringBoot中的使用

@Test
public void testHyperloglog() {

    String key = "language";

    for (int i = 1; i = 10000; i++) {
        redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(key,i);
    }

    for (int i = 5000; i = 15000; i++) {
        redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(key,i);
    }

    for (int i = 10000; i = 20000; i++) {
        redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(key,i);
    }

    long size = redisTemplate.opsForHyperLogLog().size(key);
    System.out.println(size);
}


可以看到結(jié)果值為:19891與真實值:20000相差不了多少,雖說有誤差,但相比于set已經(jīng)是很好了!

除此之外,在SpringBoot中還可以對多個key進行合并,統(tǒng)計合并之后的數(shù)據(jù)量

@Test
public void testHyperloglog() {

    String key1 = "language1";
    String key2 = "language2";
    String key3 = "language3";
    String unionKey = "language";


    for (int i = 1; i = 10000; i++) {
        redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(key1,i);
    }

    for (int i = 5000; i = 15000; i++) {
        redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(key2,i);
    }

    for (int i = 10000; i = 20000; i++) {
        redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(key3,i);
    }

    redisTemplate.opsForHyperLogLog().union(unionKey,key1,key2,key3);

    long size = redisTemplate.opsForHyperLogLog().size(unionKey);
    System.out.println(size);
}


可見,數(shù)據(jù)還是19891

Bitmap

Bitmap簡介

位圖不是特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它其實就是普通的字符串,也就是 byte 數(shù)組(有了解布隆過濾器的小伙伴可展開聯(lián)想一下)

通過一個bit位來表示某個元素對應(yīng)的值或者狀態(tài),其中的key就是對應(yīng)元素本身。

位操作分為兩組:

  • 固定時間的單個位操作(如將一個位設(shè)置為1或0或獲取其值)
  • 對位組的操作,例如計算給定位范圍內(nèi)設(shè)置的位的數(shù)量(例如,人口計數(shù))。

位圖的最大優(yōu)點之一是,在存儲信息時,它們通??梢怨?jié)省大量空間。例如,在以增量用戶ID表示不同用戶的系統(tǒng)中,僅使用512 MB內(nèi)存就可以記住40億用戶的一位信息

Bitmap作用

使用場景

  • 各種實時分析。
  • 存儲與對象ID相關(guān)聯(lián)的空間高效但高性能的布爾信息。

我們可以使用它來統(tǒng)計 DAU。

日均活躍用戶數(shù)量(Daily Active User,DAU)是用于反映網(wǎng)站、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用或網(wǎng)絡(luò)游戲的運營情況的統(tǒng)計指標。日活躍用戶數(shù)量通常統(tǒng)計一日(統(tǒng)計日)之內(nèi),登錄或使用了某個產(chǎn)品的用戶數(shù)(去除重復(fù)登錄的用戶)。

命令行使用Bitmap

使用 setbit 和 getbit 命令設(shè)置和檢索位:

  • setbit命令將位號作為其第一個參數(shù),將其設(shè)置為1或0的值作為其第二個參數(shù)。如果所尋址的位超出當前字符串長度,則該命令將自動放大字符串。
  • getbit 只是返回指定索引處的位的值。超出范圍的位(尋址超出存儲在目標鍵中的字符串長度的位)始終被視為零。

在位組上還有以下三個命令:

  • bitop 在不同的字符串之間執(zhí)行按位運算。提供的運算為AND,OR,XOR和NOT。
  • bitcount 執(zhí)行填充計數(shù),報告設(shè)置為1的位數(shù)。
  • bitpos 查找具有指定值0或1的第一位。

SpringBoot使用Bitmap

@Test
public void testBitmap() {

    String key = "bitmap";

    redisTemplate.opsForValue().setBit(key,1,true);
    redisTemplate.opsForValue().setBit(key,4,true);
    redisTemplate.opsForValue().setBit(key,2,true);
    redisTemplate.opsForValue().setBit(key,5,true);

    System.out.println(redisTemplate.opsForValue().getBit(key,2));
    System.out.println(redisTemplate.opsForValue().getBit(key,3));
    System.out.println(redisTemplate.opsForValue().getBit(key,5));

}

尾言

到此這篇關(guān)于Redis高級數(shù)據(jù)類型Hyperloglog、Bitmap的使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis Hyperloglog、Bitmap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!

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