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(jì)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(gè)指定位置：
geopos city nanjing beijing
計(jì)算兩個(gè)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(gè)：
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(gè)位置：
ZREM city lasa
二、Hyperloglog
Hyperloglog指的是基數(shù)，兩個(gè)數(shù)據(jù)集中不重復(fù)的元素，在Redis中，會(huì)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(gè)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(jì)算統(tǒng)計(jì)！！
添加數(shù)據(jù)集：
pfadd dataList 1 2 3 4 5 6 7
統(tǒng)計(jì)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(chǔ)，操作二進(jìn)制位來進(jìn)行記錄，就只有0 和 1 兩個(gè)狀態(tài)，可能需要我們統(tǒng)計(jì)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(gè)狀態(tài)的，我們都可以用Bitmap來進(jìn)行操作。
添加：
setbit login 1 1
獲取：
getbit login 1
統(tǒng)計(jì)：
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(qǐng)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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