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Redis那些你不經常使用的數據結構

存儲 Redis
如果你了解過redis,或者使用過它,那么一定知道它的5種常用數據結構,而且如果你面試有被問過redis的話,那么這5種基本數據結構也一定會被問到,不過,我們今天不討論這些,我們討論下除此之外的數據結構。

如果你了解過redis,或者使用過它,那么一定知道它的5種常用數據結構,而且如果你面試有被問過redis的話,那么這5種基本數據結構也一定會被問到,不過,我們今天不討論這些,我們討論下除此之外的數據結構,也許平時你沒有使用過,也許你也沒有了解過,不過這不重要,重要的是它們是非??傄臄祿Y構,在解決特定問題的時候很好用。

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Btimap

理論上來說,bitmap并不屬于一種特殊的數據結構,從本質上來說,它也是一種string類型數據結構,只不過存儲的值為bit,也就是我們常說的二進制010101這樣的數據。

 

redis那些你不經常使用的數據結構

 

 

redis那些你不經常使用的數據結構

 

這樣的數據結構可以幫助我們使用很少的存儲空間,就可以完成很高效的數據查詢。

比如我們有這樣的需求,我們想要統(tǒng)計每一天的用戶簽到人數,常規(guī)的做法就是將數據放到set集合里面,然后對數據求和即可,然而如果數據量非常大的時候,這樣會浪費很大的存儲空間,而bitmap完美解決了這樣的問題。首先我們可以將每天的日期作為key,然后簽到的人的id轉換成bit值存儲,也就說如果它簽到了,那么對應位置的值為1,否則為0,這樣就可以通過一個key:value對來統(tǒng)計簽到人數。需要說明的是,對于位操作,redis有bitcout來快速統(tǒng)計總和。

HyeprLogLog

從名字我們可以看出來,它有兩個log,也就是說它通過兩次取對數的操作節(jié)省了存儲空間。需要說明的一點,這是一個概率數據結構,也就說它只能計算出大概率數值,并不能精確地得到精準數值,不過在大數據問題中,能夠用最少的代價得到一個大致精確地值就是我們追求的。

 

redis那些你不經常使用的數據結構

 

在redis里面,每個hyperloglog鍵只需要花費12kb大小空間,就可以存儲2^64個元素,這大大節(jié)省了內存的存儲空間。

hyperloglog的數學原理就是基于伯努利過程,是在同樣的條件下重復地、相互獨立地進行的一種隨機試驗。

對于一個數據我們通過計算它的hash值得到二進制01值,然后進行分桶操作,再然后在每個桶中再進行位置的計算,因為通過兩次的操作就可以讓存儲的數據成指數增加,而反過來也就說當我們要存儲一定的數據,只需要取兩次對數的位數的bit就可以存下,所以這也是hyperloglog的名字由來。

有了hyerploglog,還是統(tǒng)計上面的簽到的話,我們的存儲空間就大大減小了,當然了這是以犧牲一定的精準度為代價的。

Stream

我們都知道在redis中,我們可以通過list來實現消息隊列的功能,但是那只是簡單地實現,它缺少持久化的功能,缺少數據復制的功能,而Steam就是為了解決這個問題而產生的。

 

 

當你覺得rabbitmq過于龐大的時候,那么redis的stream數據結構可以很好地幫助你實現消息隊列的幾乎全部功能,但是如果你的項目夠大,還是請使用正常的消息隊列。

GEO

計算2個點的距離我們很容易計算出來,但是如果計算2個地理經緯度坐標點的距離就會變得復雜,如果計算多個點呢?問題就會變得更加復雜,不過這些計算問題,在redis都可以通過GEO來簡單實現。

 

redis那些你不經常使用的數據結構

 

GEO主要是用于存儲指定的地理空間位置,可以將一個或多個經度(longitude)、緯度(latitude)、位置名稱(member)添加到指定的 key 中。在使用地圖的時候,我們經常需要計算得到當前位置一定范圍內餐館,或者影院等建筑物的信息,而通過GEO我們就可以很方便地實現這個功能。

在redis中,通過georadiusbymember這個函數,我們就可以方便地計算出周圍點的信息。

總結

相比較string,list,set,sort set, hash這5種結構,你會發(fā)現上面介紹的數據結構使用場景很單一,或者說它們的存在主要是為了解決某些特定問題而存在的。

 

沒有哪種數據結構更好的說法,每一種數據結構都有它自己的應用場景,否則它也不會被創(chuàng)造出來。

 

責任編輯:華軒 來源: 今日頭條
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