一、Bitmaps
计算机二进制
计算机要处理的信息是多种多样的，如数字、文字、符号、图形、音频、视频等，这些信息在人们的眼里是不同的。但对于计算机来说，它们在内存中都是一样的，都是以二进制的形式来表示。
计算机是以二进制的形式来存储数据的，它只认识 0 和 1 两个数字，我们在屏幕上看到的文字，在存储之前都被转换成了二进制（0和1序列），在显示时也要根据二进制找到对应的字符。
例如“abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99， 对应的二进制分别是01100001、 01100010和01100011，如下图：
Bitmaps简介
许多开发语言都提供了操作位功能，合理地使用位能够有效地提高内存使用率和开发效率。Redis提供了Bitmaps这个“数据结构”，可以实现对位的操作。把数据结构加上引号主要因为：
1、 Bitmaps本身不是一种数据结构，实际上它就是字符串，但它可以对字符串的位进行操作；
2、 Bitmaps单独提供了一套命令，所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太一样可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组，数组的每个单元只能存储0和1，数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量；
常用命令
SETBIT key offset value：设置或者清空key的value(字符串)在offset处的bit值。
那个位置的bit要么被设置，要么被清空，这个由value（只能是0或者1）来决定。当key不存在的时候，就创建一个新的字符串value。要确保这个字符串大到在offset处有bit值。参数offset需要大于等于0，并且小于232(限制bitmap大小为512)。当key对应的字符串增大的时候，新增的部分bit值都是设置为0。
警告：当set最后一个bit(offset等于232-1)并且key还没有一个字符串value或者其value是个比较小的字符串时，Redis需要立即分配所有内存，这有可能会导致服务阻塞一会。在一台2010MacBook Pro上，offset为232-1（分配512MB）需要～300ms，offset为230-1(分配128MB)需要～80ms，offset为228-1（分配32MB）需要～30ms，offset为226-1（分配8MB）需要8ms。注意，一旦第一次内存分配完，后面对同一个key调用SETBIT就不会预先得到内存分配。
GETBIT key offset：返回key对应的string在offset处的bit值 当offset超出了字符串长度的时候，这个字符串就被假定为由0比特填充的连续空间。当key不存在的时候，它就认为是一个空字符串，所以offset总是超出范围，然后value也被认为是由0比特填充的连续空间。到内存分配。
BITCOUNT key [start end]：统计字符串被设置为1的bit数.
一般情况下，给定的整个字符串都会被进行计数，通过指定额外的 start 或 end 参数，可以让计数只在特定的位上进行。
start 和 end 参数的设置和 GETRANGE 命令类似，都可以使用负数值：比如 -1 表示最后一个位，而 -2 表示倒数第二个位，以此类推。
不存在的 key 被当成是空字符串来处理，因此对一个不存在的 key 进行 BITCOUNT 操作，结果为 0。
BITOP operation destkey key [key …]：bitop是一个复合操作， 它可以做多个Bitmaps的and（交集） 、 or（并集） 、 not（非） 、 xor（异或） 操作并将结果保存在destkey中。
# 创建一个Bitmaps，在偏移量5的位置设置值为1
setbit bitkey 5 1
# 查看当前bitkey偏移量5位置的值
getbit bitkey 5
# 统计偏移量0-5位置，值为1的个数
bitcount bitkey 0 5
# 查看bitkey 和bitkey2交际，并将结果保存在dest中
bitop and dest bitkey bitkey2
二、HyperLogLog
基数
在数学上，基数或势，即集合中包含的不重复元素的“个数”。比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}， 那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素个数)为5。
在工作当中，我们经常会遇到与统计相关的功能需求，比如统计网站PV（PageView页面访问量）,可以使用Redis的incr、incrby轻松实现。
但像UV（UniqueVisitor，独立访客）、独立IP数、搜索记录数等需要去重和计数的问题如何解决？这种求集合中不重复元素个数的问题称为基数问题。
解决基数问题有很多种方案：
1、 数据存储在MySQL表中，使用distinctcount计算不重复个数；
2、 使用Redis提供的hash、set、bitmaps等数据结构来处理；
以上的方案结果精确，但随着数据不断增加，导致占用空间越来越大，对于非常大的数据集是不切实际的。
HyperLogLog解决基数问题
HyperLogLog是Redis的高级数据结构，是统计基数的利器。
HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。
在Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。
但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。
常用命令
PFADD key element [element …]：添加指定元素到 HyperLogLog 中。
PFCOUNT key [key …]: 返回给定 HyperLogLog 的基数估算值。
PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey …]：将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog
# 向hll 中添加多个元素
pfadd hll java php java go scala go
# 统计hll的基数
pfcount hll
# 把hll、hll2合并到destkey 中
pfmerge destkey hll hll2
HyperLogLog数据结构
HyperLogLog实际上不会存储每个元素的值，它使用的是概率算法，通过存储元素的hash值的第一个1的位置，来计算元素数量。
三、Geospatial
Redis 3.2 中增加了对GEO类型的支持。GEO，Geographic，地理信息的缩写。该类型，就是元素的2维坐标，在地图上就是经纬度。redis基于该类型，提供了经纬度设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度Hash等常见操作。
常用命令
GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member …]：
将指定的地理空间位置（纬度、经度、名称）添加到指定的key中。这些数据将会存储到sorted set这样的目的是为了方便使用GEORADIUS或者GEORADIUSBYMEMBER命令对数据进行半径查询等操作。
该命令以采用标准格式的参数x,y,所以经度必须在纬度之前。这些坐标的限制是可以被编入索引的，区域面积可以很接近极点但是不能索引。具体的限制，由EPSG:900913 / EPSG:3785 / OSGEO:41001 规定如下：
- 有效的经度从-180度到180度。
- 有效的纬度从-85.05112878度到85.05112878度。
当坐标位置超出上述指定范围时，该命令将会返回一个错误。
GEOPOS key member [member …]：返回一个或多个位置的经纬度信息，由于采用了geohash算法，返回的经纬度和添加时的数据可能会有细小误差。
GEODIST key member1 member2 [unit]：回一个key中指定两个位置之间的距离，unit可以指定长度单位：m,km,ft等 默认为m。
GEORADIUS key longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count]： 以给定位置为中心，半径不超过给定半径的附近所有位置。
# 添加北京和上海的地理位置到cities中
GEOADD cities 116.404269 39.91582 "beijing" 121.478799 31.235456 "shanghai"
# 查看北京的经纬度
geopos cities beijing
# 查看北京和上海的距离
geodist cities beijing shanghai km
# 查看120 30位置，500KM内的城市
georadius cities 120 30 500 km
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