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Redis 新数据类型Bitmaps

金鹏头像 金鹏 Redis 2021-12-04 15:12:50 0 997
导读:简介现代计算机用二进制(位)作为信息的基础单位,1个字节等于8位,例如“abc”字符串是由3个字节组成,但实际在计算机存储时将其用二进制表示,“abc”分别对应的ASCI...

简介

现代计算机用二进制(位) 作为信息的基础单位, 1个字节等于8位, 例如“abc”字符串是由3个字节组成, 但实际在计算机存储时将其用二进制表示, “abc”分别对应的ASCII码分别是97 98 99 对应的二进制分别是01100001 0110001001100011,如下图

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合理地使用操作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“数据类型”可以实现对位的操作:

(1) Bitmaps本身不是一种数据类型, 实际上它就是字符串(key-value) , 但是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相同。 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01, 数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。


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命令

1setbit

1)格式

setbit<key><offset><value>设置Bitmaps中某个偏移量的值(01

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*offset:偏移量从0开始

 

2)实例

每个独立用户是否访问过网站存放在Bitmaps中, 将访问的用户记做1, 没有访问的用户记做0, 用偏移量作为用户的id

设置键的第offset个位的值(从0算起) , 假设现在有20个用户,userid=16111519的用户对网站进行了访问, 那么当前Bitmaps初始化结果如图

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unique:users:20201106代表2020-11-06这天的独立访问用户的Bitmaps

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注:很多应用的用户id以一个指定数字(例如10000) 开头, 直接将用户idBitmaps的偏移量对应势必会造成一定的浪费, 通常的做法是每次做setbit操作时将用户id减去这个指定数字。

在第一次初始化Bitmaps时, 假如偏移量非常大, 那么整个初始化过程执行会比较慢, 可能会造成Redis的阻塞。



2getbit

1)格式

getbit<key><offset>获取Bitmaps中某个偏移量的值

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获取键的第offset位的值(从0开始算)



2)实例

获取id=8的用户是否在2020-11-06这天访问过, 返回0说明没有访问过:

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注:因为100根本不存在,所以也是返回0

 


3bitcount

统计字符串被设置为1bit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 end 参数,可以让计数只在特定的位上进行。start end 参数的设置,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,startend 是指bit组的字节的下标数,二者皆包含。

1)格式

bitcount<key>[start end] 统计字符串从start字节到end字节比特值为1的数量

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2)实例

计算2022-11-06这天的独立访问用户数量

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startend代表起始和结束字节数, 下面操作计算用户id在第1个字节到第3个字节之间的独立访问用户数, 对应的用户id111519

图片.png

举例: K1 01000001 01000000  00000000 00100001】,对应【0123

bitcount K1 1 2  : 统计下标12字节组中bit=1的个数,即01000000  00000000

--bitcount K1 1 2   --1

 

bitcount K1 1 3  : 统计下标12字节组中bit=1的个数,即01000000  00000000 00100001

--bitcount K1 1 3  --3

 

bitcount K1 0 -2  : 统计下标0到下标倒数第2,字节组中bit=1的个数,即01000001  01000000   00000000

--bitcount K1 0 -2  --3

 

 注意:redissetbit设置或清除的是bit位置,而bitcount计算的是byte位置。

 



4bitop

(1)格式

bitop  and(or/not/xor) <destkey> [key…]

图片.png

bitop是一个复合操作, 它可以做多个Bitmapsand(交集) 、 or(并集) 、 not(非) 、 xor(异或) 操作并将结果保存在destkey中。

 

(2)实例

2020-11-04 日访问网站的userid=1,2,5,9

setbit unique:users:20201104 1 1

setbit unique:users:20201104 2 1

setbit unique:users:20201104 5 1

setbit unique:users:20201104 9 1

 

 

2020-11-03 日访问网站的userid=0,1,4,9

setbit unique:users:20201103 0 1

setbit unique:users:20201103 1 1

setbit unique:users:20201103 4 1

setbit unique:users:20201103 9 1

 

计算出两天都访问过网站的用户数量

bitop and unique:users:and:20201104_03

unique:users:20201103unique:users:20201104

图片.png


计算出任意一天都访问过网站的用户数量(例如月活跃就是类似这种) 可以使用or求并集

图片.png






Bitmaps与set对比

        假设网站有1亿用户, 每天独立访问的用户有5千万, 如果每天用集合类型和Bitmaps分别存储活跃用户可以得到表

set和Bitmaps存储一天活跃用户对比

数据

类型

每个用户id占用空间

需要存储的用户量

全部内存量

集合

类型

64位

50000000

64位*50000000 = 400MB

Bitmaps

1位

100000000

1位*100000000 = 12.5MB



        很明显, 这种情况下使用Bitmaps能节省很多的内存空间, 尤其是随着时间推移节省的内存还是非常可观的

set和Bitmaps存储独立用户空间对比

数据类型

一天

一个月

一年

集合类型

400MB

12GB

144GB

Bitmaps

12.5MB

375MB

4.5GB

 

 

Bitmaps并不是万金油, 假如该网站每天的独立访问用户很少, 例如只有10万(大量的僵尸用户) , 那么两者的对比如下表所示, 很显然, 这时候使用Bitmaps就不太合适了, 因为基本上大部分位都是0

set和Bitmaps存储一天活跃用户对比(独立用户比较少)

数据类型

每个userid占用空间

需要存储的用户量

全部内存量

集合类型

64位

100000

64位*100000 = 800KB

Bitmaps

1位

100000000

1位*100000000 = 12.5MB


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