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96SEO 2026-02-19 21:27 8
类型做为底层基础#xff0c;只不过是在存储的时候进行了一些特殊的操…Redis基础学习Bitmap
基础部分的学习今天我们学习的是两种另外的数据类型。
说是数据类型但其实它们实际上使用的都是
类型做为底层基础只不过是在存储的时候进行了一些特殊的操作。
换句话说这两种类型并不是真正意义上的“数据类型”换成“数据操作”可能更合适一些。
Bitmap先来看看
是不是又得来二进制了这个真没办法学计算机的任何工具都逃不掉的就是
中的操作还是比较简单的毕竟我们主要的操作还是在程序业务端进行Redis
位。
估计不少小伙伴马上就能想到它的应用场景了我们在最后再说。
先来看看它的操作。
Bitmap
位的二进制代码才能表示出一个我们能看懂的字符。
127.0.0.1:6379
位的数据才能表示一个中文字大家可以试试哦。
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来验证是不是和我们手动转换出来的是一样的结果。
大家有兴趣的可以再多了解一下字符编码相关的知识比如在
出现的位置。
它还有第二个参数这个参数是一个偏移量不过需要注意的是它指的是字节的偏移量不是位的偏移量。
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0它还有两个参数同样也是字节偏移量和长度。
位域操作位域这个东西我就不太懂了只是给个例子这一块深入学过
\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80Bitmap
的基本操作就是上面那些介绍的比较简单不过也确实都不复杂。
但前提是要对二进制和进制之间的转换以及字符编码要有一定的了解。
如果我们只是为了去显示字符串的位那就有点大材小用了其实
去进行数据统计。
包括官网上给出的也是类似这样的例子统计登录用户数。
最开始我们已经知道一个
可以保存40多亿个位那么我们可以把用户id当作位索引然后某个用户今天登录了就给它的位设置为
快速统计出今天有多少用户登录了系统速度相当快哦。
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这个操作类型就不得不提了。
它是一种概率数据结构用于计算唯一事物的集合数量。
同时它是以内存换精度的也就是说它能极大的节约内存但是会有精度丢失的问题。
最坏情况下也就是内存占用最大的情况下它也只需要
中统计的例子我们先来看看相关的操作命令。
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获取数量。
基本的操作命令就这两个是不是无敌了。
除了这两个外还有一个合并的命令类似于集合的并集操作。
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HYLL\x01\x00\x00\x00\x0b\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00Fm\x80I\xe8\x80L\\x80D\x848\x80B\x80K\x83\x80B\xed\x84A\xfc\x8cG\x8e\x80Bm\x80BZ好了接下来说下
和其它方式统计的对比以下是网上找到的相关文章获取到的资料。
如果我们使用
来进行基数统计每个元素对应一位(bit)假设我们存储1亿个不重复的元素那么我们需要
一个键占用的内容空间是12KB并且这个键可以处理海量数据。
它们三个都可以应用在统计不重复元素的场景HyperLogLog海量数据可以忍受
误差的场景其实大数据处理的时候都会有误差。
Bitmap数据量不大不能忍受误差元素连续的自增的用户主键id。
SET数据量不大不能忍受误差元素没有规律并且需要返回实际的单个元素。
总结今天的内容挺好玩吧Bitmap
最常用的其实都是一个不重复数据统计的场景但是又各有优势。
在日常的工作中如果有类似的应用场景完全就可以使用这两种数据操作来试试了。
扩展知识布隆过滤器布隆过滤器Bloom
Filter听说过没面试有没有被坑过跟你说布隆过滤器的基础知识就是
也是它的类似实现之一。
啥叫布隆过滤器就是能够快速地查找某一个元素是否存在于指定的集合中最典型的做法就是使用二进制位来进行操作这不就是
函数生成三个不同位置只有当三个位置全部命中时才会认为指定的数据已经存在。
从这一点上来说其实就是在有限的空间内可以存放更多的数据。
但它也会出现不同的数据三个
函数不过相应地性能也会降低。
同样它也会有精度问题反正大概原理就是这样。
布隆过滤器有一个非常经典的名言那就是“我说你不在那你一定不在我说你存在你有可能存在也可能不存在”。
在
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