Redis GEO 计算经纬度有误差 redis经纬度距离查询

文章目录

• 一 Bitmaps

• 1.1 简介
• 1.2 常用命令

• (1) setbit 设置Bitmaps中某个偏移量的值（0或1）
• (2) getbit 获取Bitmaps中某个偏移量的值（从0开始算）
• (3) bitcount 统计从start byte(不是bit 偏移量)到end byte中 bit为1的数量
• (4) bitop 对一个或多个保存二进制位的字符串 key 进行位元操作

• 1.3 Bitmaps与set对比

• 二.HyperLogLog

• 2.1 简介
• 2.2 常用命令

• (1) pfadd 添加指定元素到 HyperLogLog 中
• (2) pfcount 计算HLL的近似基数，可以计算多个HLL
• (3) pfmerge 将一个或多个HLL合并后的结果存储在另一个HLL中

• 三 Geospatial

• 3.1 简介
• 3.2 常用命令

• (1) geoadd 添加地理位置（经度，纬度，名称）
• (2) geopos 获得指定地区的坐标值
• (3) geodist 获取两个位置之间的直线距离
• (4) georadius 以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素

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一 Bitmaps

1.1 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

如：

“abc”字符串：

  合理地使用操作位能有效地提高内存使用率，Redis提供了Bitmaps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String 类型对位进行操作。
（2）Bitmaps单独提供了一套命令， 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。

1.2 常用命令

(1) setbit 设置Bitmaps中某个偏移量的值（0或1）

setbit <key> <offset> <value>

  某天，每个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（从0算起） 作为用户的id，用于统计网站UV（独立访客数）；

如：

  现在有20个用户，userid=1， 6， 11， 15， 19的用户对网站进行了访问，则Bitmaps结果如图

unique:users:20220406 代表2022-04-06独立访问用户的Bitmaps：

注：
  用户id以一个指定数字（如1000000） 开头， 直接将用户id和Bitmaps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减去指定数字；

(2) getbit 获取Bitmaps中某个偏移量的值（从0开始算）

getbit <key> <offset>

如：

  获取id=8的用户是否在2022-04-06这天访问过， 返回0说明没有访问过：

(3) bitcount 统计从start byte(不是bit 偏移量)到end byte中 bit为1的数量

bitcount <key>  [start end]

  统计被设置为1的bit数。一般情况下，统计字符串中所有的bit，可通过指定额外的 start 或 end 参数，让计数只在特定的范围进行；

  start 和 end 参数的设置，可使用负数值；start、end 指bit组的字节的下标数，二者皆包含；
注意：redis的setbit设置或清除的是bit位置，而bitcount中start end是byte位置

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如：

计算2022-04-06这天的独立访问用户数量：

如：

字符串"ab"用bit表示如下：

查看mybitkey中1的个数：

查看start为0，end为0中1的个数

查看start为1，end为1中1的个数

(4) bitop 对一个或多个保存二进制位的字符串 key 进行位元操作

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

  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

如：
2022-04-06 日访问网站的userid=1,2,5,9

setbit unique:users:2022-04-06 1 1
setbit unique:users:2022-04-06 2 1
setbit unique:users:2022-04-06 5 1
setbit unique:users:2022-04-06 9 1

2022-04-07 日访问网站的userid=0,1,4,9

setbit unique:users:2022-04-07 0 1
setbit unique:users:2022-04-07 1 1
setbit unique:users:2022-04-07 4 1
setbit unique:users:2022-04-07 9 1

2022-04-08 日访问网站的userid=0,1,4,10

setbit unique:users:2022-04-08 0 1
setbit unique:users:2022-04-08 1 1
setbit unique:users:2022-04-08 4 1
setbit unique:users:2022-04-08 10 1

  计算出三天都访问过网站的用户数量,使用and求并集

bitop and result_2022_04_and unique:users:2022-04-06  unique:users:2022-04-07 unique:users:2022-04-08

  计算出任意一天访问过网站的用户数量（月活跃） ， 使用or求并集

bitop or result_2022_04 unique:users:2022-04-06  unique:users:2022-04-07 unique:users:2022-04-08

1.3 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
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

  这种情况下使用Bitmaps能节省很多的内存空间
  但 假如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） ， 那么使用Bitmaps就不合适了

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	100000	64位*100000 = 800KB
Bitmaps	1位	100000000	1位*100000000 = 12.5MB

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二.HyperLogLog

2.1 简介

  如统计网站PV（PageView页面访问量）,可使用Redis的incr、incrby轻松实现。但UV（UniqueVisitor，独立访客）、独立IP数等需要去重和计数的问题如何解决？这类问题被称为基数问题。

什么是基数?
  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}。 基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。

解决基数问题的方案：
（1）数据存储在MySQL表中，使用distinct count计算不重复个数；
（2）使用Redis提供的set、bitmaps数据结构处理；
以上的方案随着数据的增加，占用空间越来越大，对于非常大的数据集是不切实际的。

  Redis推出了HyperLogLog,降低一定的精度平衡存储空间
  在 Redis 中，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。
  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 不能返回输入的各个元素。

2.2 常用命令

(1) pfadd 添加指定元素到 HyperLogLog 中

pfadd <key>< element> [element ...]

  将所有元素添加到指定HyperLogLog数据结构中。如果执行命令后近似基数发生变化，则返回1，否则返回0

(2) pfcount 计算HLL的近似基数，可以计算多个HLL

pfcount<key> [key ...]

如：

用HLL存储每天的UV，计算一周的UV可以使用7天的UV合并计算即可

(3) pfmerge 将一个或多个HLL合并后的结果存储在另一个HLL中

pfmerge <destkey> <sourcekey> [sourcekey ...]

比如每月活跃用户可以使用每天的活跃用户来合并计算可得

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三 Geospatial

3.1 简介

  Redis 3.2 中增加了对GEO类型的支持。
  GEO，Geographic，地理信息的缩写，即元素的2维坐标，在地图上就是经纬度。redis基于Geospatial，提供了经纬度设置，范围查询，距离查询，经纬度Hash等常见操作。

3.2 常用命令

(1) geoadd 添加地理位置（经度，纬度，名称）

geoadd <key>  <longitude> <latitude> <member> [longitude latitude member...]

如:

geoadd china:city 121.47 31.23 shanghai
geoadd china:city 106.50 29.53 chongqing 114.05 22.52 shenzhen 116.38 39.90 beijing

  两极无法直接添加，一般会下载城市数据，直接通过 Java 程序一次性导入。

  有效的经度从 -180 度到 180 度。有效的纬度从 -85.05112878 度到 85.05112878 度。当坐标位置超出指定范围时，该命令将会返回一个错误。

(2) geopos 获得指定地区的坐标值

geopos  <key><member> [member...]

(3) geodist 获取两个位置之间的直线距离

geodist<key><member1><member2>  [m|km|ft|mi ]

如：
  获取两个位置之间的直线距离

单位：

  m 表示单位为米[默认值]。

  km 表示单位为千米。

  mi 表示单位为英里。

  ft 表示单位为英尺。

  如果用户没有显式地指定单位参数， 那么 GEODIST 默认使用米作为单位

(4) georadius 以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素

georadius <key> < longitude> <latitude>radius  m|km|ft|mi

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