Bitmaps

• 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

• Bigmaps 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

命令

• setbit <key> <offset> <value>：设置 Bitmaps 中某个偏移量的值（0 或 1）；offset：偏移量从 0 开始

• getbit <key> <offset>：获取 Bitmaps 中某个偏移量的值

• bitcount [start] [end]：统计字符串被设置为 1 的 bit 数。一般情况是计算整个字符串的，通过 start 和 end 参数可以只计算特定范围的位：-1 表示最后以为，-2 表示倒数第二位（包含 start 和 end 下标）

• bitop and(or/not/xor) <destkey> [key...]：bitop 是一个符合操作，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

HyperLogLog

Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLoLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大的时候，计算基数所需要的空间总是固定的、并且是很小的。

在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12KB 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。

HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会存储输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素

什么是基数？

比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}，这个数据集的基数集为 {1, 3, 5, 7, 8}，基数（不重复元素）为 5

命令

• pfadd <key> <element> [element...]：添加指定元素到 HyperLogLog 中

• pfcount <key> [key...]：计算 HLL 的近似基数，可以计算多个 HLL

• pfmerge <destkey> <sourcekey> [sourcekey...]：将一个或多个 HLL 合并后的结果存储在另一个 HLL 中

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

命令

• geoadd <key> <longitude> <latitude> <member> [longitude latitude member...]：添加地理位置（经度、维度、名称）

• geopos <key> <member> [member...]：获得指定地区的坐标值

• geodist <key> <member1> <member2> [m|km|ft|mi]：获取两个位置之间的直线距离（m：米；km：千米；mi：英里；ft：英尺），默认米为单位

• georadius <key> <longitude> <latitude> radius m|km|ft|mi：以给定的经纬度为中心，找出某一半径内的元素（经度、维度、距离、单位）