[docs add ]Redis 3 种特殊数据结构详解

README.md

@@ -200,6 +200,7 @@ JVM 这部分内容主要参考 [JVM 虚拟机规范-Java8 ](https://docs.oracle
 
 - [3种常用的缓存读写策略详解](docs/database/redis/3-commonly-used-cache-read-and-write-strategies.md)
 - [Redis 5 种基本数据结构详解](./docs/database/redis/redis-data-structures-01.md)
+- [Redis 3 种特殊数据结构详解](./docs/database/redis/redis-data-structures-02.md)
 - [Redis 内存碎片详解](./docs/database/redis/redis-memory-fragmentation.md)
 - [Redis 集群详解](./docs/database/redis/redis-cluster.md)
 

docs/.vuepress/sidebar.ts

@@ -266,6 +266,7 @@ export const sidebarConfig = defineSidebarConfig({
               children: [
                 "3-commonly-used-cache-read-and-write-strategies",
                 "redis-data-structures-01",
+                "redis-data-structures-02",
                 "redis-memory-fragmentation",
                 "redis-cluster",
               ],

docs/database/redis/redis-data-structures-01.md

@@ -3,6 +3,12 @@ title: Redis 5 种基本数据结构详解
 category: 数据库
 tag:
   - Redis
+head:
+  - - meta
+    - name: keywords
+      content: Redis常见数据结构
+    - name: description
+      content: Redis基础数据结构总结：String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（散列）、Zset（有序集合）
 ---
 
 你可以在 Redis 官网上找到 Redis 数据结构非常详细的介绍：

docs/database/redis/redis-data-structures-02.md

@@ -3,6 +3,12 @@ title: Redis 3 种特殊数据结构详解
 category: 数据库
 tag:
   - Redis
+head:
+  - - meta
+    - name: keywords
+      content: Redis常见数据结构
+    - name: description
+      content: Redis特殊数据结构总结：HyperLogLogs（基数统计）、Bitmap （位存储）、Geospatial (地理位置)。
 ---
 
 ## Bitmap
@@ -22,9 +28,9 @@ Bitmap 存储的是连续的二进制数字（0 和 1），通过 Bitmap, 只需
 | SETBIT key offset value               | 设置指定 offset 位置的值                                     |
 | GETBIT key offset                     | 获取指定 offset 位置的值                                     |
 | BITCOUNT key start end                | 获取 start 和 end 之前值为 1 的元素个数                      |
-| BITOP operation destkey key1 key2 ... | 对一个或多个 Bitmap 进行运算，可用运算符有AND, OR, XOR以及NOT |
-
+| BITOP operation destkey key1 key2 ... | 对一个或多个 Bitmap 进行运算，可用运算符有 AND, OR, XOR 以及 NOT |
 
+**Bitmap 基本操作演示** ：
 
 ```bash
 # SETBIT 会返回之前位的值（默认是 0）这里会生成 7 个位
@@ -45,7 +51,7 @@ Bitmap 存储的是连续的二进制数字（0 和 1），通过 Bitmap, 只需
 
 ### 应用场景
 
-**需要保存状态信息（0/1即可表示）的场景**
+**需要保存状态信息（0/1 即可表示）的场景**
 
 - 举例 ：用户签到情况、活跃用户情况、用户行为统计（比如是否点赞过某个视频）。
 - 相关命令 ：`SETBIT`、`GETBIT`、`BITCOUNT`、`BITOP`。
@@ -54,35 +60,146 @@ Bitmap 存储的是连续的二进制数字（0 和 1），通过 Bitmap, 只需
 
 ### 介绍
 
-`HyperLogLog` 是一种有名的基数计数概率算法 ，并不是 Redis 特有的，Redis 只是实现了这个算法并提供了一些开箱即用的 API。
+HyperLogLog 是一种有名的基数计数概率算法 ，基于 LogLog Counting(LLC)优化改进得来，并不是 Redis 特有的，Redis 只是实现了这个算法并提供了一些开箱即用的 API。
 
-Redis 提供的 `HyperLogLog` 占用空间非常非常小，只需要 12k 的空间就能存储接近`2^64`个不同元素。这是真的厉害，这就是数学的魅力么！并且，Redis 对 HyperLogLog 的存储结构做了优化，采用两种方式计数：
+Redis 提供的 HyperLogLog 占用空间非常非常小，只需要 12k 的空间就能存储接近`2^64`个不同元素。这是真的厉害，这就是数学的魅力么！并且，Redis 对 HyperLogLog 的存储结构做了优化，采用两种方式计数：
 
 - **稀疏矩阵** ：计数较少的时候，占用空间很小。
 - **稠密矩阵** ：计数达到某个阈值的时候，占用 12k 的空间。
 
-不过， `HyperLogLog` 的计数结果并不是一个精确值，存在一定的误差（标准误差为 `0.81%` 。），这是由于它本质上是用概率算法导致的。
+Redis 官方文档中有对应的详细说明：
+
+![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/database/redis/image-20220721091424563.png)
+
+基数计数概率算法为了节省内存并不会直接存储元数据，而是通过一定的概率统计方法预估基数值（集合中包含元素的个数）。因此， HyperLogLog 的计数结果并不是一个精确值，存在一定的误差（标准误差为 `0.81%` 。）。
 
 ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/database/redis/image-20220720194154133.png)
 
-`HyperLogLog` 的使用非常简单，但原理非常复杂。`HyperLogLog` 的原理以及在 Redis 中的实现可以看这篇文章：[HyperLogLog 算法的原理讲解以及 Redis 是如何应用它的](https://juejin.cn/post/6844903785744056333) 。
+HyperLogLog 的使用非常简单，但原理非常复杂。HyperLogLog 的原理以及在 Redis 中的实现可以看这篇文章：[HyperLogLog 算法的原理讲解以及 Redis 是如何应用它的](https://juejin.cn/post/6844903785744056333) 。
 
-再推荐一个可以帮助理解HyperLogLog原理的工具：[Sketch of the Day: HyperLogLog — Cornerstone of a Big Data Infrastructure](http://content.research.neustar.biz/blog/hll.html) 。
+再推荐一个可以帮助理解 HyperLogLog 原理的工具：[Sketch of the Day: HyperLogLog — Cornerstone of a Big Data Infrastructure](http://content.research.neustar.biz/blog/hll.html) 。
 
 ### 常用命令
 
+HyperLogLog 相关的命令非常少，最常用的也就 3 个。
+
+| 命令                                      | 介绍                                                         |
+| ----------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
+| PFADD key element1 element2 ...           | 添加一个或多个元素到 HyperLogLog 中                          |
+| PFCOUNT key1 key2                         | 获取一个或者多个 HyperLogLog 的唯一计数。                    |
+| PFMERGE destkey sourcekey1 sourcekey2 ... | 将多个 HyperLogLog 合并到 destkey 中，destkey 会结合多个源，算出对应的唯一计数。 |
+
+**HyperLogLog 基本操作演示** ：
 
+```bash
+> PFADD hll foo bar zap
+(integer) 1
+> PFADD hll zap zap zap
+(integer) 0
+> PFADD hll foo bar
+(integer) 0
+> PFCOUNT hll
+(integer) 3
+> PFADD some-other-hll 1 2 3
+(integer) 1
+> PFCOUNT hll some-other-hll
+(integer) 6
+> PFMERGE desthll hll some-other-hll
+"OK"
+> PFCOUNT desthll
+(integer) 6
+```
 
 ### 应用场景
 
+**数量量巨大（百万、千万级别以上）的计数场景**
+
+- 举例 ：热门网站每日/每周/每月访问 ip 数统计、热门帖子 uv 统计、
+- 相关命令 ：`PFADD`、`PFCOUNT` 。
+
 ## Geospatial index
 
-地理空间数据管理。
+### 介绍
+
+Geospatial index（地理空间索引，简称 GEO） 主要用于存储地理位置信息，基于 Sorted Set 实现。
+
+通过 GEO 我们可以轻松实现两个位置距离的计算、获取指定位置附近的元素等功能。
 
 ![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/database/redis/image-20220720194359494.png)
 
-## Stream
+### 常用命令
+
+| 命令                                             | 介绍                                                         |
+| ------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
+| GEOADD key longitude1 latitude1 member1 ...      | 添加一个或多个元素对应的经纬度信息到 GEO 中                  |
+| GEOPOS key member1 member2 ...                   | 返回给定元素的经纬度信息                                     |
+| GEODIST key member1 member2 M/KM/FT/MI           | 返回两个给定元素之间的距离                                   |
+| GEORADIUS key longitude latitude radius distance | 获取指定位置附近 distance 范围内的其他元素，支持 ASC(由近到远)、DESC（由远到近）、Count(数量) 等参数 |
+| GEORADIUSBYMEMBER key member radius distance     | 类似于 GEORADIUS 命令，只是参照的中心点是 GEO 中的元素       |
+
+**基本操作** ：
+
+```bash
+> GEOADD personLocation 116.33 39.89 user1 116.34 39.90 user2 116.35 39.88 user3
+3
+> GEOPOS personLocation user1
+116.3299986720085144
+39.89000061669732844
+> GEODIST personLocation user1 user2 km
+1.4018
+```
+
+通过 Redis 可视化工具查看 `personLocation` ，果不其然，底层就是 Sorted Set。
+
+GEO 中存储的地理位置信息的经纬度数据通过 GeoHash 算法转换成了一个整数，这个整数作为 Sorted Set 的 score(权重参数)使用。
+
+![](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/database/redis/image-20220721201545147.png)
+
+**获取指定位置范围内的其他元素** ：
+
+```bash
+> GEORADIUS personLocation 116.33 39.87 3 km
+user3
+user1
+> GEORADIUS personLocation 116.33 39.87 2 km
+> GEORADIUS personLocation 116.33 39.87 5 km
+user3
+user1
+user2
+> GEORADIUSBYMEMBER personLocation user1 5 km
+user3
+user1
+user2
+> GEORADIUSBYMEMBER personLocation user1 2 km
+user1
+user2
+```
+
+`GEORADIUS` 命令的底层原理解析可以看看阿里的这篇文章：[Redis 到底是怎么实现“附近的人”这个功能的呢？](https://juejin.cn/post/6844903966061363207) 。
+
+**移除元素** ：
+
+GEO 底层是 Sorted Set ，你可以对 GEO 使用 Sorted Set 相关的命令。
+
+```bash
+> ZREM personLocation user1
+1
+> ZRANGE personLocation 0 -1
+user3
+user2
+> ZSCORE personLocation user2
+4069879562983946
+```
+
+### 应用场景
+
+**需要管理使用地理空间数据的场景**
+
+- 举例：附近的人。
+- 相关命令: `GEOADD`、`GEORADIUS`、`GEORADIUSBYMEMBER` 。
 
 ## 参考
 
-- 
+- Redis Data Structures ：https://redis.com/redis-enterprise/data-structures/ 。
+- 《Redis 深度历险：核心原理与应用实践》1.6 四两拨千斤——HyperLogLog
+- 布隆过滤器,位图,HyperLogLog：https://hogwartsrico.github.io/2020/06/08/BloomFilter-HyperLogLog-BitMap/index.html

docs/database/redis/redis-questions-01.md

@@ -122,7 +122,9 @@ Redis 5.0 新增加的一个数据结构 `Stream` 可以用来做消息队列，
 - **5 种基础数据结构** ：String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（散列）、Zset（有序集合）。
 - **3 种特殊数据结构** ：HyperLogLogs（基数统计）、Bitmap （位存储）、Geospatial (地理位置)。
 
-关于 5 种基础数据类型的详细介绍请看这篇文章：[Redis 5 种基本数据结构详解](./redis-data-structures-01.md)。
+关于 5 种基础数据结构的详细介绍请看这篇文章：[Redis 5 种基本数据结构详解](./redis-data-structures-01.md)。
+
+关于 3 种特殊数据结构的详细介绍请看这篇文章：[Redis 3 种特殊数据结构详解](./redis-data-structures-02.md)。
 
 ### String 的应用场景有哪些？
 
@@ -199,6 +201,20 @@ Redis 中有一个叫做 `sorted set` 的数据结构经常被用在各种排行
 (integer) 2
 ```
 
+### 使用 HyperLogLog 统计页面 UV 怎么做？
+
+1、将访问指定页面的每个用户 ID 添加到 `HyperLogLog` 中。
+
+```bash
+PFADD PAGE_1:UV USER1 USER2 ...... USERn
+```
+
+2、统计指定页面的 UV。
+
+```bash
+PFCOUNT PAGE_1:UV
+```
+
 ## Redis 线程模型
 
 ### Redis 单线程模型了解吗？