1，当一个列表只包含少量列表项，并且每个列表项要么就是小整数值，要么就是长度比较短的字符串，那么Redis就会使用压缩列表来做底层实现结构。 2，压缩列表是Redis为了节约内存而开发的，**是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构。**一个压缩列表可以包含任意多个节点，每个节点可以保存一个字节数组或者一个整数值。 3，压缩列表各部分组成如下： zlbytes（4字节）：记录整个压缩列表
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2024-04-01 13:51:24
50阅读
# Redis RoaringBitmap压缩运算实现
## 介绍
在这篇文章中，我将指导你如何在Redis中实现RoaringBitmap压缩运算。RoaringBitmap是一种高效的位图压缩算法，它可以在Redis中存储大量的数据，并进行快速的位运算。我们将使用Redis的Bitmap命令和RoaringBitmap库来实现这个功能。
## 实现步骤
下面是整个实现过程的步骤：
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原创
2023-12-22 07:15:03
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在之前的文章中，我们有说过bitmap，bitmap在很多场景可以应用，比如黑白名单，快速判定，登录情况等等。总之，bitmap是以其高性能出名。其基本原理是一位存储一个标识，其他衍生知道咱就不说了，而redis就是以这种原生格式存储的。 实际上，redis是基于string的数据结构实现了bitmap的功能。 1. redis基本的bitmap操作命令 最基本的，redis的b
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2023-06-01 15:41:07
236阅读
概览前文提到，Redis 在有序集合和哈希的数据规模较小时，底层会采用 ziplist 压缩列表进行数据存储。当有序集合的数据规模满足以下条件时，会使用 ziplist 作为底层数据结构；当哈希的数据规模满足以下条件时，，会使用 ziplist 作为底层数据结构；可以在 redis.conf 配置文件中配置该属性。压缩列表 ziplist 作为 Redis 底层核心的数据结构，重点在于如何节省内存
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2023-08-25 23:54:22
113阅读
# Redis Roaring Bitmap
## Introduction
Redis is an open-source, in-memory data structure store that can be used as a database, cache, and message broker. It provides various data structures includin
原创
2023-07-27 06:28:55
141阅读
# Redis 支持 Roaring Bitmap 的探讨
## 引言
随着大数据时代的到来，数据的处理和存储变得尤为重要。在这个过程中，Redis 作为一个高性能的内存数据库，借助其丰富的数据结构，提供了快速的数据存储和访问。Roaring Bitmap 是一种新颖的位图数据结构，能够高效地存储和处理稀疏的数据。在这篇文章中，我们将探索 Redis 中的 Roaring Bitmap，并通过
原创
2024-10-04 05:00:18
150阅读
1. Key-Value 存储尝试插入1kw条数据, key为设备MD5值, value为1, 此时Redis中存在1kw条key-value键值对.通过info指令查看内存占用:1kw数据key-value占用内存结论:可以看到, 1kw条MD5数据占用Redis内存约为892MB;这还只是一个客户上传的人群包, 如果上传的人群包较多, 则Redis需要大量的集群部署, 成本会及其大;无论是采用
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2023-09-06 10:02:02
144阅读
# 如何实现redis中的roaringbitmap
## 简介
在本文中，我将帮助你学习如何实现Redis中的Roaring Bitmap，这是一个非常高效的数据结构，用于存储大量数据的集合。
## 步骤
首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个Redis连接 |
| 2 | 初始化一个Roaring Bitma
原创
2024-05-14 05:20:21
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目录设置有效期过期策略8 种淘汰策略LRU（最近最少使用） 算法Redis 如何管理热度数据LFU（最近最少频率使用） 算法访问频次递增访问频次递减 内存并不是无限的，总会存在内存耗尽的情况，本文章告诉你，当 Redis 服务器的内存耗尽后，如果继续执行请求命令，Redis 会如何处理？设置有效期使用Redis 时，某些 键值对 只会在特定的时间内有效，为了防止这种类型的数据一直占有内存，我们可
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2024-06-27 09:45:50
51阅读
目录1.Bitmaps应用场景常用命令2.HyperLogLog应用场景优点常见命令3.Geospatial应用场景常见命令1.Bitmaps现代计算机用二进制作为信息的基本单位，1个字节等于8位，合理的使用操作位能够有效的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: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
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2023-12-07 03:56:27
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一、Redis 键(key)keys * ：查看当前库所有keyexists key：判断某个key是否存在（存在显示1不存在显示0）type key：查看你的key是什么类型del key：删除指定的key数据（成功返回1）expire key 10：为给定的key设置过期时间为10秒钟，到时间后该key就会自动被删除ttl key：查看还有多少秒过期，-1表示永不过期，-2表示已过期selec
什么是redis Redis是用C语言开发的一个开源的高性能键值对（key-value）数据库。和传统的关系型数据库不一样，不一定遵循传统数据库的一些基本要求（非关系型的、分布式的、开源的。水平可扩展的）。 优点： 对数据高并发读写 对海量数据的高效率存储和访问 对数据的可扩展性和高可用性 缺点： redis (对事务的处理非常简单) 无法做到太复杂的关系数据库
目录1、RDB持久化和AOF持久化概述2、RDB持久化2.1、RDB持久化策略2.2、RDB特性2.3、启动RDB持久化的方式2.3.1、手动执行命令2.3.2、通过配置定时自动持久化2.3.3、关闭服务时自动保存2.4、RDB数据丢失问题3、AOF持久化3.1、AOF持久化策略3.1.1、指令写入文件的时机3.2、AOF重写3.2.1、重写策略3.2.2、AOF重写的时间3.2.2.1、指令3
# 如何将RoaringBitMap存入redis
RoaringBitMap是一种高效的数据结构，用于表示大型无重复整数集合。在实际应用中，我们经常需要将RoaringBitMap存储在持久性存储介质中，比如redis。本文将介绍如何将RoaringBitMap存入redis，并提供示例代码。
## 问题描述
在某个实际应用场景中，我们需要存储大量用户ID，以便进行数据分析和查询。为了节省
原创
2024-02-22 05:15:46
427阅读
# RoaringBitmap在Redis中的使用方案
在大数据应用中，处理海量数据集的需求日益增加，特别是在进行数据去重、查询和分析时，效率成为一个不可忽视的关键。RoaringBitmap是一种高效的位图数据结构，旨在处理集合的集合运算。在本文中，我们将探讨如何在Redis中应用RoaringBitmap，解决海量用户ID去重的问题，并通过代码示例展示具体实现。
## 问题背景
假设我们
原创
2024-10-14 05:54:39
322阅读
Bitmap是什么？Bitmap是Redis中的一种数据结构，它是一个类似于位数组的数据结构，用于处理位数据。在Redis中，Bitmap是使用字符串来存储的，一个Byte可以存储8个二进制位，一个字符串可以存储232个二进制位，所以一个字符串最多可以表示232个用户的在线状态, 也就是它的偏移量offset。在实际应用中，Bitmap常用于记录某个ID是否存在、统计某个时间段内的用户在线情况等等
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2023-09-21 15:19:12
245阅读
# 如何实现“roaringbitmap spark”
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现“roaringbitmap spark”的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个Spark应用程序 |
| 2 | 导入RoaringBitmap库 |
| 3 | 创建RoaringBitmap对象 |
| 4 | 在RoaringBitmap
原创
2024-05-24 05:16:38
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目录1、redis之布隆过滤2、布隆过滤器原理3、布隆过滤器使用步骤初始化bitmap添加占坑位判断是否存在圜1、redis之布隆过滤布隆过滤：有一个初值都为0的bit数组和多个哈希函数构成，用来快速判断集合中是否存在某个元素。目的：减少内存使用。使用方式：不保存数据信息，只是在内存中做一个是否存在的标记flag应用场景：布隆过滤器常用于需要快速判断某个元素是否存在的场景，如缓存系统、拼写检查器、
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2024-10-16 09:48:57
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初识redis的bitmap 写在前面 本学习教程所有示例代码见GitHub：https://github.com/selfconzrr/Redis_Learning 基本语法：1）SETBIT//该命令用于对
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2024-07-01 11:18:25
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前言位图索引被广泛用于数据库和搜索引擎中，通过利用位级并行，它们可以显著加快查询速度。但是，位图索引会占用大量的内存，因此我们会更喜欢压缩位图索引。 Roaring Bitmaps 就是一种十分优秀的压缩位图索引，后文统称 RBM。压缩位图索引有很多种，比如基于 RLE（Run-Length Encoding，运行长度编码）的WAH (Word Aligned Hybrid Compres
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2022-03-27 16:39:01
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