此篇文章仅从理论上介绍几种Redis高级数据类型，有关各类型的具体操作，可见Redis常用命令总结
更多Redis入门系列文章，参见Redis入门-大纲
Bitmap
bitmap是一种伪数据类型，是基于String实现的。因为redis的key和value本身就支持二进制的存储方式，所以bitmaps只是一个独特的扩展。因为是面向字节操作，所以他的最大长度就是512M，最适合设置成2^32个不同字节。
一般的使用场景都是单一的统计，效率较高。比如签到，点击等。例如为了统计今日登录的用户数，我们建立了一个bitmap,每一位标识一个用户ID。当某个用户访问我们的网页或执行了某个操作，就在bitmap中把标识此用户的位置为1，当天结束时，例如我们的bitmap是1011110100100101, 我们就能知道今天有9个人登陆过，并且能知道是哪9个人。
HyperLogLog
Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，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(不重复元素)为5。 基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。
HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 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。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 不能像集合那样，返回输入的各个元素。应用场景如统计一个链接一天内有多少个不相同的IP访问。
需要注意的是，HyperLogLog 做基数统计返回的集合中唯一元素数量的近似值而不是确切值。
Geo
3.2版本里面新增的一个功能就是对GEO(地理位置)的支持。以经纬度作标识。
PUB/SUB
SUBSCRIBE、UNSUBSCRIBE和PUBLISH 三个命令实现了发布与订阅信息泛型（Publish/Subscribe messaging paradigm），在这个实现中， 发送者（发送信息的客户端）不是将信息直接发送给特定的接收者（接收信息的客户端）， 而是将信息发送给频道（channel）， 然后由频道将信息转发给所有对这个频道感兴趣的订阅者。也就是说发送者无须知道任何关于订阅者的信息， 而订阅者也无须知道是那个客户端给它发送信息， 它只要关注自己感兴趣的频道即可。
应用：发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统。使用pub/sub主题订阅者模式，还可以实现1:N的消息队列。