# BITCOUNT **BITCOUNT key [start] [end]** 計算給定字符串中，被設置為 `1` 的比特位的數量。 一般情況下，給定的整個字符串都會被進行計數，通過指定額外的 `start` 或 `end` 參數，可以讓計數只在特定的位上進行。 `start` 和 `end` 參數的設置和 [_GETRANGE_](getrange.html#getrange) 命令類似，都可以使用負數值： 比如 `-1` 表示最后一個字節， `-2` 表示倒數第二個字節，以此類推。 不存在的 `key` 被當成是空字符串來處理，因此對一個不存在的 `key` 進行 `BITCOUNT` 操作，結果為 `0` 。 **可用版本：** >= 2.6.0 **時間復雜度：** O(N) **返回值：** 被設置為 `1` 的位的數量。 ``` redis> BITCOUNT bits (integer) 0 redis> SETBIT bits 0 1 # 0001 (integer) 0 redis> BITCOUNT bits (integer) 1 redis> SETBIT bits 3 1 # 1001 (integer) 0 redis> BITCOUNT bits (integer) 2 ``` ## 模式：使用 bitmap 實現用戶上線次數統計 Bitmap 對于一些特定類型的計算非常有效。 假設現在我們希望記錄自己網站上的用戶的上線頻率，比如說，計算用戶 A 上線了多少天，用戶 B 上線了多少天，諸如此類，以此作為數據，從而決定讓哪些用戶參加 beta 測試等活動 —— 這個模式可以使用 [_SETBIT_](setbit.html#setbit) 和 [_BITCOUNT_](#bitcount) 來實現。 比如說，每當用戶在某一天上線的時候，我們就使用 [_SETBIT_](setbit.html#setbit) ，以用戶名作為 `key` ，將那天所代表的網站的上線日作為 `offset` 參數，并將這個 `offset` 上的為設置為 `1` 。 舉個例子，如果今天是網站上線的第 100 天，而用戶 peter 在今天閱覽過網站，那么執行命令 `SETBIT peter 100 1` ；如果明天 peter 也繼續閱覽網站，那么執行命令 `SETBIT peter 101 1` ，以此類推。 當要計算 peter 總共以來的上線次數時，就使用 [_BITCOUNT_](#bitcount) 命令：執行 `BITCOUNT peter` ，得出的結果就是 peter 上線的總天數。 更詳細的實現可以參考博文(墻外) [Fast, easy, realtime metrics using Redis bitmaps](http://blog.getspool.com/2011/11/29/fast-easy-realtime-metrics-using-redis-bitmaps/) 。 ## 性能 前面的上線次數統計例子，即使運行 10 年，占用的空間也只是每個用戶 10*365 比特位(bit)，也即是每個用戶 456 字節。對于這種大小的數據來說， [_BITCOUNT_](#bitcount) 的處理速度就像 [_GET_](get.html#get) 和 [_INCR_](incr.html#incr) 這種 O(1) 復雜度的操作一樣快。 如果你的 bitmap 數據非常大，那么可以考慮使用以下兩種方法： 1. 將一個大的 bitmap 分散到不同的 key 中，作為小的 bitmap 來處理。使用 Lua 腳本可以很方便地完成這一工作。 2. 使用 [_BITCOUNT_](#bitcount) 的 `start` 和 `end` 參數，每次只對所需的部分位進行計算，將位的累積工作(accumulating)放到客戶端進行，并且對結果進行緩存 (caching)。