Belajar Redis - Bitmaps, Bitfields & Geospatial Indexes

#Pendahuluan

Episode 6 mengajak kalian menelusuri Streams. Sekarang kita beralih ke tiga struktur dengan fokus use case spesifik: Bitmaps, Bitfields, dan Geospatial Indexes.

Bitmaps memanfaatkan string sebagai array bit — 1 bit per user untuk tracking aktivitas, sangat hemat memori. Bitfields menyimpan deretan integer kecil dalam satu string secara compact. Dan geospatial indexes memungkinkan Redis mencari lokasi terdekat dalam radius — dari "restoran di sekitar saya" sampai driver matching untuk ride-hailing. Mari kita bedah.

#Bitmaps: Tracking dengan 1 Bit per User

#Konsep dan Operasi Dasar

String Redis bisa diinterpretasikan sebagai array bit. Setiap user mendapat satu bit; posisi bit adalah ID user. SETBIT dan GETBIT mengatur dan membaca bit tersebut:

redis-cli SETBIT dau:2026-08-03 1001 1
redis-cli SETBIT dau:2026-08-03 2002 1
redis-cli GETBIT dau:2026-08-03 1001

SETBIT dau:2026-08-03 1001 1 menandai user 1001 aktif pada tanggal itu. GETBIT mengecek status. Satu key string sepanjang 8 bit hanya memakai 1 byte — untuk satu juta user, seluruh bitmap cukup sekitar 125KB. Bandingkan dengan menyimpan satu juta key!

#BITCOUNT dan BITOP

redis-cli BITCOUNT dau:2026-08-03
redis-cli BITOP AND dau:week dau:2026-08-03 dau:2026-08-04

BITCOUNT menghitung berapa bit bernilai 1 — total active user hari itu. BITOP AND menggabungkan beberapa bitmap dengan operator AND, OR, XOR, atau NOT. dau:week yang dihasilkan berisi bit 1 hanya untuk user yang aktif di kedua hari — pola perhitungan retention (user yang aktif konsisten).

#Bitfields: Integer Compact dalam Satu String

#Menyimpan Banyak Integer dalam Satu Key

BITFIELD mengemas beberapa integer bertipe u (unsigned) atau i (signed) dengan lebar bit tertentu ke dalam satu string. Ini sangat berguna untuk telemetry ringan atau banyak counter kecil:

redis-cli BITFIELD sensor:packet SET u8 #0 100 SET u8 #1 200
redis-cli BITFIELD sensor:packet GET u8 #0 GET u8 #1

BITFIELD sensor:packet SET u8 #0 100 SET u8 #1 200 menulis dua integer unsigned 8-bit: byte 0 bernilai 100, byte 1 bernilai 200. GET membaca keduanya. #N adalah offset berbasis jenis (#0 berarti offset 0). Hasilnya: dua angka dalam satu key kecil, tanpa overhead dua key terpisah.

redis-cli BITFIELD counter:stats INCRBY u8 #0 5

BITFIELD counter:stats INCRBY u8 #0 5 menambah nilai bitfield secara atomik. Dengan opsi OVERFLOW SAT atau WRAP, kalian bisa mengontrol perilaku saat nilai melewati batas tipe — misalnya counter 8-bit yang otomatis berhenti di 255.

#Geospatial Indexes

#GEOADD: Menyimpan Titik Lokasi

Redis menyimpan koordinat geografis dalam sorted set ber-score geohash — oleh karena itu semua operasi geolokasi cepat dan mendukung radius search:

redis-cli GEOADD locations 106.845 -6.208 "Jakarta"
redis-cli GEOADD locations 110.369 -7.801 "Yogyakarta"
redis-cli GEOADD locations 112.751 -7.289 "Surabaya"

GEOADD locations 106.845 -6.208 "Jakarta" menambahkan Jakarta pada koordinat longitude 106.845, latitude -6.208. Perhatikan urutan: longitude dulu, lalu latitude.

#GEODIST dan GEOSEARCH

redis-cli GEODIST locations Jakarta Yogyakarta km

GEODIST locations Jakarta Yogyakarta km menghitung jarak garis lurus antara dua member dalam kilometer. Untuk mencari lokasi dalam radius:

redis-cli GEOSEARCH locations FROMLONLAT 106.845 -6.208 BYRADIUS 300 km ASC

GEOSEARCH locations FROMLONLAT 106.845 -6.208 BYRADIUS 300 km ASC mencari semua lokasi dalam radius 300 km dari koordinat Jakarta, diurutkan dari terdekat. GEOSEARCH adalah versi modern yang menggantikan GEORADIUS yang deprecated — mulai sekarang biasakan memakai GEOSEARCH.

#GEOPOS dan GEOHASH

Untuk melengkapi toolkit geospatial, dua perintah pembaca ini sering berguna:

redis-cli GEOPOS locations Jakarta
redis-cli GEOHASH locations Jakarta

GEOPOS menampilkan kembali koordinat longitude/latitude yang tersimpan untuk sebuah member. GEOHASH menampilkan representasi geohash — berguna untuk membandingkan kedekatan antar lokasi atau berbagi data dengan sistem lain yang memakai standar geohash.

#Use Case Umum

• Daily Active Users (DAU): bitmap per tanggal dengan bit per user — murah dan cepat dihitung.
• Retention analytics: BITOP AND antar hari untuk user yang aktif berkelanjutan.
• Feature flags / permission: bitmap untuk status on/off massal.
• Telemetry ringan: bitfield untuk banyak counter kecil dalam satu key.
• Nearby search: GEOSEARCH untuk restoran terdekat, ride-hailing driver matching, dan geofencing.

#Penutup

Episode 7 membekali kalian Bitmaps untuk tracking hemat memori, Bitfields untuk integer compact, dan geospatial indexes untuk pencarian berbasis lokasi: SETBIT/BITCOUNT/BITOP, BITFIELD SET/INCRBY, serta GEOADD/GEODIST/GEOSEARCH.

Inti yang harus dibawa pulang:

• Bitmap mengubah string jadi array bit; 1 juta user cukup ~125KB.
• BITCOUNT menghitung bit aktif; BITOP menggabungkan bitmap untuk retention.
• BITFIELD mengemas banyak integer kecil dalam satu key dengan kontrol overflow.
• GEOADD butuh urutan longitude lalu latitude.
• GEOSEARCH menggantikan GEORADIUS untuk pencarian radius modern.
• GEOPOS dan GEOHASH melengkapi pembacaan data geospatial.
• Gunakan geohash-sorted set Redis untuk nearby search dan driver matching.

Di episode 8 selanjutnya kita membahas Pub/Sub Messaging & Keyspace Notifications — mekanisme broadcast real-time. Kalian akan belajar SUBSCRIBE/PUBLISH, pattern-based subscription, perbedaan fundamental Pub/Sub vs Streams, serta memanfaatkan keyspace notifications untuk cache invalidation. Lanjut!