Bitmaps: биты как данные

Bitmap в Redis — это обычная строка, к которой обращаются по номеру отдельного бита; так миллионы флагов «да/нет» умещаются в килобайты.

Bitmap — не отдельный тип данных, а набор битовых команд (SETBIT, GETBIT, BITCOUNT, BITOP) поверх строкового значения. Каждый бит по своему смещению хранит ровно один признак: 1 — «было», 0 — «не было».

Базовые структуры вы уже знаете: строки, списки, хэши, множества, sorted set. Bitmaps — это первый из «продвинутых» инструментов, и он решает узкую, но очень частую задачу: компактно отвечать на вопрос «случилось ли событие X для объекта с числовым id». Был ли пользователь онлайн сегодня? Прочитал ли он статью? Прошёл ли шаг онбординга? Когда таких объектов миллионы, хранить по флагу на каждого в обычных ключах разорительно — а один bitmap уложит миллион признаков примерно в 122 КБ.

Зачем это на практике

Классический сценарий — аналитика присутствия (presence analytics). Заведите по одному ключу на каждый день: online:2026-06-27. Когда пользователь с id 4242 заходит, вы ставите бит под смещением 4242 в единицу. В конце дня BITCOUNT мгновенно скажет, сколько уникальных пользователей было активно, а BITOP AND по семи дневным ключам — сколько заходили каждый день недели (ядро лояльной аудитории). Никаких GROUP BY по таблице событий на миллиарды строк.

SETBIT и GETBIT: один бит за раз

Команда SETBIT key offset value ставит бит по смещению (value — только 0 или 1) и возвращает прежнее значение бита. Если строка короче, Redis сам дополнит её нулями до нужной длины. GETBIT key offset читает бит; для смещения за пределами строки вернёт 0.

# отметили активность пользователей 0, 5 и 11 за сегодня
SETBIT online:2026-06-27 0 1      # => 0 (прежнее значение бита)
SETBIT online:2026-06-27 5 1      # => 0
SETBIT online:2026-06-27 11 1     # => 0

GETBIT online:2026-06-27 5        # => 1  заходил
GETBIT online:2026-06-27 7        # => 0  не заходил

Смещение задаёт сам объект: бит номер N отвечает за пользователя с id N. Поэтому удобнее всего, когда id — плотные целые числа от нуля. Если id разрежены (например, UUID), bitmap не подойдёт — там лучше HyperLogLog из следующего урока.

BITCOUNT: сколько единиц

BITCOUNT key считает количество выставленных битов — то есть число уникальных объектов с признаком. Можно ограничить диапазоном байтов, а с модификатором BIT — диапазоном битов.

BITCOUNT online:2026-06-27          # сколько уникальных за день
BITCOUNT online:2026-06-27 0 0      # только в первом байте (id 0..7)
BITCOUNT online:2026-06-27 0 100 BIT  # в первых 101 битах (id 0..100)

BITOP: пересечения и объединения дней

BITOP делает побитовые операции AND, OR, XOR, NOT над несколькими bitmap и кладёт результат в новый ключ. Это и есть та самая «аналитика когорт» без базы данных.

# кто заходил И в понедельник, И во вторник
BITOP AND active:both online:2026-06-22 online:2026-06-23
BITCOUNT active:both                # ядро ежедневной аудитории

# кто заходил хотя бы в один из двух дней
BITOP OR active:any online:2026-06-22 online:2026-06-23
BITCOUNT active:any

Как это работает под капотом

Bitmap — это байтовый буфер (та же строка SDS, что и у обычных строковых значений). Бит под смещением offset лежит в байте offset / 8, а внутри байта Redis нумерует биты от старшего к младшему: позиция 7 - (offset % 8). SETBIT — это маска OR либо AND NOT по одному байту, BITCOUNT — суммирование popcount по всем байтам (на процессоре это инструкция POPCNT, очень быстро). Чтобы прочувствовать механику, соберём мини-bitmap на чистом Python — без Redis, на bytearray:

class BitArray:
    def __init__(self):
        self.data = bytearray()
    def setbit(self, offset, value):
        byte_index = offset // 8
        bit_index = 7 - (offset % 8)   # старший бит слева, как в Redis
        while len(self.data) <= byte_index:
            self.data.append(0)
        if value:
            self.data[byte_index] |= (1 << bit_index)
        else:
            self.data[byte_index] &= ~(1 << bit_index)
    def getbit(self, offset):
        byte_index = offset // 8
        bit_index = 7 - (offset % 8)
        if byte_index >= len(self.data):
            return 0
        return (self.data[byte_index] >> bit_index) & 1
    def bitcount(self):
        return sum(bin(b).count("1") for b in self.data)

users = BitArray()
for uid in (0, 5, 11, 11):          # user 11 отметили дважды
    users.setbit(uid, 1)
print("Заходил ли user 5?  ", users.getbit(5))
print("Заходил ли user 7?  ", users.getbit(7))
print("Уникальных за день: ", users.bitcount())
print("Байт под 12 id:     ", len(users.data))

Вывод:

Заходил ли user 5?   1
Заходил ли user 7?   0
Уникальных за день:  3
Байт под 12 id:      2

Обратите внимание: пользователя 11 мы пометили дважды, а bitcount вернул 3 — повторная установка того же бита ничего не меняет. Именно это даёт «бесплатную» дедупликацию: bitmap считает уникальных, а не события. И двенадцать признаков уместились всего в 2 байта.

Экономия памяти

Сравните прямой подход «ключ на пользователя» и bitmap для миллиона id за один день.

Подход	Память на 1 млн признаков
Отдельный ключ `online:<id> = 1`	десятки МБ (накладные расходы на каждый ключ)
Множество `SADD online <id>`	несколько МБ (хранит сами id)
Bitmap `SETBIT online <id> 1`	≈ 122 КБ (1 млн бит / 8)

Частые ошибки

Разрежённые id. Если максимальный id — миллиард, bitmap раздуется до ~119 МБ, даже если реальных пользователей тысяча. Bitmaps хороши только для плотных смещений; для разрежённых считайте уникальных через HyperLogLog.
Строковые ключи как смещение. SETBIT принимает только числовое смещение. Если идентификатор — email или UUID, его сначала надо отобразить в целое (отдельной нумерацией), иначе bitmap не применить.
Путаница value и offset. В SETBIT key offset value третий аргумент — это бит (0/1), а не «во сколько раз». Передать туда что-то кроме 0 или 1 — ошибка.
Забыть про TTL. Дневные ключи присутствия копятся вечно. Ставьте EXPIRE на разумный срок (например, 90 дней), иначе память утечёт на истории.
Большой одиночный SETBIT. Установка бита по огромному смещению мгновенно аллоцирует строку до этого размера — один SETBIT k 4000000000 1 попросит у Redis полгигабайта.

Итоги

Bitmap — это битовые команды поверх обычной строки; бит N хранит признак для объекта с id N.
SETBIT/GETBIT работают с одним битом, BITCOUNT считает единицы, BITOP делает AND/OR/XOR между bitmap.
Идеальный сценарий — аналитика присутствия и когорт по плотным числовым id: миллион флагов в ~122 КБ.
Bitmap считает уникальные объекты (повторная установка бита бесплатна), но не годится для разрежённых id и нечисловых ключей.
Не забывайте TTL на дневных ключах и помните, что большое смещение сразу аллоцирует всю строку.