HyperLogLog 是一种概率数据结构，它使用概率算法来统计集合的近似基数。而它算法的最本源则是伯努利过程。伯努利过程就是一个抛硬币实验的过程。抛一枚正常硬币，落地可能是正面，也可能是反面，二者的概率都是 1/2 。伯努利过程就是一直抛硬币，直到落地时出现正面位置，并记录下抛掷次数k。比如说，抛一次硬币就出现正面了，此时 k 为 1; 第一次抛硬币是反面，则继续抛，直到第三次才出现正面，此时
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2023-09-25 13:06:31
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redis 的hyperloglog 原理命令及实战命令功能
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2023-07-10 15:36:03
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Redis Hyperloglog的原理及数学理论的通俗理解
2022-01-24 17:06
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编辑 收藏 举报 redis中有一种数据格式，hyperloglog，本文就此数据结构的作用、redis的实现及其背后的数学原理作一个整理。当然本文不包含任何数学公式，而是希
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2023-07-10 10:22:52
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Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。 Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，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 HyperLogLo
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2018-02-21 14:54:00
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Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，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
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2023-08-31 10:45:08
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Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。 Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，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，
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2022-10-11 16:28:22
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Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，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。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。 因为 HyperLogLog
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2023-07-04 11:24:50
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1. 概述Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 数据结构，用来做基数统计，其优点是在输入元素的数量非常大时，计算基数所需的空间比较小并且一般比较恒定。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，元素越多耗费内存越多的集合形成鲜明对比。但是，因为 HyperLogLog 只会根
十:redis之HyperLogLog的使用与应用场景HyperLogLog为实现一种基数统计的算法，redis采用HyperLogLog来进行基数统计。 (redis2.8.9及之后的版本有提供这个功能)基数统计； 通常来统计一个集合中不重复的元素个数。为什么使用HyperLogLog而不是set或者bitmap如果我们使用set来进行基数统计，那么假设每一个元素的32Bit(2^24 ≈ 16
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2023-09-22 20:59:56
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作者 | 就是码哥呀在移动互联网的业务场景中，数据量很大，我们需要保存这样的信息：一个 key 关联了一个数据集合，同时对这个数据集合做统计。统计一个 APP 的日活、月活数；统计一个页面的每天被多少个不同账户访问量（Unique Visitor，UV））；统计用户每天搜索不同词条的个数；统计注册 IP 数。通常情况下，我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的，比如百万、千万级别的用户数量，或者千万
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2023-07-24 15:11:19
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Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。 Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法 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 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数
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2017-07-14 10:59:00
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# 使用 Spring Boot 和 Redis 的 HyperLogLog
## 引言
在大数据时代，统计大型数据集中唯一元素的基数（cardinality）已经成为了一个重要的任务。在这方面，Redis 提供了一种名为 HyperLogLog 的数据结构，它能够高效地估算大量唯一元素的数量。本文将通过 Spring Boot 和 Redis 的集成来探讨 HyperLogLog 的使用，提
# Redis HyperLogLog 使用指南
在大数据处理和分析中，计算基数（即不重复元素的数量）是一个常见的需求。传统的方法在处理海量数据时可能会遇到性能瓶颈，而 Redis 提供的 HyperLogLog 数据结构则可以在保持高性能的前提下进行基数估算。本文将介绍 HyperLogLog 的基本原理、使用方法，以及相关的示例代码。
## 什么是 HyperLogLog？
HyperL
Redis HyperLogLogRedis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算
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2022-05-25 18:25:40
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Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体
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2023-09-25 11:32:19
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# Redis中的HyperLogLog实现
## 简介
在介绍如何在Redis中实现HyperLogLog之前，我们先来了解一下HyperLogLog的概念。HyperLogLog是一种基数估计算法，用于估计一个集合的基数（元素的唯一数量），而不需要占用大量的内存空间。Redis中的HyperLogLog数据结构可以用于统计数据中的独立元素数量，例如统计网站的独立访客数量。
## 流程
下面
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2023-09-09 07:17:08
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# Redis的HyperLogLog：高效计数器的实现与应用
在大数据时代，我们经常需要对海量数据进行统计和分析。其中，基数统计（即统计不同元素的数量）是一个常见且重要的问题。但是，传统的基数统计方法通常需要大量的存储空间，这在处理大规模数据集时可能会成为一个瓶颈。为了解决这个问题，Redis引入了一种名为HyperLogLog的数据结构，它能够在极小的空间内实现高精度的基数统计。
## H
Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，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。和计算基数时，元素越
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2021-05-10 15:11:00
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Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，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。和计算基数时，元素越
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2021-05-10 14:36:00
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思考一个常见的业务问题：如果你负责开发维护一个大型的网站，有一天老板找产品经理要网站每个网页每天的 UV 数据，然后让你来开发这个统计模块，你会如何实现？如果统计 PV 那非常好办，给每个网页一个独立的 Redis 计数器就可以了，这个计数器的 key 后缀加上当天的日期。这样来一个请求，incrb
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2020-04-22 17:07:00
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