BloomFilter算法及其适用场景BloomFilter是利用类似位图或者位集合数据结构来存储数据，利用位数组来简洁的表示一个集合，并且能够快速的判断一个元素是不是已经存在于这个集合。因为基于Hash来计算数据所在位置，所以BloomFilter的添加和查询操作都是O(1)的。因为存储简洁，这种数据结构能够利用较少的内存来存储海量的数据。那么，还有这种时间和空间两全其美的算法？当然不是，Blo
基数统计即统计一个数据集中不重复元素的个数，一种显然的实现是使用不相交集，缺陷是随着数据增加内存占用线性增加，海量数据下不可用；一种更常见的方法是使用B-树，所有数据在叶子节点保存，叶子节点在磁盘中，上层节点在内存中，因此占用内存的问题得到解决，查找时间O(logN)，但是读取磁盘开销太大；最完美的方法是使用bitmap，因为bit是最小存储空间，可以保证内存占用最小。以上都是准确基数排序的方法，
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2023-11-01 21:34:31
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这篇文章主要给大家介绍了关于Redis精确去重计数方法（咆哮位图）的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用Redis具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起学习学习吧 前言如果要统计一篇文章的阅读量，可以直接使用 Redis 的 incr 指令来完成。如果要求阅读量必须按用户去重，那就可以使用 set 来记录阅读了这篇文章的所有用户 id，获取 set 集合的
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2024-08-24 10:27:25
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遇到与统计相关的功能需求，比如统计网站PV（PageView页面访问量）,可以使用Redis的incr、incrby轻松实现。像UV（UniqueVisitor，独立访客）、独立IP数、搜索记录数等需要去重和计数的问题如何解决？这种求集合中不重复元素个数的问题称为基数问题。解决基数问题有很多种方案：（1）数据存储在MySQL表中，使用distinct count计算不重复个数（2）使用Redis提
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2023-11-25 17:32:27
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1、概述在工作当中，我们经常会遇到与统计相关的功能需求，比如统计网站 PV（PageView 页面访问量），可以使用 Redis 的 incr、incrby 轻松实现。但像 UV（UniqueVisitor 独立访客）、独立 IP 数、搜索记录数等需要去重和计数的问题如何解决？这种求集合中不重复元素个数的问题称为基数问题。解决基数问题有很多种方案：数据存储在 MySQL 表中，使用 distinc
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2023-10-20 20:24:04
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前言之前有篇文章提到了实现增量爬虫可以利用redis数据库进行url去重，今天博主就给大家分享一下python如何利用redis进行去重吧。在试验中，我们用到Redis数据库和hash算法，我们先了解一下Redis和hashlib。Redis简介Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。Redis 优势读写速度极快，Redis能读的速度是110000次/
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2023-08-15 16:46:52
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一：业务需求 用户名存储之前进行去重判断方法一：使用redis的set集合进行去重判断keys * 查看所有的键type 键名 查看对应的数据类型sadd set a b c 往set集合里面插入 三个元素smember set 查看键名为set的集合所有的成员sadd set a 返回一个值 插入存在的数据sadd set d &nb
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2023-06-29 11:00:03
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在数据统计领域，去重/计数算法是一项经常使用的技术[1]，例如 UV/PV 统计，日GMV统计都需要用到这项技术。 本章我们准备从业务演进的角度，来分析各类去重技术在实际生产场景的应用。这里我们以知乎网站为例，看看它发展历程中"可能"使用了哪些去重和计数算法，该过程中很多技术方案有更好的实践，但是为了更好的给大家讲解，只能假设B乎的技术较为拙劣了。 Redis/DB计数 2007年
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2023-08-20 20:36:45
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# Python去重后计数
在数据处理和分析过程中，经常会遇到需要对数据进行去重后计数的情况。Python是一种功能强大且易于使用的编程语言，提供了多种方法来实现这一目的。本文将介绍如何使用Python对数据进行去重后计数，并提供代码示例。
## 去重后计数的方法
在Python中，可以利用集合（set）或字典（dictionary）来实现对数据的去重和计数操作。集合是一种无序且不重复的数据
原创
2024-07-08 05:00:25
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0x01 NoSQL 和 MongoDB 简介NoSQLNoSQL 的概念就不赘述了，以下摘自菜鸟教程。NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL 有时也称作 Not Only SQL 的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。NoSQL 用于超大规模数据的存储。(例如谷歌或 Facebook 每天为他们的用户收集万亿比特的数据)。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余
## MySQL去重并计数的实现流程
在MySQL中，我们可以使用GROUP BY和COUNT函数来实现对数据表中的重复数据进行去重并计数的操作。下面是实现这一操作的具体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 连接到MySQL数据库 |
| 步骤二 | 选择需要操作的数据库 |
| 步骤三 | 编写SQL查询语句 |
| 步骤四 | 执行SQL查
原创
2023-07-23 11:35:46
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# MySQL去重后计数
## 简介
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，用于存储和管理大量的结构化数据。在实际的数据处理过程中，经常需要进行去重操作并计算去重后的记录数量。本文将介绍如何在MySQL中进行去重后的计数操作，并提供相关的代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(连接数据库)
C(执行去重后的计数
原创
2023-09-23 23:10:33
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# Python中的分组计数与去重操作
在数据处理和分析中，我们经常需要对数据进行分组计数以及去除重复项。Python作为一种流行的编程语言，在这方面提供了很多方便的工具和库。本文将介绍如何使用Python进行分组计数和去重操作，同时提供代码示例以帮助读者更好地理解这些操作。
## 分组计数
在Python中，我们可以使用`collections`模块中的`Counter`类来进行分组计数操
原创
2024-02-27 07:06:41
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前言博客还是要写的, 知识还是要整理的. 不常用的东西不整理, 到最后就只剩下一个名词.正文日常开发经常是有计数功能, 譬如统计一个商品的访问次数 访问人数等, 那就来聊聊实现计数的 Redis 的实现方法. 计数分为去重以及非去重两种, 非去重计数没有太多可谈的, 直接使用 incr 指令, 简单高效. 这里用商品访问人数的列子详细说下去重计数.Set集合 利用集合的去重功能,存入用户 ID,
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2023-07-09 17:55:03
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业务场景问题：假设我们现在有一个网站，需要记录每天的 UV 数据，那应该采取什么方案来实现呢？如果只是统计网站的 PV，那么给每个网页配置一个独立的 Redis Key 即可，key 中可以加上日期信息实现历史数据的记录。这样每当有一个用户访问当前网站，就对应执行一次 incrby。但是 UV 不同，它需要实现去重的操作，说到去重，大家第一时间想起的可能就是 set 或者 hashmap 这样的数
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2023-08-07 23:29:49
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三种去重方式去重就有三种实现方式，那有什么不同呢？HashSet使用java中的HashSet不能重复的特点去重。优点是容易理解。使用方便。缺点：占用内存大，性能较低。Redis去重使用Redis的set进行去重。优点是速度快（Redis本身速度就很快），而且去重不会占用爬虫服务器的资源，可以处理更大数据量的数据爬取。缺点：需要准备Redis服务器，增加开发和使用成本。布隆过滤器（BloomFil
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2023-08-18 14:13:30
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使用场景Redis 的 Set 数据结构适用于以下场景：去重：可以将具有重复元素的数据存储在 Set 中，利用 Set 自动去重的特性，去除重复元素。 判重：可以使用 sadd 命令将元素添加到 Set 中，并使用 sismember 命令查询某个元素是否存在于 Set 中，以实现判重功能。 关系型数据处理：可以通过 Set 实现关系型数据处理。例如，可以将一个用户的粉丝列表、关注列表存储在两个不
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2023-07-11 14:24:05
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第一种、使用set（）来去重只适合单次爬取# 导入异常处理模块
from scrapy.exceptions import DropItem
class spiderNamePipeline(object):
def __init__(self): #建立构造方法
self.title = set() #定义集合
def pr
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2023-09-19 21:19:23
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如果要统计一篇文章的阅读量，可以直接使用 Redis 的 incr 指令来完成。如果要求阅读量必须按用户去重，那就可以使用 set 来记录阅读了这篇文章的所有用户 id，获取 set 集合的长度就是去重阅读量。但是如果爆款文章阅读量太大，set 会浪费太多存储空间。这时候我们就要使用 Redis 提供的 HyperLogLog 数据结构来代替 set，它只会占用最多 12k 的存储空间就可以完成海
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2024-07-30 08:43:51
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Redis是开源的，c编写的，基于内存（快）且支持持久化（数据备份保存到硬盘），高性能的key-value的NoSQL数据库 目录1、字符串String 2、列表List（有索引）3、散列 Hash （实际上是map）4、集合 Set（去重，无序）5、有序集合 sortedSet （去重，有序）Linux连接Redis cd /usr/local/soft/
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2024-02-22 14:13:33
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