大家好，今天给大家介绍一个Redis中不起眼的结构——HyperLogLog,希望大家给个三连支持一下~

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文章目录

  • 前言
  • 一、HyperLogLog使用场景
  • 二、什么是基数？
  • 1.使用教程：
  • 总结


前言

  1. Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。
  2. 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。
  3. 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，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。

一、HyperLogLog使用场景

举个栗子：假如我要统计网页的UV（浏览用户数量，一天内同一个用户多次访问只能算一次），传统的解决方案是使用Set来保存用户id，然后统计Set中的元素数量来获取页面UV。但这种方案只能承载少量用户，一旦用户数量大起来就需要消耗大量的空间来存储用户id。我的目的是统计用户数量而不是保存用户，这简直是个吃力不讨好的方案！

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而使用Redis的HyperLogLog最多需要12k就可以统计大量的用户
数，尽管它大概有0.81%的错误率，但对于统计UV这种不需要很精确的数据是可以忽略不计的。

二、什么是基数？

比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}， 那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素)为5。

基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。

1.使用教程：

代码如下（示例）：

127.0.0.1:6379> PFADD mykey a b c d e f g h i j 
1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey 
10
127.0.0.1:6379> PFADD mykey2 i j z x c v b n m 
1
127.0.0.1:6379> PFMERGE mykey3 mykey mykey2 
OK
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey3 15

总结

1.HyperLogLog并不是一种数据结构，而是一种算法，可以利用极小的内存空间完成独立总数的统计。

2.命令：

　　a.padd：添加

　　b.pfcount：统计

　　c.pfmerge：合并

3.HyperLogLog内存占用虽然小，但是并不准确，而且只能计算独立总数。

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