Redis系统学习之三种特殊数据类型(hyperloglog(基数统计))

本文主要是介绍Redis系统学习之三种特殊数据类型(hyperloglog(基数统计))，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

hyperloglog(基数统计)

简述

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，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。

但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集

合那样，返回输入的各个元素。

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。

添加元素(只能添加不能获取)

• pfadd key value[value循环 多个空格拆分]

• 添加单词到hpll中
• 
• 不管插入多少成功,返回结果都是1
• 全部失败返回0,只要有一个成功就返回1
• 

统计基数个数

• pfcount key [k循环]

合并多个并产生一个新的,不会删除原来的

• pfmerge 新的名字 源名字 [源名字循环]

使用场景:

• 统计网页的访问量

作者：彼岸舞

时间：2021\05\05

内容关于：Redis

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