Redis三种特殊数据类型——Hyperloglog

redis三种特殊类型——Hyperloglog

什么是基数？

基数：一个数据集中不重复的元素。

A: {1, 3, 5, 7, 9, 7}

B: {1, 3, 5, 7, 9}

基数(不重复的元素)=5，可以接受误差

Hyperloglog简介

Redis tribution 2.8.9版本就更新了Hyperloglog数据结构。

Redis Hyperloglog 是基数统计的算法。

场景：

统计网页的UV（即Unique Visitor，不重复访客，访问量，一个人访问某个网站多次，但是还是只计算为一次）。

• 传统方式

  • 使用set来保存用户的id，然后就可以统计set中元素数量作为标准来判断（在高并发的场景可能会有误差）。如果网站访问量大，用户id比较长，而且用户比较多，那么就增加网络资源的消耗，且会降低查询效率。
  • 我们的目的是为了计数，而不是保存用户id

• Hyperloglog

  • 占用内存是固定的，2^64不同元素的基数，只需要12kb内存。
  • 官方说法，使用该方法的错误率是0.81%，对于统计UV任务来说，可以忽略不计。

因此，从内存角度来比较的话，Hyperloglog就是首选。

127.0.0.1:6379> PFADD mykey a b c d e f g
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey
(integer) 7

# ===========
# PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]
# 从源(sourcekey)key合并数据到目标(destkey)key中
127.0.0.1:6379> PFMERGE mykey2 mykey
OK
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey2
(integer) 12
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey
(integer) 7
# 可以看到，destkey可以是已存在的key，也可以是不存在的key，最后把合并的结果保存到destkey中
127.0.0.1:6379> PFMERGE mykey3 mykey2 mykey
OK

总结：

如果允许容错，那么一定可以使用Hyperloglog。

如果不允许容错，就使用set或者自己的数据类型即可。

Redis三种特殊数据类型——Hyperloglog

原文：https://www.cnblogs.com/liuhuan086/p/13582907.html