Redis数据类型_Hyperloglog

简介

在我们做站点流量统计的时候一般会统计页面UV(独立访客:unique visitor)和PV(即页面浏览量：page view)。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、并且使很小的。

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。

常用命令

pfadd

将所有元素参数添加到 Hyperloglog 数据结构中。

语法结构：

xxxxxxxxxx
pfadd key element1 element2……

示例：

如果至少有个元素被添加返回 1， 否则返回 0。

xxxxxxxxxx
pfadd book1 uid1 uid2 uid3

注意：

添加元素到HyperLogLog中，如果内部有变动返回1，没有返回0。

pfcount

计算Hyperloglog 近似基数，可以计算多个Hyperloglog ，统计基数总数。

语法结构：

xxxxxxxxxx
pfcount key1 key2……

示例：

xxxxxxxxxx
pfcount book1             #计算book1的基数，结果为3
pfadd book2 uid3 uid4     #添加两个元素到book2中
pfcount book1 book2       #统计两个key的基数总数，结果为5

pfmerge

将一个或多个Hyperloglog（sourcekey1） 合并成一个Hyperloglog （destkey ）。

语法结构：

xxxxxxxxxx
pfmerge destkey sourcekey1 sourcekey2……

示例：

比如每月活跃用户可用每天活跃用户合并后计算。

xxxxxxxxxx
#将book1和book2合并成book，结果为5
pfmerge book book1 book2 

使用场景

基数不大，数据量不大就用不上，会有点大材小用浪费空间，有局限性，就是只能统计基数数量，而没办法去知道具体的内容是什么，和bitmap相比，属于两种特定统计情况，简单来说，HyperLogLog 去重比 bitmaps 方便很多，一般可以bitmap和hyperloglog配合使用，bitmap标识哪些用户活跃。

• 网站PV统计
• 网站UV统计
• 统计访问量(IP数)
• 统计在线用户数
• 统计每天搜索不同词条的个数
• 统计文章真实阅读数

实时学习反馈

1.Redis HyperLogLog 是用来做____的算法。

A 统计计算

B 分类

C 聚合统计

D 统计基数

答案

1=>D