Redis系统学习之三种特殊数据类型(hyperloglog(基数统计))
2021/5/5 19:30:47
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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