Redis HyperLogLog使用

2021/5/10 19:26:58

本文主要是介绍Redis HyperLogLog使用,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!

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。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。

  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。

  • HyperLogLog是一种算法,并非redis独有
  • 目的是做基数统计,故不是集合,不会保存元数据,只记录数量而不是数值
  • 耗空间极小,支持输入非常体积的数据量
  • 核心是基数估算算法,主要表现为计算时内存的使用和数据合并的处理。最终数值存在一定误差
  • redis中每个hyperloglog key占用了12K的内存用于标记基数(官方文档)
  • pfadd命令并不会一次性分配12k内存,而是随着基数的增加而逐渐增加内存分配;而pfmerge操作则会将sourcekey合并后存储在12k大小的key中,由hyperloglog合并操作的原理(两个hyperloglog合并时需要单独比较每个桶的值)可以很容易理解。
  • 误差说明:基数估计的结果是一个带有 0.81% 标准错误(standard error)的近似值。是可接受的范围
  • Redis 对 HyperLogLog 的存储进行优化,在计数比较小时,存储空间采用稀疏矩阵存储,空间占用很小,仅仅在计数慢慢变大,稀疏矩阵占用空间渐渐超过了阈值时才会一次性转变成稠密矩阵,才会占用 12k 的空间

  pfadd 添加

  • 影响基数估值则返回1否则返回0.若key不存在则创建
  • 时间复杂度O(1)
127.0.0.1:6379> pfadd m1 1 2 3 4 1 2 3 2 2 2 2
(integer) 1

  pfcount 获得基数值

  • 得到基数值,叫做去重值(1,1,2,2,3)的插入pfcount得到的是3
  • 可一次统计多个key
  • 时间复杂度为O(N),N为key的个数
  • 返回值是一个带有 0.81% 标准错误(standard error)的近似值.
127.0.0.1:6379> pfadd m1 1 2 3 4 1 2 3 2 2 2 2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount m1
(integer) 4

  pfmerge 合并多个key

  • 取多个key的并集
  • 命令只会返回 OK.
  • 时间复杂度为O(N)
复制代码
127.0.0.1:6379> pfadd m1 1 2 3 4 1 2 3 2 2 2 2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount m1
(integer) 4
127.0.0.1:6379> pfadd m2 3 3 3 4 4 4 5 5 5 6 6 6 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount m2
(integer) 5
127.0.0.1:6379> pfmerge mergeDes m1 m2
OK
127.0.0.1:6379> pfcount mergeDes
(integer) 6
复制代码

  应用场景

  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 bitmap 方便很多,一般可以bitmap和hyperloglog配合使用,bitmap标识哪些用户活跃,hyperloglog计数
  一般使用:

    统计注册 IP 数
    统计每日访问 IP 数
    统计页面实时 UV 数
    统计在线用户数
    统计用户每天搜索不同词条的个数

redisTemplate:

    @Test
    public void hyperloglog() {
        HyperLogLogOperations<String, String> vo = stringredisTemplate.opsForHyperLogLog();
        vo.add("book", "a","b","c");
        vo.add("bag", "a","e","d");
        vo.add("del", "f","g","h");
        
        System.out.println(vo.size("book"));
        System.out.println(vo.size("bag"));
        System.out.println(vo.size("del"));
        System.out.println(vo.size("book","bag","del"));
        vo.delete("del");
        System.out.println(vo.size("book","bag","del"));
        vo.union("total", "book","bag","del");
        System.out.println(vo.size("total"));
    }

 

 

参考:https://www.cnblogs.com/loveLands/articles/10987055.html



这篇关于Redis HyperLogLog使用的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!


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