Redis特殊數(shù)據(jù)類(lèi)型HyperLogLog基數(shù)統(tǒng)計(jì)算法講解
Redis HyperLogLog基數(shù)統(tǒng)計(jì)
HyperLogLog 是用來(lái)做基數(shù)統(tǒng)計(jì)的算法。
先了解下什么是基數(shù)。
比如數(shù)據(jù)集{1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}，那么這個(gè)數(shù)據(jù)集的基數(shù)集為{1, 3, 5 ,7, 8}，基數(shù)(不重復(fù)元素)為5。
如果，現(xiàn)在需要統(tǒng)計(jì)一下網(wǎng)頁(yè)的UV，那么就會(huì)涉及到去重了，這種場(chǎng)景就很適合用HyperLogLog。
這不就是set集合嘛？我用set來(lái)得出不重復(fù)的元素也可以呀。
沒(méi)錯(cuò)，是可以，但是當(dāng)數(shù)據(jù)量非常大的時(shí)候，你這個(gè)set是不是會(huì)占用非常大的內(nèi)存呢？
如果用HyperLogLog來(lái)處理就好了，因?yàn)樗?jì)算基數(shù)所需要的空間是一定的，只要12kb，就可以計(jì)算接近 2^64 個(gè)不同元素的基數(shù)。
但是注意在這個(gè)數(shù)量級(jí)下，是會(huì)存在0.81%的錯(cuò)誤率的，所以說(shuō)具體還得看業(yè)務(wù)是否可以接受這樣的錯(cuò)誤率。
像上面說(shuō)的統(tǒng)計(jì)UV的場(chǎng)景，這點(diǎn)錯(cuò)誤率是可以忽略的。
一、pfadd
將所有元素參數(shù)添加到 HyperLogLog 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中。
pfadd mypf 1 2 3 a b c 3 4 5 c d a
二、pfcount
返回給定 HyperLogLog 的基數(shù)估算值。
pfcount mypf
可以看到，返回的是9，也就是不重復(fù)的元素?cái)?shù)量有9個(gè)。
三、pfmerge
將多個(gè) HyperLogLog 合并為一個(gè) HyperLogLog ，合并后的 HyperLogLog 的基數(shù)估算值是通過(guò)對(duì)所有 給定 HyperLogLog 進(jìn)行并集計(jì)算得出的。
pfmerge mypftotal mypf3 mypf4
把mypf3、mypf4合并到mypftotal 上。
以上就是Redis特殊數(shù)據(jù)類(lèi)型HyperLogLog基數(shù)統(tǒng)計(jì)算法講解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Redis HyperLogLog基數(shù)統(tǒng)計(jì)的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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