14. redis的HyperLogLog功能

最新推荐文章于 2022-05-16 23:59:10 发布

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分类专栏： redis入坑

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本文深入探讨了HyperLogLog算法,一种用于在极小空间内完成独立数量统计的方法。介绍了其核心概念、基本命令（包括pfadd、pfcount、pfmerge）及应用经验,如错误率容忍度和单条数据需求。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

HyperLogLog

什么是HyperLogLog

基于HyperLogLog算法，用极小空间完成独立数量统计，本质还是字符串

三个命令

命令	说明
pfadd key elememt [element…]	向HyperLogLog添加元素
pfcount key [key…]	计算HyperLogLog的独立总数
pfmerge destkey sourcekey [sourcekey…]	合并多个HyperLogLog

使用经验

是否能容忍错误(错误率:0.81%)
是否需要单条数据

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高效数据去重：Redis HyperLogLog的实战指南

欢迎来到【技术拾光者】，在这里，我们专注分享编程教程、技术趋势、实战案例和优质资源。不定期举办技术问答、专家访谈和职业指导。加入我们，共同探索技术世界，提升技能，拓展职业道路！

10-12

928

本文介绍了如何利用Redis的HyperLogLog数据结构来高效统计独立访客数量和进行大数据去重计数。通过Java和Jedis库的结合，示例代码展示了如何在不存储所有元素的情况下，快速估算唯一元素的数量，从而节省内存和计算资源。HyperLogLog在处理大规模数据时具有显著的内存和计算效率优势，适用于独立访客计数、广告去重计数和社交网络中的独立用户统计等场景。本文通过具体的应用示例，深入探讨了HyperLogLog的基本原理及其在实际项目中的应用方法。

HyperLogLog－Redis中的基数统计算法

ukulelepku的博客

12-13

2043

1.基本概念基数(cardinality)，是指一个集合中不同元素的个数。例如集合：{1,2,3,4,5,2,3,9,7}，这个集合有9个元素，但是2和3各出现了两次，因此不重复的元素为1,2,3,4,5,9,7，所以这个集合的基数是7。 Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogL

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Redis的数据类型HyperLogLog有什么用

码农小胖哥

05-16

650

在移动互联网的业务场景中，数据量很大，我们需要保存这样的信息：一个 key 关联了一个数据集合，同时对这个数据集合做统计。统计一个 APP 的日活、月活数；统计一个页面的每天被多少个不同账户访问量（Unique Visitor，UV））；统计用户每天搜索不同词条的个数；统计注册 IP 数。通常情况下，我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的，比如百万、千万级别的用户数量，或...

解读Cardinality Estimation算法（第一部分：基本概念）

z_l_l_m的专栏

04-12

2587

文章出处 http://blog.codinglabs.org/articles/algorithms-for-cardinality-estimation-part-i.html 作者张洋 | 发布于 2012-12-30 | 最后更新 2013-01-31 算法基数估计大数据基数计数（cardinality counting）是实际应用中一种常

高压缩空间占用的 Hyper LogLog 算法

小海的专栏

11-27

1060

高压缩空间占用的 Hyper LogLog 算法

神奇的HyperLogLog算法【转载 #涉及到数学原理】

G.D.Retop的专栏

08-16

3万+

原文链接：http://rainybowe.com/blog/2017/07/13/%E7%A5%9E%E5%A5%87%E7%9A%84HyperLogLog%E7%AE%97%E6%B3%95/index.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 神奇的HyperLogLog算法基数计数基本概念基数计数(car

大数据应用的多层次概率数据结构设计和实现

Bryce1010's Blog

12-10

2294

摘要在某些特定的应用场景下，由于Count-Min Sketch的统计特性，造成的数据误差会比较大，针对这一问题，我们采用array of Count-Min Sketches来进行实验提高效率与数据的精度。本课题主要面向大数据集应用，研究基于概率数据结构上这些融合的计算精度、性能，上下界数学表达，课题将面向大数据集在不同的应用场景下，设计实现合理的Count-Min Sketch 或array o

CachingFramework.Redis:基于StackExchange.Redis和Redis的分布式缓存。包括对标记的支持并且与群集兼容

04-29

基于.NET Redis客户端库添加了一些有趣的功能，例如可扩展的序列化策略，用于对键，哈希字段和set成员进行分组的标记机制以及用于支持原子添加/获取操作的获取机制，所有这些功能均与群集兼容。特征 .NET ...

ServiceStack.Redis.dll

04-16

在压缩包文件"redis_lib"中，除了ServiceStack.Redis.dll外，可能还包括其他依赖的DLL文件，例如System.Data.dll、System.Core.dll等，这些是.NET框架的基础库，用于支持ServiceStack.Redis的功能实现。在项目引用...

ServiceStack.Redis 源码

07-27

9. **高级功能**：如布隆过滤器（Bloom Filter）、HyperLogLog 等高级数据结构的接口，帮助解决特定问题。 ServiceStack.Redis-master 压缩包中的文件列表可能包括项目文件、源代码文件、测试用例、文档等，这将...

StackExchange.Redis.dll（1.2.6）

04-17

7. **兼容性**：除了基本的Redis命令，StackExchange.Redis还提供了对Redis特定扩展特性的支持，如HyperLogLog、Geo、Stream等。 8. **异常处理**：库会捕获并封装Redis服务器返回的错误信息，方便开发者诊断和处理...

探索HyperLogLog算法（含Java实现）

燃烧杯的博客

08-22

2497

引言 HyperLogLog算法经常在数据库中被用来统计某一字段的Distinct Value（下文简称DV），比如Redis的HyperLogLog结构，出于好奇探索了一下这个算法的原理，无奈中文资料很少，只能直接去阅读论文以及一些英文资料，总结成此文。介绍 HyperLogLog算法来源于论文《HyperLogLog the analysis of a near-optimal...

Hyperloglog与大数据统计

半日闲的博客

03-16

6414

转自：https://chenjiehua.me/database/hyperloglog-bigdata.html 这几天在做一些数据统计相关的工作，涉及的东西挺多的，在此顺便做一下笔记以备忘。大数据统计大数据应用场景中最常见的一个问题便是基数估算，而在进行基数估算时遇到的问题主要是内存需求以及后期数据合并处理等。举个例子，假设我们的网站对每一次请求都做如下简单的日志记

Redis底层详解（七） HyperLogLog 基数估计

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08-14

利用Matlab进行心音信号处理的方法和技术，重点探讨了心率计算和MFCC特征提取的具体实现步骤。首先对心音信号进行了预处理，采用带通滤波器去除不必要的噪音，确保信号质量。接着，通过峰值检测算法计算心率，并设置了合理的参数来提高准确性。对于MFCC特征提取，则选择了适当的帧长和帧移，确定了13个系数作为特征向量。此外，文章还介绍了SE算法的应用，特别是在高噪声环境下如何有效地分离有用信号。最后，作者分享了一些实际应用中的经验和注意事项，如采样率的选择、预加重处理以及波形重构等。适合人群：从事生物医学工程、信号处理领域的研究人员和工程师，尤其是那些希望深入了解心音信号处理技术的人。使用场景及目标：适用于需要从心音信号中获取健康信息的研究项目，如心脏病诊断辅助系统开发。主要目标是掌握心音信号处理的基本流程和技术要点，能够独立完成相关实验并解决常见问题。其他说明：文中提供了具体的Matlab代码片段，便于读者理解和复现实验结果。同时强调了不同病理条件下特征表现的差异性和复杂性，鼓励研究者灵活运用多种特征组合来进行综合分析。

（完整）全国注册监理工程师继续教育题库及答案（通用版）.docx

08-14

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redis hyperloglog干嘛用的

05-02

### Redis HyperLogLog 的用途和功能 #### 功能概述 Redis HyperLogLog 是一种专门设计的数据结构，用于高效估算集合中唯一元素的数量。这种数据结构的核心特点是能够在极低的内存消耗下完成基数统计任务[^1]。 #### 内存效率 HyperLogLog 数据结构的一个显著特性是其固定的内存开销。无论要统计的元素数量有多少，每个 HyperLogLog 键仅需大约 12 KB 的内存即可支持高达 \(2^{64}\) 不同元素的基数计算[^4]。这使得它相较于其他传统数据结构（如 Set 或 Hash），在处理海量数据时具有极大的空间节省优势[^5]。 #### 主要功能以下是 Redis HyperLogLog 提供的主要功能： 1. **添加元素**: 使用 `PFADD key element [element ...]` 命令向指定的 HyperLogLog 结构中添加一个或多个元素。每次调用此命令都会更新内部状态以反映新加入的独特元素。 2. **获取基数估计值**: 利用 `PFCOUNT key [key ...]` 可返回给定 HyperLogLog 键所表示集合的大致基数。该数值是一个概率性的近似值而非精确数目。 3. **合并多个 HyperLogLogs**: 如果存在多个独立的 HyperLogLog 实例，则可以通过执行 `PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]` 来将它们融合成单一实例。这样做的好处是可以得到更加精准的整体基数评估结果[^3]。 #### 应用场景基于以上特点, Redis HyperLogLog 特别适合应用于如下领域: - **UV(Unique Visitor) 统计**: 在互联网服务运营过程中经常需要记录一段时间内的独立访问者人数。借助 HyperLogLog 能够轻松实现这一目标而不必保存全部用户的 ID 记录[^2]. - **大数据分析中的去重需求**: 当面对 TB 级别的日志文件或其他形式的大规模原始资料集时,HyperLogLog 提供了一种轻量化解决方案来进行有效率地去除重复项并得出最终项目总量的信息. - **实时流量监控系统构建**: 对于网络请求路径上的节点性能指标跟踪或者 API 接口调用量监测等方面来说,采用 HyperLogLog 方法可以减少资源负担的同时保持较高的准确性水平. ```python import redis # 连接到本地redis服务器 r = redis.Redis(host='localhost', port=6379) # 添加一些样本到hyperloglog键"user_visits" for i in range(100): r.pfadd('user_visits', f'user_{i}') # 获取unique visitors的大概数量 approx_unique_users = r.pfcount('user_visits') print(f'Approximate number of unique users: {approx_unique_users}') ```