Redis中3大特殊数据结构(2)-HyperLogLog

HyperLogLog算法是法国人Philippe Flajolet 教授发明的一种基数计数概率算法，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。HyperLogLog 适用于大数据量的去重统计，HyperLogLog 提供不精确的去重计数方案，虽然不精确但是也不是非常不精确，标准误差是 0.81%, 因次成本相对来说是很低的，最多也就占用 12kb 内存，在 Redis 在 2.8.9 版本才添加了 HyperLogLog。

1.pfadd key element [element ]

添加成功影响基数估值则返回1否则返回0

pfadd keyword a b c d e f g
pfadd keyword e

2.pfcount key [key ]

统计key的基数值，返回值是一个带有 0.81% 标准错误（standard error）的近似值

pfcount keyword  #a-g  7个
pfadd word c d e f g h i j k
pfcount word  #c-k  9个
pfcount keyword word  #a-k  11个

3.pfmerge destkey sourcekey [sourcekey]

取多个key的并集

127.0.0.1:6379> pfmerge keyword word   #a-k
OK
127.0.0.1:6379> pfcount keyword
(integer) 11

4.总结

常用于允许容错的大数据量统计，如统计注册 IP 数，统计页面实时 UV 数，统计每日访问 IP 数，统计用户每天搜索不同词条的个数
统计在线用户数，统计PV 数…
UV（Unique visitor）: 是指从00:00-24:00内相同的客户端的单次或者多次访问标记为一次访问。
PV（Page View）：即页面浏览量或点击量，相同客户端的每次访问都会使得统计量+1.