Redis(十)——HyperLogLog 基数统计和 Bitmap位图场景详解

最新推荐文章于 2025-08-24 17:06:28 发布

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本文详细解析了Redis中的HyperLogLog算法用于基数统计的高效性和Bitmap位图在场景中的使用，包括实例演示和空间效率优势。

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。

Redis HyperLogLog

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。

常用命令：

序号	命令及描述
1	[PFADD key element [element …]添加指定元素到 HyperLogLog 中。
2	[PFCOUNT key [key …] 返回给定 HyperLogLog 的基数估算值。
3	[PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey …] 将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog

使用实例：

#添加指定元素到 HyperLogLog 中
127.0.0.1:6379> pfadd key1 a b c d e f g h
(integer) 1
#返回给定 HyperLogLog 的基数估算值
127.0.0.1:6379> pfcount key1
(integer) 8