redis 2.8.9版本就更新了Hyperloglog数据结构！
Hyperloglog：基数统计算法！0.81%的错误率，不过统计大量数据可以忽略！
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。
1、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。
A{1，3，6，7，5，6}
B{1，3，5，7，6}
两个的基数都（不重复的元素）=5，可以接受误差！
2、Hyperloglog简介
Redis Hyperloglog 基数统计的算法！
比如在CSDN中一位用户访问多次，但是统计中依旧算作一个人
传统的方式是用set集合把每个人的id保存下来，然后统计元素数量，但是太费内存了，而目标是统计数量，如果还要浪费大量的空间，就很不划算！
优点：占用的内存是固定的，统计2^64这么大的基数，只占用12kb的内存，就很方便！
3、常用命令
127.0.0.1:6379> PFADD thekey1 a b c d e f g h i j k l m //创建第一组元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFADD thekey2 n o p q r s t u v w x y z //创建第二组元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT thekey1 //查询数量
(integer) 13
127.0.0.1:6379> PFCOUNT thekey2
(integer) 13
127.0.0.1:6379> PFMERGE thekey3 thekey1 thekey2 //合并两组
OK
127.0.0.1:6379> PFCOUNT thekey3
(integer) 25 //百分之零点八的误差出现了？
允许容错的话，可以使用Hyperloglog
