Redis的HyperLogLogs是一种概率数据结构，用于估计集合中的元素个数，即基数。即使存储了超大数据（超过2^64的基数）的集合，HyperLogLogs也只需要12KB的内存，所有这使得其非常适合做大规模数据的去重计数。
HyperLogLogs提供的主要命令有：
-
**PFADD key element [element ...]**：添加指定元素到HyperLogLog中。
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**PFCOUNT key [key ...]**：返回给定HyperLogLog中元素的近似数量。
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**PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]**：合并多个HyperLogLog，将合并后的HyperLogLog存储到新的key中。
其实例应用包括用户注册 IP 统计，不同搜索关键词被搜索的次数，每天访问网站的独立用户等等。需要注意的是，由于 HyperLogLogs 是概率性的数据结构，所以其返回的结果是近似值）。
例如：
# 添加元素
redis> PFADD hll foo bar zap
(integer) 1
redis> PFADD hll zap zap zap
(integer) 0
redis> PFADD hll foo bar
(integer) 0
redis> PFCOUNT hll
(integer) 3# 合并元素
redis> PFADD hll2 a b c d e f g
(integer) 1
redis> PFMERGE hll3 hll hll2
OK
redis> PFCOUNT hll3
(integer) 10Java示例：
在 Java 中，我们可以使用 Jedis，一个流行的 Redis 客户端，来进行 HyperLogLogs 操作。下面是一些例子：
import redis.clients.jedis.Jedis;public class Test {public static void main(String[] args) {// 连接到 Redis 服务器Jedis jedis = new Jedis("localhost");System.out.println("连接成功");// 使用 PFADD 命令添加元素jedis.pfadd("hll", "foo", "bar", "zap");// 使用 PFCOUNT 命令获取基数（即集合中元素个数的估计值）long cardinality = jedis.pfcount("hll");System.out.println("hll 的基数为: " + cardinality);// 创建另一个 HyperLogLogs 并添加元素jedis.pfadd("hll2", "a", "b", "c", "d", "e", "f", "g");// 使用 PFMERGE 命令将 hll 和 hll2 合并到 hll3jedis.pfmerge("hll3", "hll", "hll2");// 获取合并后的 hll3 的基数long mergedCardinality = jedis.pfcount("hll3");System.out.println("hll3 的基数为: " + mergedCardinality);jedis.close();}
}
在这个示例中，我们首先创建一个叫做 "hll" 的 HyperLogLogs，并添加了一些元素。然后我们获取并打印了 "hll" 的近似基数。然后我们创建了一个另外的 HyperLogLogs "hll2" 并添加了一些元素。接着，我们使用 PFMERGE 命令将 "hll" 和 "hll2" 合并到新的 HyperLogLogs "hll3" 中，并获取并打印了 "hll3" 的基数。
)
