1.Redis概述

2.HyperLogLog数据类型

HyperLogLog（HLL）是一种用于近似计算大数据集合中唯一元素数量（基数）的概率性数据结构。

1. 概率数据结构：

   • HyperLogLog 使用的是一种概率算法，它可以在极少的内存消耗下估算出一个集合的基数（唯一元素的数量）。
   • 与传统的集合或哈希表不同，它的内存消耗不随元素数量线性增加，而是固定在一个较小的大小。

2. 空间效率：

   • 每个 HyperLogLog 实例只需要固定大小的内存，通常为 12 KB，无论处理的数据规模有多大。这使得它在处理海量数据时依然能够高效运行。

3. 近似计算：

   • HyperLogLog 提供的基数估计并非精确值，而是一个接近真实值的近似。
   • 误差率通常为 0.81% 左右，这对于大数据场景中的统计分析是可以接受的。

4. 快速计算：

   • 添加元素到 HyperLogLog、计算基数以及合并不同 HyperLogLog 实例的操作通常是常数时间复杂度（O(1)），即使数据集非常大也能够快速完成。

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3.常用命令

1. PFADD

语法：

PFADD key element [element ...]

功能：
向指定的 HyperLogLog 数据结构中添加一个或多个元素。如果元素已经存在于结构中，它不会重复添加。

返回值：

• 整数类型，具体是 0 或 1。
  • 返回 1 表示 HyperLogLog 的内部数据结构发生了变化（即至少有一个新元素被添加）。
  • 返回 0 表示所有添加的元素已经存在，内部数据结构未发生变化。

示例：

启动 Redis 客户端：

redis-cli

1. 向 HyperLogLog 添加一个元素：

127.0.0.1:6379> PFADD myhll "element1"
(integer) 1

2. 向 HyperLogLog 添加多个元素：

127.0.0.1:6379> PFADD myhll "element2" "element3" "element4"
(integer) 1

3. 再次添加已经存在的元素：

127.0.0.1:6379> PFADD myhll "element1" "element2"
(integer) 0

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2. PFCOUNT

PFCOUNT 获取指定 HyperLogLog 结构的基数估计值。

语法：

PFCOUNT key [key ...]

功能：

• 返回给定 HyperLogLog 结构的基数估计值，可以同时输入多个 key 进行统计。

• 获取 HyperLogLog 结构的基数估计值，用于统计唯一元素的数量。

• HyperLogLog 提供的基数估计并非精确值，而是一个接近真实值的近似。

• 误差率通常为 0.81% 左右，这对于大数据场景中的统计分析是可以接受的。
  

返回值：

• 整数类型，表示给定 HyperLogLog 结构的基数估计值。

示例：

HyperLogLog 结构 myhll 包含了一些元素，可以使用以下命令获取其基数估计值：

127.0.0.1:6379> PFCOUNT myhll
(integer) 1000

多个 HyperLogLog 结构，也可以同时获取它们的基数估计值：

127.0.0.1:6379> PFCOUNT myhll1 myhll2 myhll3
(integer) 2500

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3.PFMERGE

这个命令可以非常有效地将多个集合中的唯一元素计数合并起来，而不会显著增加内存消耗。

语法：

PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]

参数：

• destkey：目标 HyperLogLog 的键名。合并后的结果将存储在这个键中。
• sourcekey：一个或多个源 HyperLogLog 的键名，这些 HyperLogLog 结构将被合并到 destkey 中。

功能：

将一个或多个源 HyperLogLog 结构合并到一个目标 HyperLogLog 结构中。

返回值：

• 简单字符串回复，通常是 OK。

示例：

1. 创建和添加元素到 HyperLogLog：

   127.0.0.1:6379> PFADD hll1 "element1" "element2" "element3"
   (integer) 1127.0.0.1:6379> PFADD hll2 "element3" "element4" "element5"
   (integer) 1127.0.0.1:6379> PFADD hll3 "element5" "element6" "element7"
   (integer) 1
   

2. 合并 HyperLogLog 结构：

   127.0.0.1:6379> PFMERGE merged_hll hll1 hll2 hll3
   OK
   

3. 获取合并后 HyperLogLog 的基数估计值：

   127.0.0.1:6379> PFCOUNT merged_hll
   (integer) 7
   

使用 PFCOUNT 命令来获取合并后 merged_hll 的基数估计值，结果为 7，因为合并后的集合包含 7 个唯一元素（“element1” 到 “element7”）。

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应用场景

• 去重计数：
  • 用于统计网站访问的唯一用户数、广告点击的唯一用户数等。
• 大数据分析：
  • 在处理日志数据、用户活动记录等大规模数据时，用于快速计算独立用户数量。
• 实时数据处理：
  • 在流数据处理、实时分析中，能够快速更新和查询唯一元素的数量，适用于实时监控和反作弊系统。

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