Redis特殊数据类型HyperLogLog基数统计算法讲解

本篇文章给大家分享《Redis特殊数据类型HyperLogLog基数统计算法讲解》，覆盖了数据库的常见基础知识，其实一个语言的全部知识点一篇文章是不可能说完的，但希望通过这些问题，让读者对自己的掌握程度有一定的认识(B 数)，从而弥补自己的不足，更好的掌握它。

Redis HyperLogLog基数统计

HyperLogLog 是用来做基数统计的算法。

先了解下什么是基数。

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。

如果，现在需要统计一下网页的UV，那么就会涉及到去重了，这种场景就很适合用HyperLogLog。

这不就是set集合嘛？我用set来得出不重复的元素也可以呀。

没错，是可以，但是当数据量非常大的时候，你这个set是不是会占用非常大的内存呢？
如果用HyperLogLog来处理就好了，因为它计算基数所需要的空间是一定的，只要12kb，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。

但是注意在这个数量级下，是会存在0.81%的错误率的，所以说具体还得看业务是否可以接受这样的错误率。
像上面说的统计UV的场景，这点错误率是可以忽略的。

一、pfadd

将所有元素参数添加到 HyperLogLog 数据结构中。

pfadd mypf 1 2 3 a b c 3 4 5 c d a

二、pfcount

返回给定 HyperLogLog 的基数估算值。

pfcount mypf

可以看到，返回的是9，也就是不重复的元素数量有9个。

三、pfmerge

将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog ，合并后的 HyperLogLog 的基数估算值是通过对所有 给定 HyperLogLog 进行并集计算得出的。

pfmerge mypftotal mypf3 mypf4

把mypf3、mypf4合并到mypftotal 上。

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