REDIS HYPERLOGLOG 技术教程文章
redis hyperloglog【代码】【图】
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...
redis 学习（14）-- HyperLogLog【图】
HyperLogLog 什么是 HyperLogLog HyperLogLog 是基于 HyperLogLog 算法的一种数据结构，该算法可以在极小空间完成独立数量统计。 在本质上还是字符串类型。重要 API命令 含义pfadd key element1 [element2...] 向HyperLogLog中添加元素pfcount key1 [key2...] 计算HyperLogLog的独立总数pfmerge destKey key1 [key2...] 合并多个hyperLogLog到destKey中演示内存消耗 以百万独立用户为例 elements = "" key = "2019_06_02:unique:id...
Redis 集合统计（HyperLogLog）【代码】
统计功能是一类极为常见的需求，比如下面这个场景：为了决定某个功能是否在下个迭代版本中保留，产品会要求统计页面在上新前后的 UV 作为决策依据。 简单来说就是统计一天内，某个页面的访问用户量，如果相同的用户再次访问，也只算记为一次访问。下面我们将从这个场景出发，讨论如何选择的合适的 Redis 数据结构实现统计功能。 Redis与统计 聚合统计 要完成这个统计任务，最直观的方式是使用一个SET保存页面在某天的访问用户 ID，...
Redis之HyperLoglog
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...
高可用Redis(六)：瑞士军刀之bitmap，HyperLoglog和GEO【代码】【图】
1.bitmap位图 1.1 bitmap位图的概念 首先来看一个例子，字符串big， 字母b的ASCII码为98，转换成二进制为 01100010 字母i的ASCII码为105，转换成二进制为 01101001 字母g的ASCII码为103，转换成二进制为 01100111 如果在Redis中，设置一个key，其值为big，此时可以get到big这个值，也可以获取到 big的ASCII码每一个位对应的值，也就是0或1 例如： 127.0.0.1:6379> set hello big OK 127.0.0.1:6379> getbit hello 0 # b的二进...
Redis HyperLogLog
原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/11632490.html 背景 统计网站上每个网页每天的UV数据，UV和PV不一样，需要去重，同一个用户一天之内的多次访问请求只能计数一次。 Set方案 一个简单的方案，那就是为每一个页面设置一个独立的set集合来存储当天访问过此页面的用户ID。当一个请求过来时，使用sadd将用户ID塞进去就可以了。通过scard可以取出这个集合的大小，这个数字就是这个页面的UV数据。 但是，如...
Redisnewdatastructure:theHyperLogLog
Generally speaking, I love randomized algorithms, but there is one I love particularly since even after you understand how it works, it still remains magical from a programmer point of view. It accomplishes something that is almost illogicGenerally speaking, I love randomized algorithms, but there is one I love particularly since even after you understand how it works, it still remains magical fro...
80.redis：三种特殊数据类型：Geospatial，Hyperloglog，Bitmaps【代码】【图】
目录 一、geospatial：地理位置 （1）添加地理位置：geoadd （2）查询某个值的地理位置：geopos （3）返回两个地址之间的距离：geodist （4）某个经纬度为中心，一个范围内查找：georadius （5）以某个城市为中心，一个范围内查找：georadiusbymember （6）将经纬度转换成一个字符串返回：geohash （7）删除一个经纬度：zrem 二、Hyperloglog：统计基数 （1）新增一个统计列表：pfadd （2）查看统计列表数量：pfcount （3）合并两个...
Redis HyperLogLog数据结构【图】
Redis HyperLogLog HyperLogLog一般用作基数统计，如统计网站访问量，视频播放量啊等。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。 HyperLogLog怎么实现的 HyperLogLog只需要花费12kb，就可以计算这么多基数。很明显，不是通过直接存储元素值比较实现的。那么既然不存储元素，是否这种存储方式也有误差呢？ 查...
Redis系统学习之三种特殊数据类型(hyperloglog(基数统计))【图】
hyperloglog(基数统计) 简述 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 ...
Redis——三种特殊数据类型 Geospatial Hyperloglog Bitmaps【代码】【图】
Redis三种特殊数据类型 BitmapsBitmaps类型的基础操作应用案例 HyperloglogHyperLogLog类型的基本操作 GeospatialGEO类型的基本操作Bitmaps Bitmaps这个数据结构可以实现对位的操作。Bitmaps实际上就是字符串，但是它可以对字符串的位进行操作。 可以把Bitmaps想象成一个以位为单位数组，数组中的每个单元只能存0或者1，数组的下标在bitmaps中叫做偏移量。单个bitmaps的最大长度是512MB，即2^32个比特位。 详细可以参考大佬写的 Bi...
redis6.0.5之HyperLogLog阅读笔记3-基数估算实现之辅助函数【代码】
/* ========================= HyperLogLog algorithm ========================= *//* Our hash function is MurmurHash2, 64 bit version.* It was modified for Redis in order to provide the same result in* big and little endian archs (endian neutral). */ 我们的hash函数用的是64位版本的MurmurHash2。 Redis使用时为了在大端和小端的结构中提供更好的结果修改了该算法uint64_t MurmurHash64A (const void * key, int ...
Redis实战篇：基于HyperLogLog实现UV统计功能
如果现在要开发一个功能：统计APP或网页的一个页面，每天有多少用户点击进入的次数。同一个用户的反复点击进入记为 1 次，也就是统计 UV 数据。让你来开发这个统计模块，你会如何实现？ 如果统计 PV 数据，只要给网页一个独立的 Redis 计数器就可以了，这个计数器的 key 的格式为 puv:{pid}:{yyyyMMdd}。每来一个请求就 incrby 一次，就可以统计出所有的 PV 数据。 但是 UV 不一样，它要去重，同一个用户一天之内的多次访问请求只能...
redis6.0.5之HyperLogLog阅读笔记1-基数估算前言翻译【代码】
/* The Redis HyperLogLog implementation is based on the following ideas: Redis的超对数实现是基于以下的想法：* * The use of a 64 bit hash function as proposed in [1], in order to dont* limited to cardinalities up to 10^9, at the cost of just 1 additional* bit per register. 使用文1推荐的64位的哈希函数，仅用对每个寄存器增加一个比特的代价，就可以突破基数个数10的9次方的限制。* * The use of 16384 6-...
一步一步学习Redis——HyperLogLog的相关命令【代码】【图】
文章目录： 1.开篇 2.Redis HyperLogLog的相关命令 2.1 PFADD命令 语法 返回值 2.2 PFCOUNT命令 语法 返回值 2.3 PFMERGE命令 语法 返回值1.开篇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...
Redis Hyperloglog基数统计【代码】【图】
基数：不重复的元素 Redis Hyperloglog：用于做基数统计的算法 优点：占用的内容是固定的，2^64不同的元素的技术，只需要占用12kb内存！如果要从内存角度来比较的话Hyperloglog首选。 hyper log log命令以"pf"开头。 1.利用pfadd命令添加127.0.0.1:6379> pfadd mykey a b c d e f g h i j (integer) 1 127.0.0.1:6379> 2.利用pfcount 命令统计元素的基数数量127.0.0.1:6379> pfcount mykey (integer) 10 127.0.0.1:6379> ...
「进击Redis」十五、奇妙的 Redis HyperLogLog【代码】【图】
前言好哥哥们，接上篇Redis Bitmaps 你会了吗 。正如标题，Bitmaps 好哥哥会了吗？什么，还没看吗，那别愣着呀，赶紧看看哦。看完记得点赞加关注。讲道理应该是讲清楚了吧，Bitmaps在大数据量上的场景运用的还是挺多的（没接触过大数据量的我流下了悔恨的泪水），今天HyperLogLog 这玩意也是常用于大数据量下的基数统计，不过我又没有用过，找个机会在现在的项目用用，顺便挖点坑（手动狗头保命）。 概述 首先HyperLogLog 并不是一...
Redis（十）：Redis特殊类型之Hyperloglog基数统计【代码】
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、...
Redis系列（三）：Bitmaps和HyperLogLog【代码】
本篇介绍Bitmaps和HyperLogLog。 一、Bitmaps 计算机中最小的单位是bit（位），很多计算机语言也提供了位操作符，比如Java中就有&、|、>>、>>>、<<、~、^ 。1bit可以存储0和1两种值。介绍几个Redis的Bitmaps相关的操作bitop完整的命令参数是bitop operation destkey key [key...] 其中operation是位操作类型，支持and、or、not、xor，分别就是与、或、非、异或。destkey是用来存储计算结果的变量，key是参与运算是变量，可以指定多...
Redis Geo HyperLogLog类型介绍【代码】
?Geo类型 Redis3.2.0版本推出 可以将用户给定的地理位置信息存储起来，并对这些信息进行操作 GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member ...] //在使用排序集表示的地理空间索引中添加一个或多个地理空间项，时间复杂度O(log(N)) 127.0.0.1:6379> geoadd key1 121.3996887207031 31.04559326171875 member1 116.3883056640625 39.92889404296875 member2 (integer) 2GEODIST key member1 member2 [unit] //...
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