Redis6新数据类型——HyperLogLog

1. 简介

在工作当中，我们经常会遇到与统计相关的功能需求，比如统计网站 PV （PageView 页面访问量）,可以使用 Redis 的 incr、incrby 轻松实现。 但像 UV（UniqueVisitor，独立访客）、独立 IP 数、搜索记录数等需要去重和 计数的问题如何解决？这种求集合中不重复元素个数的问题称为基数问题。 解决基数问题有很多种方案：
（1）数据存储在 MySQL 表中，使用 distinct count 计算不重复个数

（2）使用 Redis 提供的 hash、set、bitmaps 等数据结构来处理

以上的方案结果精确，但随着数据不断增加，导致占用空间越来越大，对于非 常大的数据集是不切实际的。

能否能够降低一定的精度来平衡存储空间？Redis 推出了 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 不能像集合那样，返回输入的各个元素。

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。

2. 命令

1、pfadd
（1）格式 pfadd <key>< element> [element ...] 添加指定元素到 HyperLogLog 中

（2）实例

将所有元素添加到指定HyperLogLog数据结构中。如果执行命令后HLL估计的近似基数发生变化，则返回1，否则返回0。

2、pfcount
（1）格式
pfcount<key> [key ...] 计算HLL的近似基数，可以计算多个HLL，比如用HLL存储每天的UV，计算一周的UV可以使用7天的UV合并计算即可

（2）实例
3、pfmerge
（1）格式
pfmerge<destkey><sourcekey> [sourcekey ...] 将一个或多个HLL合并后的结果存储在另一个HLL中，比如每月活跃用户可以使用每天的活跃用户来合并计算可得

（2）实例