Redis之HyperLogLog(基数粗略估计)

稠密字符：

PFADD：将一个输出参天缓存入到HyperLogLog形态中的，如果输出引起近似于辛天内改变，该指令送回1，否则送回0。

redis> PFADD hll a b c d e f g

(integer) 1

redis> PFCOUNT hll

(integer) 7

PFCOUNT：送回指定key的近似于辛天内值，支持多个key的查看，当多key查看时，亦会将多个key的HLL形态更名为一个临时HLL，然后送回这个更名结果的辛天内值。

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

redis> PFADD some-other-hll 1 2 3

(integer) 1

redis> PFCOUNT hll some-other-hll

(integer) 6

PFMERGE：将多个HLL形态更名为一个HHL形态。

redis> PFADD hll1 foo bar zap a

(integer) 1

redis> PFADD hll2 a b c foo

(integer) 1

redis> PFMERGE hll3 hll1 hll2

OK

redis> PFCOUNT hll3

(integer) 6

为什么要用常用HyperLogLog？辨一个范例："我们汇总一下莎士比亚所有杰作中的完全相同的单词天内"

天内据形态

占用元组天内

词天内

偏差率

HashMap

10447016

67801

0%

Bitmap

3384

67080

1%

HyperLogLog

512

70002

3%

可以看借助于HyperLogLog需要常用更是小的内部空间启动汇总，恰巧如果你汇总的是世界每个作者的所有杰作中的完全相同的单词天内，HyperLogLog的优势就更是加突借助于。但同时其也共存一些汇总弹道疑问。

如果是强制一定偏差的汇总，可以自由选择HyperLogLog。如果必需较为可靠的汇总可以常用Bitmap，参照我的另外一篇文章《Redis之Bitmap(位所示)》。上头是一些常用的HyperLogLog常用故事情节：

汇总该网站不多次重复其他用户的新闻网站（可以用其他用户id作为输出）。

比如我们可以汇总经过路口的完全相同车辆天内（可以用LV作为输出）。

汇总贴吧每天完全相同关键字关键词查看的次天内。

以上就是Redis HyperLogLog(辛天内汇总)的引介，如果各位还自已认识到更是多，青睐转发+评论+非议，Redis所示解三部周报持续更是新中的，青睐转入我的官网查看更是多。