Redis中HyperLogLog数据类型如何使用

1. HyperLogLog 的原理

Redis HyperLogLog使用概率算法——HyperLogLog算法，来估计基数。使用一组哈希函数和长度为m的位数组，HyperLogLog能够估算集合中独特元素的数量。

在 HyperLogLog 算法中，对每个元素进行哈希处理，把哈希值转换为二进制后，根据二进制串前缀中 1 的个数来给每个元素打分。例如，一个元素的哈希值为01110100011，那么前缀中1的个数是3，因此在 HyperLogLog 算法中，这个元素的分数为3。

　　当所有元素的分数统计完之后，取每一个分数的倒数（1 / 2^n），然后将这些倒数相加后取倒数，就得到一个基数估计值，这个值就是HyperLogLog算法的估计结果。

超详解Redis中的HyperLogLog数据类型：用法全解析

　　HyperLogLog算法通过对位数组的长度m的大小进行取舍，折衷数据结构占用的内存与估计值的精准度（即估计误差），得到了在数据占用空间与错误较小程度之间完美的平衡。

　　简而言之，HyperLogLog算法的核心思想是基于哈希函数和位运算，通过将哈希值转换成比特流并统计前导0的个数，从而快速估算大型数据集中唯一值的数量。利用 hyperloglog 算法，我们能够快速识别非常大的数据集中的重复网页。

2.使用步骤：

　　Redis HyperLogLog是一种可用于估算集合中元素数量的数据结构，它能够通过使用非常少的内存来维护海量的数据。它的精确性高于常规估算算法，并且处理大量数据时速度非常快。

　　一个简单的例子，我们可以用HyperLogLog来计算访问网站的独立IP数，具体可以按以下步骤操作：

  • 首先创建一个HyperLogLog数据结构：　　PFADD hll:unique_ips 127.0.0.1

  • 为每次访问ip添加到unique_ips数据结构中： PFADD hll:unique_ips 192.168.1.1

  • 获取计算集合中元素数量的近似值: PFCOUNT hll:unique_ips

  • 可以通过对多个HyperLogLog结构（例如按天或按小时）的合并，来获得更精确的计数。

　　需要注意的是，HyperLogLog虽然可以节省大量的内存，但它是一种估计算法，误差范围并不是完全精确的，实际使用时应注意其适用范围。

3.实现请求ip去重的浏览量使用示例

4.Jedis客户端使用

　　1. 添加依赖，引入jedis依赖：

<
dependency>

<
groupId>
redis.clients<
/groupId>

<
artifactId>
jedis<
/artifactId>

<
version>
3.6.0<
/version>

<
/dependency>

　　2.创建一个Jedis对象：

Jedis jedis = new Jedis("
localhost"
);

　　3.向HyperLogLog数据结构添加元素：

jedis.pfadd("
hll:unique_ips"
, "
127.0.0.1"
);

　　4.获取计算集合中元素数量的近似值：

Long count = jedis.pfcount("
hll:unique_ips"
);

System.out.println(count);

　　5.可以通过对多个HyperLogLog结构的合并来获得更精确的计数。在Jedis中可以使用PFMERGE命令来合并HyperLogLog数据结构：

jedis.pfmerge("
hll:unique_ips"
, "
hll:unique_ips1"
, "
hll:unique_ips2"
, "
hll:unique_ips3"
);
5.Redission使用依赖

　　1.创建RedissonClient对象

Config config = new Config();

config.useSingleServer().setAddress("
redis://localhost:6379"
);

RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

　　2.创建RHyperLogLog对象

RHyperLogLog<
String>
uniqueIps = redisson.getHyperLogLog("
hll:unique_ips"
);

　　3.添加元素

uniqueIps.add("
127.0.0.1"
);

　　4..获取近似数量

long approximateCount = uniqueIps.count();

System.out.println(approximateCount);

　　5.合并多个HyperLogLog对象

RHyperLogLog<
String>
uniqueIps1 = redisson.getHyperLogLog("
hll:unique_ips1"
);

RHyperLogLog<
String>
uniqueIps2 = redisson.getHyperLogLog("
hll:unique_ips2"
);

uniqueIps.mergeWith(uniqueIps1, uniqueIps2);
6.HyperLogLog 提供了哪些特性和方法

　　特性：

  • 精确度低，但占用内存极少。

  • 支持插入新元素，同时不会重复计数。

  • 提供指令来优化内存使用和计数准确性。例如PFADD、PFCOUNT、PFMERGE等指令。

  • 能够估计一个数据集中的不同元素数量，即集合的基数(cardinality)。

  • 支持对多个HyperLogLog对象进行合并操作，以获得这些集合的总基数的近似值。

　　HyperLogLog常用的方法：

  • PFADD key element [element ...]：添加一个或多个元素到HyperLogLog结构中。

  • PFCOUNT key [key ...]：获取一个或多个HyperLogLog结构的基数估计值。

  • PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]：合并一个或多个HyperLogLog结构到一个目标结构中。

  • PFSELFTEST [numtests]: 测试HyperLogLog估值性能和准确性(仅限Redis4.0+版本)

　　需要注意的是，HyperLogLog虽然可以节省大量内存，但仍然是一种估计算法，误差范围并不是完全精确的，并且具有一定的计算成本。根据实际应用情况，需要斟酌是否要使用HyperLogLog或其他数据结构来估计元素数量。

7.使用场景总结：

　　Redis使用HyperLogLog的主要作用是在大数据流（view，IP，城市）的情况下进行去重计数。

　　具体来说，以下是Redis HyperLogLog用于去重计数的一些场景：

  • 统计页面访问量 - 在Web应用程序中， HyperLogLog可以使用为每个页面计算多少次独特的访问者。利用HyperLogLog技术，跨越不同的时间段计算该页面的平均访问量。

  • HyperLogLog在分析大数据集合中的用户数量方面具有显著的实用性。在处理独特的用户ID这类数据集合时，一种基于概率的数据结构显得尤为有效。HyperLogLog会在进行散列计算后，仅保存有限数量的散列值，并且能够推断出数据集的大小。

  • 统计广告点击量 - 对于网站或应用程序的广告分析，HyperLogLog可以用于捕获有效点击数量，即非重复或唯一点击数量。



Redis是一个功能强大的开源内存数据库，提供了多种数据结构来满足不同的需求。其中HyperLogLog数据类型可以高效地进行基数统计和去重。
1. HyperLogLog是什么？
HyperLogLog是一种基数统计算法，能够在极小的误差范围内估计一个集合中不同元素的数量。其原理是使用一种特殊的哈希函数将元素映射成一个二进制位串，再统计其中前缀为0的最长长度L，最后根据L估算集合的基数。
2. 使用HyperLogLog
创建HyperLogLog对象：使用PFADD命令来添加元素，例如PFADD key element1 element2 ... elementN。
统计基数：使用PFCOUNT命令来计算HyperLogLog对象中不同元素的个数，例如PFCOUNT key。
合并多个HyperLogLog对象：使用PFMERGE命令将多个HyperLogLog对象合并为一个，例如PFMERGE key1 key2 ... keyN dest_key。
3. 注意事项
- 单个HyperLogLog对象的误差率为0.81%，合并多个对象后误差率会略有提高。
- HyperLogLog对象所消耗的空间是固定的，与统计的元素数量无关，但误差率与所消耗的空间成反比。
- HyperLogLog适用于基数较大的集合，但不适用于极小的集合。
- PFADD、PFCOUNT和PFMERGE命令只能在Redis 2.8.9以上版本中使用。
4. 应用场景
HyperLogLog广泛应用于大数据场景中的网站流量分析、广告点击率统计、数据抽样等方面。由于其高效率和精确度，已成为处理大规模数据的首选算法之一。
HyperLogLog是Redis中的一个非常实用的数据结构，可以帮助我们高效地进行基数统计和去重。通过对其用法和注意事项的了解，可以更好地应用于实际的业务场景中，实现数据的高效处理和统计分析。