序
本文主要研究一下redis的HyperLogLog的用场
相关命令
pfadd
每添加一个元素的复杂度为O(1)
127.0.0.1:6379> pfadd uv0907 uid1 uid2 uid3
(integer) 1
- 添加元素到HyperLogLog中，如果内部有变动返回1，没有返回0
pfcount
作用域单个HyperLogLog时，复杂度为O(1)，作用于多个HyperLogLog时，复杂度为O(N)
127.0.0.1:6379> pfcount uv0907
(integer) 3
- 返回该HyperLogLog的近似基数，如果是指定多个HyperLogLog则返回的是他们的并集的近似基数
pfmerge
复杂度为O(N)，N为合并后的HyperLogLog数量
127.0.0.1:6379> pfadd uv0906 uid1 uid4 uid5
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfmerge uv0607 uv0906 uv0907
OK
127.0.0.1:6379> pfcount uv0607
(integer) 5
- 合并指定的HyperLogLog到新的HyperLogLog中
使用场景
HyperLogLog是Probabilistic data Structures的一种，这类数据结构的基本大的思路就是使用统计概率上的算法，牺牲数据的精准性来节省内存的占用空间及提升相关操作的性能。最典型的使用场景就是统计网站的每日UV。实例如下：
@Test
public void testUv(){
String uv1 = "uv96";
String uv2 = "uv97";
IntStream.rangeClosed(1,100)
.forEach(i -> {
System.out.println(i);
redisTemplate.opsForHyperLogLog()
.add(uv1,"user"+i);
redisTemplate.opsForHyperLogLog()
.add(uv2,"user"+i/2);
});
long uv1Count = redisTemplate.opsForHyperLogLog().size(uv1);
System.out.println(uv1Count);
long uv2Count = redisTemplate.opsForHyperLogLog().size(uv2);
System.out.println(uv2Count);
String uv1uv2 = "uv67";
Long uv1uv2Count = redisTemplate.opsForHyperLogLog().union(uv1uv2,uv1,uv2);
System.out.println(uv1uv2Count);
Long realCount = redisTemplate.opsForHyperLogLog().size(uv1uv2);
System.out.println(realCount);
}
小结
- redis的HyperLogLog特别是适合用来对海量数据进行unique统计，对内存占用有要求，而且还能够接受一定的错误率的场景。
- 对于union操作由于是O(N)，在海量数据层面需要注意慢查询问题。
