19. Redis---基数统计

1. 前言

Redis 经常使用的数据类型有字符串、列表、散列、集合和有序集合，但这些类型并不能满足所有的应用场景，因此，Redis 的后续版本不断的扩增其他数据类型来增强 Redis 适用能力。在 Redis 2.8.9 版本中新增了 HyperLogLog 类型。

2. 什么是HyperLoglog

HyperLoglog 是 Redis 重要的数据类型之一，它非常适用于海量数据的计算、统计，其特点是占用空间小，计算速度快。

HyperLoglog 采用了一种基数估计算法，因此，最终得到的结果会存在一定范围的误差（标准误差为 0.81%）。每个 HyperLogLog key 只占用 12 KB 内存，所以理论上可以存储大约2^64个值，而 set（集合）则是元素越多占用的内存就越多，两者形成了鲜明的对比 。

HyperLoglog 使用起来较为方便，但是其内部原理较为复杂，不建议大家深入研究，只要会用即可。

3. 基数定义

基数定义：一个集合中不重复的元素个数就表示该集合的基数，比如集合 {1,2,3,1,2} ，它的基数集合为 {1,2,3} ，所以基数为 3。HyperLogLog 正是通过基数估计算法来统计输入元素的基数。

HyperLoglog 不会储存元素值本身，因此，它不能像 set 那样，可以返回具体的元素值。HyperLoglog 只记录元素的数量，并使用基数估计算法，快速地计算出集合的基数是多少。

4. 场景应用

HyperLogLog 也有一些特定的使用场景，它最典型的应用场景就是统计网站用户月活量，或者网站页面的 UV(网站独立访客)数据等。

UV 与 PV(页面浏览量) 不同，UV 需要去重，同一个用户一天之内的多次访问只能计数一次。这就要求用户的每一次访问都要带上自身的用户 ID，无论是登陆用户还是未登陆用户都需要一个唯一 ID 来标识。

当一个网站拥有巨大的用户访问量时，我们可以使用 Redis 的 HyperLogLog 来统计网站的 UV （网站独立访客）数据，它提供的去重计数方案，虽说不精确，但 0.81% 的误差足以满足 UV 统计的需求。

5. 常用命令

6. 基本命令

HyperLogLog 提供了三个常用命令，分别是PFADD、PFCOUNT和PFMERGE。

下面看一组实例演示：假设有 6 个用户(user01-user06)，他们分别在上午 8 与 9 点访问了网址。

#向指定的key中添加用户
127.0.0.1:6379> PFADD user:uv:2021011308 user01 user02 user03
(integer) 1
#向指定的key中添加用户
127.0.0.1:6379> PFADD user:uv:2021011309 user04 user05
(integer) 1
#统计基数值
127.0.0.1:6379> PFCOUNT user:uv:2021011308
(integer) 3
#重复元素不能添加成功，其基数仍然为3
127.0.0.1:6379> PFADD user:uv:2021011308 user01 user02
(integer) 0
127.0.0.1:6379> PFCOUNT user:uv:2021011308
(integer) 3
#添加新元素值
127.0.0.1:6379> PFADD user:uv:2021011308 user06
(integer) 1
#基数值变为4
127.0.0.1:6379> PFCOUNT user:uv:2021011308
(integer) 4
#统计两个key的基数值
127.0.0.1:6379> PFCOUNT user:uv:2021011308 user:uv:2021011309
(integer) 6
#将两个key值合并为一个
127.0.0.1:6379> PFMERGE user:uv:2021011308-09 user:uv:2021011308 user:uv:2021011309
OK
#使用合并后key统计基数值
127.0.0.1:6379> PFCOUNT user:uv:2021011308-09
(integer) 6

在线练习工具：https://try.redis.io/
查看更多命令：https://redis.io/commands