【慢查询】1#1我们配置一个时间，如果查询时间超过了我们设置的时间，我们就认为这是一个慢查询2#2慢查询是一个先进先出的队列,固定长度,保存在内存中--->通过设置慢查询，以后超过我们设置时间的命令，就会放在这个队列中3#3后期我们通过查询这个队列，过滤出慢命令--》

支持HyperLogLog可获得性本特性自openGauss1.1.0版本开始引入。特性简介通过使用HyperLogLog相关函数，计算唯一值个数Count（Distinct），提升性能。客户价值提升AP/TP类查询的性能。特性描述HLL（HyperLogLog）是统计数据集中唯一值个数的高效近似算法。它有着计算速度快、节省空间

HyperLogLog基于HyperLogLog算法：极小的空间完成独立数量统计,极小内存实现去重-爬虫去重-黑白名单-垃圾邮件过滤pfaddurls"www.baidu.com""www.cnblogs.com""www.lqz.com"pfcounturlspfaddurls值#返回0表示在，返回1表示不在#总结

集合类型（set）saddkeyelement#向集合key添加element（如果element存在，添加失败）o(1)sremkeyelement#从集合中的element移除掉o(1)scardkey#计算集合大小sismemberkeyelement#判断element是否在集合中srandmemberkeycount#从集合中随机取出count个元素，不会破坏集

基本类型：String存储数据：stringRedisTemplate.opsForValue().set("key","value");获取数据：Stringvalue=stringRedisTemplate.opsForValue().get("key");设置数据的过期时间（单位为秒）：stringRedisTemplate.expire("key",60,Tim

学习Redis基础数据结构，不讲虚的。一个群友给我发消息，“该学的都学了，怎么就找不到心意的工作，太难了”。很多在近期找过工作的同学一定都知道了，背诵八股文已经不是找工作的绝对王牌。企业最终要的是可以创造价值，或者首先需要干活的人，所以实战很重要。今天这篇文章就是给大家分享

       

RedisHyperLogLog是一种使用随机算法的算法，目的是仅使用一个常量和少量的内存就可以估算一组集合中唯一元素的数量。HyperLogLog可以很好地近似集合的基数，即使使用很少的内存，标准误差为0.81％，可以计数的项目数没有限制，除非您处理264个项目。HyperLogLog-示例以下示例说明

hyperloglog处理问题的关键所在和bitmap差不多，都是为了减少对sql的写操作，提高性能，用于基数统计的算法。基数就是一种数据集，用于收集去重后内容的数量。会有0.81%的误差hyperloglog是string类型，但是不会存储数组的本身，不会像集合一样返回数组应用场景：①统计某个网站某个文章的uv（u

Redis高级数据结构HyperLogLogHyperLogLog(Hyper[ˈhaɪpə(r)])并不是一种新的数据结构(实际类型为字符串类型)，而是一种基数算法,通过HyperLogLog可以利用极小的内存空间完成独立总数的统计，数据集可以是IP、Email、ID等。如果你负责开发维护一个大型的网站，有一天产品经理要网站

目录一高级用法之慢查询1.1生命周期1.2两个配置1.2.1slowlog-max-len1.2.2slowlog-max-len1.3设置慢查询1.5作用二pipline与事务2.1什么是pipeline(管道)2.2python客户端实现pipline2.3与原生操作对比2.4使用建议2.5原生redis操作操作事务三发布订阅3.1角色3.2模

场景引入：两个概念：UV:全程UniqueVisitor，也叫独立访客量，是指通过互联网访问，浏览这个网页的自然人。1天内同一个用户多次访问该网站，只记录一次。PV：全称PageView，也叫页面访问量或点击量，用户每次访问网站的一个页面，记录一次pv，用户多次打开页面，则记录多次pv。往往用来衡量网站的流

文章目录1、介绍2、Bitmaps（位图）2.1、特性2.2、原理2.3、应用场景2.4、代码3、HyperLogLog（基数统计）3.1、特性3.2、原理3.3、应用场景3.4、代码4、Geospatial（地理位置）4.1、特性4.2、原理4.3、应用场景4.4、代码5、总结1、介绍前面的文章已经介绍了redis的5种基本数据类型，redis6中

1、介绍前面的文章已经介绍了redis的5种基本数据类型，redis6中另外还有3种特殊的数据类型，分别是Bitmaps(位图)、HyperLogLogs（基数统计）和geospatial（地理位置）。本文将继续探讨它们的特性、原理以及应用场景。2、Bitmaps（位图）Bitmaps是一种位图数据结构，用于存储位的集合。在Red

hyperloglog应用场景统计某个网站的UV(UniqueVisitor,独立访客,一般理解为客户端IP(要考虑去重))例如qq空间,还有bilibili视频的点击量用户搜索网站关键词的数量统计用户每天搜索不同词条个数只保存对应的基数估计值(一个集合内不同元素的个数)而不保存对应的数据为什么

需求：统计某个网站的UV，统计某个文章的UV（UV，uniquevisitor，独立访客，一般理解为客户端ip，需要去重考虑）；用户搜索网站关键词的数量（非同一个ip）；是什么：去重复统计功能的基数估计算法——HyperLogLog；基数：是一种数据集去重后的真实个数————全集{1,2,3,4,2,3,3}  基数{1,2,3,4}=4用

2023-06-13：统计高并发网站每个网页每天的UV数据，结合Redis你会如何实现？答案2023-06-13：选用方案：HyperLogLog如果统计PV（页面浏览量）那非常好办，可以考虑为每个网页创建一个独立的Redis计数器，并将日期添加为键（key）的后缀。当网页收到请求时，对应的计数器将被递增。对于每天的访问

2023-06-13：统计高并发网站每个网页每天的UV数据，结合Redis你会如何实现？答案2023-06-13：选用方案：HyperLogLog如果统计PV（页面浏览量）那非常好办，可以考虑为每个网页创建一个独立的Redis计数器，并将日期添加为键（key）的后缀。当网页收到请求时，对应的计数器将被递增。对于每天的访问数据

问题描述在安全级别要求高的公司中，任何系统都会进行安全扫描。比如Azure云上的Redis服务，也在扫描的范围中，最后发现Redis4.0存在以下漏洞：CVE-2019-10192：https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2019-10192CVE-2019-10193：https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2019-10193CVE-

 1、统计独立的UV2、用做    基数  统计的｛1,3,5,7,8,7,5｝ 基数集：{1,3,5,7,8}     基数：5｛1,1,1,1,1,7,1｝基数集：{1,7}基数：2基数是数据集去重后元素个数  用于进行基数统计，不是集合，不保存数据，只记录数量而不是具体数据 核心是技术估算

一、同样是缓存，用map不行吗？Redis可以存储几十个G的数据，Map行吗？Redis的缓存可以进行本地持久化，Map行吗？Redis可以作为分布式缓存，Map只能在同一个JVM中进行缓存；Redis支持每秒百

geospatial:地理位置底层实现geoadd:添加 geopos:获取指定的经纬度 geodist georadius:获取指定位置的指定半径的数据 georadiusbymember:获取指定元素指

Redis-HyperLoglog概览HyperLogLog作为一个实现基数统计的高效数据结构，被用在计算日活数据等应用领域，每个键占用的内容都是12k，但因为不存储实际的数据，因此可以统计2^64个

redis新数据类型bitmaps操作Ascii码的数据类型，能够有效的提高内存使用效率和开发效率setbit：设置初始值gebit：取值bitcount：统计数据被设置为1饿数量bitmaps和set数

简介： 统计信息是为优化器的cost估算提供数据支撑，其中很重要的一点需求便是等值查询(EQUALS,IN等)场景下的基数估算。概念统计信息是为优化器的cost估算提供数