Redis（06）HyperLogLog类型--附有示例
文章目录
- HyperLogLog
-
- 常用场景
- pfadd
- PFCOUNT
- PFMERGE
- PFDEBUG
- PFSELFTEST
HyperLogLog
Redis HyperLogLog 是一种概率性数据结构，可以统计大量元素的基数（不重复元素数量），同时具有极小的存储空间和计算复杂度。
以下是一些常见的 Redis HyperLogLog 命令和其说明：
- PFADD ：将一个或多个元素添加到指定的 HyperLogLog 中。
- PFCOUNT ：返回指定 HyperLogLog 中不同元素的数量。如果多个 HyperLogLog 被指定，它们的数量会合并成一个。
- PFMERGE ：将源 HyperLogLog 的元素添加到目标 HyperLogLog 中，实现多个 HyperLogLog 的合并。
- PFDEBUG：命令用于在 Redis HyperLogLog 内部打开和关闭调试选项
- PFSELFTEST：命令用于测试Redis HyperLogLog实现是否符合预期 （自检）
需要注意的是，由于 HyperLogLog 只是使用哈希函数来统计基数，因此存在一定的错误率。这个错误率通常非常小，并且可以通过增加 HyperLogLog 的大小来进一步减小错误率。
常用场景
Redis HyperLogLog通常用于以下几个方面: （claude回答）
- 统计用户UV(Unique Visitor) 这个是HyperLogLog的最典型应用场景。我们可以使用用户ID作为元素来添加到HyperLogLog,然后PFCOUNT就可以得到近似的用户UV数量。这种方式只需要小小的12KB内存,就可以统计20亿级别的UV,这对许多网站来说极为可靠且高效。
- 统计网站访问量(PV) 我们可以使用访客的IP地址作为元素添加到HyperLogLog,就可以统计网站的访问量(PageView)。同样也只需要很小的内存,就可以达到很高的统计效果。
- 统计产品销售量 在电商网站,我们可以使用产品ID或者订单ID作为元素添加到HyperLogLog,来统计产品的销售数量或订单数量,这也是一种很典型的使用场景。
- 网页标签统计 我们可以使用用户浏览过的网页标签或关键词作为元素添加到HyperLogLog,来统计不同标签或关键词出现的次数,这对SEO优化和销售推广都很有帮助。
- 秒杀活动UV统计 在秒杀活动开始时,我们可以使用用户ID添加到HyperLogLog,活动结束后PFCOUNT就可以得到秒杀活动的UV数量,这种场景下HyperLogLog的内存优势和统计效率就可以发挥很大作用。
- 日志访问分析 对日志文件中的访问信息进行解析和过滤,提取出访问IP或用户ID等信息作为元素添加到HyperLogLog,可以很快速地得到日志文件中的UV或PV信息,这在大数据日志分析中很常用。 除此以外,HyperLogLog还适用于各种需要统计相对准确基数的场景,特别是在海量数据下,它的内存优势可以达到其他算法很难达到的效果。 所以总结来说,Redis HyperLogLog最典型和最有效的应用场景就是各种海量UV统计和元素基数统计。它可以在很小的空间完成很强大的统计功能,这也是HyperLogLog的最大优点。 希望这能帮助你理解Redis HyperLogLog的常见使用场景,如果还有不明白的地方,请随时提问。
Redis HyperLogLog通常用于以下几个方面: （chatgpt回答）
Redis HyperLogLog 常用于需要统计大量数据的唯一元素个数的场景，它可以在使用很少的内存空间的情况下，给出一个接近准确的基数估计值。由于内存使用率低、计算速度快、精度高等特点，HyperLogLog 在很多领域都有广泛应用，如下列举了其中几个常见的应用场景：
- 统计网站的 UV（unique visitor），即独立访客数量。
- 统计广告或页面的点击量。
- 统计设备 ID 或 IP 地址的数量，即进行网络流量统计等。
- 统计评论或点赞数量。
- 统计用户签到或活跃度。
- 统计订单数量或交易数量等。
使用 HyperLogLog 可以代替传统的精确统计方法，减少存储和计算开销，提高计数的速度和效率。但是需要注意的是 HyperLogLog 的基数估计存在一定的误差，因此要根据具体场景选择合适的 HyperLogLog 精度，并时常进行精度与可靠性的检测和修正。
pfadd
Redis中的HyperLogLog是一种基数算法,可以用来计算不重复元素的概略个数。它只需要很小的存储空间,就可以计算出数据集中的不重复元素数量,理论上允许的错误率是0.81%。pfadd指令是HyperLogLog的基本操作,用于向HyperLogLog添加元素。
语法:
PFADD key element [element ...]
参数说明:
- key: HyperLogLog的键名,用于指定要操作的HyperLogLog结构。
- element: 要添加的元素,可以是一个或多个。
返回值:
返回1,表示至少有1个新元素被添加成功。
返回0,表示所有元素都已经存在,没有添加任何新元素。例子:
127.0.0.1:6379> PFADD mykey "a" "b" "c"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFADD mykey "a" "c"
(integer) 0
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey
(integer) 3
上面例子中:
- 第一次调用PFADD添加a, b, c三个元素,返回1,表示至少一个元素是新添加的。
- 第二次调用PFADD再添加a和c两个元素,返回0,表示所有元素都已经存在,没有新添加任何元素。
- 调用PFCOUNT查询mykey对应的HyperLogLog中元素的数量,返回3。
所以总结来说,pfadd指令就是向HyperLogLog中添加元素,并返回是否有至少一个新元素被添加的信息。
PFCOUNT
PFCOUNT命令用于返回给定HyperLogLog的基数估算值。
语法:
PFCOUNT key [key ...]
参数说明:
key: 一个或多个HyperLogLog的键名,用于指定要查询的HyperLogLog结构。
返回值:
返回给定HyperLogLog的值的基数估算值。
例子:
127.0.0.1:6379> PFADD mykey "a" "b" "c"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey
(integer) 3
127.0.0.1:6379> PFADD mykey2 "q" "d" "e"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey mykey2
(integer) 6
上面例子中:
- 向mykey HyperLogLog添加元素a, b, c, 并查询得到基数为3。
- 向mykey2 HyperLogLog添加元素q, d, e, 并查询得到基数为3。
- 同时查询mykey和mykey2, 得到总基数为6。
所以PFCOUNT命令就是用于查询给定HyperLogLog的基数(不重复元素的数量)估算值。由于HyperLogLog算法会有一定的误差,所以返回的是估算值。它可以查询单个或多个HyperLogLog,并返回所有HyperLogLog基数之和。
PFMERGE
PFMERGE命令用于将多个HyperLogLog合并为一个HyperLogLog。
语法:
PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]
参数说明:
- destkey: 目标HyperLogLog键名,合并后的HyperLogLog将保存在该键名上。
- sourcekey: 一个或多个源HyperLogLog键名,用于指定要合并的HyperLogLog结构。
返回值:
返回OK,表示PFMERGE命令执行成功。
例子:
127.0.0.1:6379> PFADD mykey "a" "b" "c"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey
(integer) 3
127.0.0.1:6379> PFADD mykey2 "q" "d" "e"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey2
(integer) 3
127.0.0.1:6379> PFMERGE mykey3 mykey mykey2
OK
127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey3
(integer) 6
上面例子中:
- mykey HyperLogLog元素基数为3。
- mykey2 HyperLogLog元素基数为3。
- 将mykey和mykey2合并到mykey3上。
- mykey3 HyperLogLog元素基数为6,等于mykey和mykey2的基数之和。
所以PFMERGE命令就是用于将多个HyperLogLog合并为一个HyperLogLog,合并后的HyperLogLog包含所有源HyperLogLog的元素,其基数也等于源HyperLogLog基数之和。它常用于在分布式环境下,将不同节点的HyperLogLog数据合并到一起,得到全局的数据信息。
PFDEBUG
PFDEBUG命令用于获取有关HyperLogLog键的调试信息,用于开发和调试 HyperLogLog 算法。
语法:
PFDEBUG key
参数说明:
key: HyperLogLog键名。
返回值:
PFDEBUG返回的信息包括:
- Encoding: 表示所使用的HyperLogLog编码方式,可以是 dense 或 sparse。
- Cardinality: 键的基数估算值。
- Bits: HyperLogLog算法中用于定义桶的位数。
- Bit array: 0和1组成的字节数组,记录哪些桶被设置。
- Run length encoding: 对bit array进行的运行长度编码,可以更高效地存储bit array。
例子:
127.0.0.1:6379> PFADD mykey "a" "b" "c"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFDEBUG mykey
1) "Encoding"
2) "dense"
3) "Cardinality"
4) (integer) 3
5) "Bits"
6) (integer) 12
7) "Bit array"
8) "\\x0\\x00\\x00\\x00\\x18"
9) "Run length encoding"
10) "\\x00\\x04\\x18"
上面例子中,我们在mykey HyperLogLog中添加3个元素,然后使用PFDEBUG查询该HyperLogLog的调试信息:
- Encoding: dense,表示使用dense编码
- Cardinality: 3,基数估算值为3
- Bits: 12,使用12位来定义桶
- Bit array: \x0\x00\x00\x00\x18,bit数组信息
- Run length encoding: \x00\x04\x18,bit数组的运行长度编码
所以PFDEBUG命令主要用于HyperLogLog开发和调试,它返回有关HyperLogLog内部信息的调试数据,可以让开发者理解HyperLogLog算法的具体运行过程,以便进行优化或修复bug。对于普通的Redis使用者来说,很少会直接使用这个命令。
PFDEBUG命令返回的信息确实比较难理解。我来给你一个更详细的解释:
PFDEBUG命令返回的信息主要有以下几点:
- Encoding: 表示HyperLogLog使用的编码方式,可以是dense或sparse。dense表示使用BitMap表示bit数组,sparse表示使用运行长度编码RLU(Run Length Encoding)来表示bit数组。一般元素数量较小时使用dense,较大时使用sparse。
- Cardinality: 该HyperLogLog的基数估算值,即不重复元素的数量。
- Bits: 该HyperLogLog使用几位来定义桶,比如12位可以定义2^12=4096个桶。
- Bit array: 真实的bit数组信息,用16进制表示,每两个字符表示1字节,总字节数等于Bits/8。例如12位需要12/8=1.5字节,四舍五入2字节,\x00\x18。
- Run length encoding: 如果使用sparse编码,bit数组会使用RLU编码来高效存储。RLU编码是一串数字,每隔一个数字代表一个字节,数字的值代表该字节的值重复的次数。例如\x00\x04\x18解码后就是000011111111,0重复了4次,1重复了8次。举个例子,帮助理解:
127.0.0.1:6379> PFADD mykey "a" "b" "c" "d" "e"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFDEBUG mykey
1) "Encoding"
2) "dense" # 使用dense编码
3) "Cardinality"
4) (integer) 5 # 基数为5
5) "Bits"
6) (integer) 5 # 桶数2^5=32个
7) "Bit array"
8) "\\x1f" # 二进制11111,每位1代表对应桶被设置
9) "Run length encoding"
10) "" # 不使用RLU编码
在这个例子中:
HyperLogLog使用dense编码,5位定义32个桶。
添加5个元素后,5个桶都被设置,bit数组是11111,即\x1f。
不使用RLU编码,所以Run length encoding信息为空。
基数为5,与实际添加元素数量一致。
所以通过PFDEBUG的返回信息,我们就可以明确理解该HyperLogLog内部的具体构造,这对于理解HyperLogLog算法非常有帮助。
PFSELFTEST
PFSELFTEST命令用于测试Redis HyperLogLog实现是否符合预期。
语法:
PFSELFTEST
参数说明:
无参数
返回值:
返回OK,表示HyperLogLog实现通过了自检。
返回ERR,表示HyperLogLog实现未通过自检。
例子:
127.0.0.1:6379> PFSELFTEST
OK
PFSELFTEST命令会执行HyperLogLog实现的一系列自检,主要检测以下几点:
- dense编码和sparse编码的Cardinality计算结果是否正确。它会创建两个HyperLogLog,一个使用dense编码,一个使用sparse编码,分别添加相同的元素,并比较两者的Cardinality是否一致。
- 不同参数下,Cardinality计算结果是否正确。 它会创建不同Bits和Hash的值的HyperLogLog,添加相同元素,并验证Cardinality计算结果是否一致。
- PFMERGE后的Cardinality是否正确。它会创建多个HyperLogLog,PFMERGE到一起,并验证合并后的Cardinality是否等于各个HyperLogLog的Cardinality之和。
- HyperLogLog算法是否可以正确估算接近2^64个元素的基数。
- 空HyperLogLog的Cardinality是否为0。
- 单个桶中最大十进制索引数字是否正确。等等。
所以PFSELFTEST主要用于测试和验证Redis HyperLogLog实现的正确性。当PFSELFTEST返回OK时,表示HyperLogLog实现符合预期,返回ERR则表示实现存在问题,需要修复。一般在开发环境下,经常使用PFSELFTEST来测试代码更改对HyperLogLog的影响。在生产环境下,也应该定期执行PFSELFTEST,确保HyperLogLog功能的正确性。