HyperLogLog 可以接受多个元素的输入,返回输入元素的基数估算值基数,集合中不同元素的数量.如集合{1,2,3,1,2,3,4}的基数是4.估算,HyperLogLog算法返回的基数不是完全精确的,但会控制在合理的范围内.HyperLogLog不会存储输入的多个元素,只返回估算的基数 127.0.0.1:6379> pfadd yy a b c a b c e (integer) 1127.0.0.1:6379> pfcount yy(integer) 4127.0.0.1:6379&…

HyperLogLog HyperLogLog 可以接受多个元素作为输入,并给出输入元素的基数估算值: • 基数:集合中不同元素的数量.比如 {'apple', 'banana', 'cherry', 'banana', 'apple'} 的基数就是 3 . • 估算值:算法给出的基数并不是精确的,可能会比实际稍微多一些或者稍微少一些,但会控制在合理的范围之内. HyperLogLog 的优点是,即使输入元素的数量或者体积非常非常大,计算基数所需的空间总是固定的.并且是很小的. 在 Redis…

  Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构. Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法,HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定 的.并且是很小的. 在 Redis 里面,每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数.这和计算基数时,元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比. 但是,因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来…

摘自:http://www.mayou18.com/detail/o6M0v9mi.html Redis  HyperLogLog 结构讲解 Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构. Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法,HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定 的.并且是很小的. 在 Redis 里面,每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^6…

参考:http://www.runoob.com/redis/redis-hyperloglog.html Redis 在 2.8.9 之后的版本中,添加了 HyperLogLog 结构,用来做基数统计的算法. HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定 的.并且是很小的. 在 Redis 里面,每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数.这和计算基数时,元素越多耗费内存就越多…

在移动互联网的业务场景中,数据量很大,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合,同时对这个数据集合做统计. 比如: 统计一个 APP 的日活.月活数: 统计一个页面的每天被多少个不同账户访问量(Unique Visitor,UV)): 统计用户每天搜索不同词条的个数: 统计注册 IP 数. 通常情况下,我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的,比如百万.千万级别的用户数量,或者千万级别.甚至亿级别的访问信息. 今天「码哥」分别使用不同的数据类型来实现:统计一个页面的每天被多少个不同…

一.概念1.redis在2.8.9版本添加了HyperLogLog结构.2.redis HyperLogLog是用来做基数统计的算法,HyperLogLog的优点是:在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定的.并且使很小的.3.在redis里面,每个HyperLogLog键只需要花费12kb内存,就可以计算接近2^64个不同元素的基数.这和计算基数时,元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比.4.但是,因为HyperLogLog只会根据输入元素来计算基数,而不会存储输入元…

HyperLogLog 实现一个功能 统计网站的UV (user view),区别PV (page view) 数据去重 统计总数 同一个用户的反复点击进入记为 1 次 解决方案 最简单的思路是记录集合A中所有不重复元素的集合S,当新来一个元素x,若S中不包含元素x,则将x加入S,否则不加入,集合A的基数就是集合S中元素的数量 数据量大时存在的问题 存储内存会线性增长 集合S中的元素数量增多时,需要用布隆过滤器(检索一个元素是否在一个集合中) hashmap.set 内存占用大 假设定义Hash…

(1)HyperLogLog简介 在Redis 在 2.8.9 版本才添加了 HyperLogLog,HyperLogLog算法是用于基数统计的算法,每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数.HyperLogLog适用于大数据量的统计,因为成本相对来说是更低的,最多也就占用12kb内存 业务场景,HyperLogLog常用于大数据量的统计,比如页面访问量统计或者用户访问量统计 举个例子,假如要统计一个页面的访问量(PV),这个还比较…

参考源 https://www.bilibili.com/video/BV1S54y1R7SB?spm_id_from=333.999.0.0 版本 本文章基于 Redis 6.2.6 概述 Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构,用来做基数统计的算法 其优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定的,并且是很小的. 每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2 ^ 64 个不同元素的基数. Hyper…

redis中有一种数据格式,hyperloglog,本文就此数据结构的作用.redis的实现及其背后的数学原理作一个整理.当然本文不包含任何数学公式,而是希望用直观的例子帮大家理解. 主要内容如下: 1.业务场景 2.使用效果 3.数学原理 4.redis的实现原理 1.业务场景 现在有这样一个业务场景,统计某个页面的uv.和pv不同,在统计uv的时候需要根据用户id进行去重,因此就很难用一个简单的累加计数器来累加pv.当用户量达到千万甚至更高级别的时候,去重所需要的额外存储空间将是巨大的.而h…

Redis.Memcache.MongoDb的优缺点 Redis优点 支持多种数据结构,如 string(字符串). list(双向链表).dict(hash表).set(集合).zset(排序set).hyperloglog(基数估算) 支持持久化操作,可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘,从而进行数据备份或数据恢复等操作,较好的防止数据丢失的手段. 支持通过Replication进行数据复制,通过master-slave机制,可以实时进行数据的同步复制,支持多级复制和增量复制,master…

NoSQL | Redis.Memcache.MongoDB特点.区别以及应用场景 2017-12-12 康哥 码神联盟 本篇文章主要介绍Nosql的一些东西,以及Nosql中比较火的三个数据库Redis.Memcache.MongoDB特点.区别以及应用场景. Nosql介绍 Nosql的全称是Not Only Sql,这个概念早起就有人提出,在09年的时候比较火.Nosql指的是非关系型数据库,而我们常用的都是关系型数据库.就像我们常用的mysql,oralce.sqlserver等一样,这…

Memcached的优势: Memcached可以利用多核优势,单吞吐量极高,可以达到几十万QPS(取决于Key.value的字节大小以及服务器硬件性能,日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右.)适用于最大程度抗量 支持直接配置session handle Memcached的局限性: 只支持简单的key/value数据结构,不像Redis可以支持丰富的数据类型 无法进行持久化,数据不能备份,只能用于缓存使用.且重启后数据全部丢失. 无法进行数据同步,不能将MC中的数据迁移到其他MC实例中. M…

Redis面试题大全含答案 Redis面试题大全含答案 1.什么是Redis?答:Remote Dictionary Server(Redis)是一个开源的使用ANSI C语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,并提供多种语言的API.它通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型. 2.Redis的特点什么是?1. 支持多种…

Remote Dictionary Server(Redis)是一个开源的使用ANSI C语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value 数据库,并提供多种语言的API.它通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型. a.支持多种数据结构,如 string(字符串). list(双向链表).dict(hash表).set(集合).zset…

一.Geospatail地理位置 1.Geospatail的应用 朋友的位置,附近的人,打车距离 2.相关命令 1.geoadd:增加某个地理位置的坐标(可批量添加). 语法: GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member ...] 127.0.0.1:6379> geoadd china:city 116.405285 39.904989 beijing (integer) 1 127.0.0.1:6379>…

Redis:学习笔记-01 该部分内容,参考了 bilibili 上讲解 Redis 中,观看数最多的课程 Redis最新超详细版教程通俗易懂,来自 UP主 遇见狂神说 1. Redis入门 2.1 概述 Redis 是什么 Redis(Remote Dictionary Server ),即远程字典服务. 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,并提供多种语言的API. Redis 会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作…

一.常见的nosql 二.Redis,Memcache,MongoDb的特点 (1).Redis 优点: 1.支持多种数据结构,如 string(字符串). list(双向链表).dict(hash表).set(集合).zset(排序set).hyperloglog(基数估算) 2.支持持久化操作,可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘,从而进行数据备份或数据恢复等操作,较好的防止数据丢失 的手段. 3.支持通过Replication进行数据复制,通过master-slave机制,可以实时进行数…

Redis系列1:深刻理解高性能Redis的本质 Redis系列2:数据持久化提高可用性 Redis系列3:高可用之主从架构 Redis系列4:高可用之Sentinel(哨兵模式) Redis系列5:深入分析Cluster 集群模式 追求性能极致:Redis6.0的多线程模型 追求性能极致:客户端缓存带来的革命 Redis系列8:Bitmap实现亿万级数据计算 Redis系列9:Geo 类型赋能亿级地图位置计算 1 前言 我们来回顾下在这个系列的第一篇 深刻理解高性能Redis的本质 中介绍过R…

如果我们要实现记录网站每天访问的独立IP数量这样的一个功能 集合实现: 使用集合来储存每个访客的 IP ,通过集合性质(集合中的每个元素都各不相同)来得到多个独立 IP ,然后通过调用 SCARD 命令来得出独立 IP 的数量.举个例子,程序可以使用以下代码来记录 2014 年 8 月 15 日,每个网站访客的 IP :ip = get_vistor_ip()SADD '2014.8.15::unique::ip' ip然后使用以下代码来获得当天的唯一 IP 数量:SCARD '2014.8.1…

redis HyperLogLog 可以接受多个元素作为输入,并给出输入元素的基数估算值. 基数:集合中不同元素的数量.比如 [foo', 'bar', 'foobar', 'bar', 'test'}]的基数就是 4. HyperLogLog 只提供了三个函数:pfadd.pfcount.pfmerge pfadd: 添加指定元素到 HyperLogLog 中. pfadd(key, *values) 返回值 整型,如果至少有个元素被添加返回 1, 否则返回 0. pfcount: 返回指定…

Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构. Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法 HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定 的.并且是很小的 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数,而不会储存输入元素本身 基本命令 1. Pfadd 将所有元素参数添加到 HyperLogLog 数据结构中 PFADD key-name  element [element ...] 如果至少有个…

#coding:utf8 import redis # python 操作redis之——HyperLogLog r =redis.Redis(host=") # 1.Pfadd 命令将所有元素参数添加到 HyperLogLog 数据结构中. ") #输出结果是1 ") #输出结果是1 ") #输出结果是1 # 2. Pfcount 命令返回给定 HyperLogLog 的基数估算值. ") #输出结果是5, 因为 4 重复了两次 ") #输出结…

1.HyperLoglog简介 HyperLoglog是redis新支持的两种类型中的另外一种(上一种是位图类型Bitmaps).主要适用场景是海量数据的计算.特点是速度快.占用空间小. 同样是用于计算,HyperLoglog在适用场景方面与Bitmaps方面有什么不同呢.我个人的理解是,Bitmaps更适合用于验证的大数据,比如签到, 记录某用户是不是当天进行了签到,签到了多少天的时候.也就是说,你不光需要记录数据,还需要对数据进行验证的时候使用Bitmaps. HyperLoglog则用于只…

​Geo类型 Redis3.2.0版本推出 可以将用户给定的地理位置信息存储起来,并对这些信息进行操作 GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member ...] //在使用排序集表示的地理空间索引中添加一个或多个地理空间项,时间复杂度O(log(N)) 127.0.0.1:6379> geoadd key1 121.3996887207031 31.04559326171875 member1 116.3883056…

前言 Reids 在 Web 应用的开发中使用非常广泛,几乎所有的后端技术都会有涉及到 Redis 的使用.Redis 种除了常见的字符串 String.字典 Hash.列表 List.集合 Set.有序集合 SortedSet 等等之外,还有一些不常用的数据类型,这里着重介绍三个.下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. BitMap BitMap 就是通过一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态, 其中的 key 就是对应元素本身,实际上底层也是通过对字符串的操作来实现.Redis 从…

什么是基数估算 HyperLogLog 是一种基数估算算法.所谓基数估算,就是估算在一批数据中,不重复元素的个数有多少. 从数学上来说,基数估计这个问题的详细描述是:对于一个数据流 {x1,x2,...,xs} 而言,它可能存在重复的元素,用 n 来表示这个数据流的不同元素的个数,并且这个集合可以表示为{e1,...,en}.目标是:使用 m 这个量级的存储单位,可以得到 n 的估计值,其中 m<<n .并且估计值和实际值 n 的误差是可以控制的. 对于上面这个问题,如果是想得到精确的基数,可…

所谓的基数计数就是统计一组元素中不重复的元素的个数.如统计某个网站的UV,或者用户搜索网站的关键词数量:再如对一个网站分别统计了三天的UV,现在需要知道这三天的UV总量是多少,怎么融合多个统计值. 1.方法 (假设元素个数为m,去重后个数为n) 1.集合操作去重 时间复杂为O(m2),空间复杂度随元素个数线性增长.数据量一大就崩了. 2.B+树 将数据插入到B+树中达到去重目的,然后顺序访问叶节点链从而得到n值.时间复杂的为O( lgm + n ),内存亦随元素个数线性增长.数据量一大就崩了.…

作者:林冠宏 / 指尖下的幽灵 掘金:https://juejin.im/user/587f0dfe128fe100570ce2d8 博客:http://www.cnblogs.com/linguanh/ GitHub : https://github.com/af913337456/ 腾讯云专栏: https://cloud.tencent.com/developer/user/1148436/activities 虫洞区块链专栏:https://www.chongdongshequ.com/…