Redis中HyperLogLog的作用是什么

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HyperLogLog是Redis的高级数据结构,它在做基数统计的时候非常有用,每个HyperLogLog的键可以计算接近264不同元素的基数,而大小只需要12KB。

 PFADD

最早可用版本:2.8.9

时间复杂度:O(1)

将参数中的元素都加入指定的HyperLogLog数据结构中,这个命令会影响基数的计算。如果执行命令之后,基数估计改变了,就返回1;否则返回0。如果指定的key不存在,那么就创建一个空的HyperLogLog数据结构。该命令也支持不指定元素而只指定键值,如果不存在,则会创建一个新的HyperLogLog数据结构,并且返回1;否则返回0。

    PFCOUNT

最早可用版本:2.8.9

时间复杂度:O(1),对于多个比较大的key的时间复杂度是O(N)

对于单个key,该命令返回的是指定key的近似基数,如果变量不存在,则返回0。

对于多个key,返回的是多个HyperLogLog并集的近似基数,它是通过将多个HyperLogLog合并为一个临时的HyperLogLog,然后计算出来的。

HyperLogLog可以用很少的内存来存储集合的唯一元素。(每个HyperLogLog只有12K加上key本身的几个字节)

HyperLogLog的结果并不精准,错误率大概在0.81%。

需要注意的是:该命令会改变HyperLogLog,因此使用8个字节来存储上一次计算的基数。所以,从技术角度来讲,PFCOUNT是一个写命令。

 
性能问题

即使理论上处理一个存储密度大的HyperLogLog需要花费较长时间,但是当指定一个key时,PFCOUNT命令仍然具有很高的性能。这是因为PFCOUNT会缓存上一次结算的基数,而多数PFADD命令不会更新寄存器。所以才可以达到每秒上百次请求的效果。

当处理多个key时,最耗时的一步是合并操作。而通过计算出来的并集的基数是不能缓存的。所以多个key的处理速度一般在毫秒级。

 
PFMERGE

最早可用版本:2.8.9

时间复杂度:O(N),N是要合并的HyperLogLog的数量

用法:PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey …]

合并多个HyperLogLog,合并后的基数近似于合并前的基数的并集(observed Sets)。计算完之后,将结果保存到指定的key。

除了这三个命令,我们还可以像操作String类型的数据那样,对HyperLogLog数据使用SET和GET命令。

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