Redis中HyperLogLog數據類型如何使用

這篇文章主要講解了“Redis中HyperLogLog數據類型如何使用”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“Redis中HyperLogLog數據類型如何使用”吧！

1. HyperLogLog 的原理

　　Redis HyperLogLog基于一種稱為HyperLogLog算法的概率性算法來估計基數。 HyperLogLog使用一個長度為m的位數組和一些hash函數來估計集合中的唯一元素數。

在 HyperLogLog 算法中，對每個元素進行哈希處理，把哈希值轉換為二進制后，根據二進制串前綴中 1 的個數來給每個元素打分。例如，一個元素的哈希值為01110100011，那么前綴中1的個數是3，因此在 HyperLogLog 算法中，這個元素的分數為3。

　　當所有元素的分數統計完之后，取每一個分數的倒數（1 / 2^n），然后將這些倒數相加后取倒數，就得到一個基數估計值，這個值就是HyperLogLog算法的估計結果。

　　HyperLogLog算法通過對位數組的長度m的大小進行取舍，折衷數據結構占用的內存與估計值的精準度（即估計誤差），得到了在數據占用空間與錯誤較小程度之間完美的平衡。

　　簡而言之，HyperLogLog算法的核心思想是基于哈希函數和位運算，通過將哈希值轉換成比特流并統計前導0的個數，從而快速估算大型數據集中唯一值的數量。通過 hyperloglog 算法我們可以在非常大的數據集中進行極速的網頁瀏覽器去重。

2.使用步驟：

　　Redis HyperLogLog是一種可用于估算集合中元素數量的數據結構，它能夠通過使用非常少的內存來維護海量的數據。它的精確度要比使用一般的估計算法高，并且在處理大量數據時的速度也非常快。

　　一個簡單的例子，我們可以用HyperLogLog來計算訪問網站的獨立IP數，具體可以按以下步驟操作：

• 首先創建一個HyperLogLog數據結構：　　PFADD hll:unique_ips 127.0.0.1

• 為每次訪問ip添加到unique_ips數據結構中： PFADD hll:unique_ips 192.168.1.1

• 獲取計算集合中元素數量的近似值: PFCOUNT hll:unique_ips

• 可以通過對多個HyperLogLog結構（例如按天或按小時）的合并，來獲得更精確的計數。

　　需要注意的是，HyperLogLog雖然可以節省大量的內存，但它是一種估計算法，誤差范圍并不是完全精確的，實際使用時應注意其適用范圍。

3.實現請求ip去重的瀏覽量使用示例

4.Jedis客戶端使用

　　1. 添加依賴，引入jedis依賴：

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>3.6.0</version>
</dependency>

　　2.創建一個Jedis對象：

Jedis jedis = new Jedis("localhost");

　　3.向HyperLogLog數據結構添加元素：

jedis.pfadd("hll:unique_ips", "127.0.0.1");

　　4.獲取計算集合中元素數量的近似值：

Long count = jedis.pfcount("hll:unique_ips");
System.out.println(count);

　　5.可以通過對多個HyperLogLog結構的合并來獲得更精確的計數。在Jedis中可以使用PFMERGE命令來合并HyperLogLog數據結構：

jedis.pfmerge("hll:unique_ips", "hll:unique_ips1", "hll:unique_ips2", "hll:unique_ips3");

5.Redission使用依賴

　　1.創建RedissonClient對象

Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

　　2.創建RHyperLogLog對象

RHyperLogLog<String> uniqueIps = redisson.getHyperLogLog("hll:unique_ips");

　　3.添加元素

uniqueIps.add("127.0.0.1");

　　4..獲取近似數量

long approximateCount = uniqueIps.count();
System.out.println(approximateCount);

　　5.合并多個HyperLogLog對象

RHyperLogLog<String> uniqueIps1 = redisson.getHyperLogLog("hll:unique_ips1");
RHyperLogLog<String> uniqueIps2 = redisson.getHyperLogLog("hll:unique_ips2");
uniqueIps.mergeWith(uniqueIps1, uniqueIps2);

6.HyperLogLog 提供了哪些特性和方法

　　特性：

• 精確度低，但占用內存極少。

• 支持插入新元素，同時不會重復計數。

• 提供指令來優化內存使用和計數準確性。例如PFADD、PFCOUNT、PFMERGE等指令。

• 能夠估計一個數據集中的不同元素數量，即集合的基數(cardinality)。

• 支持對多個HyperLogLog對象進行合并操作，以獲得這些集合的總基數的近似值。

　　HyperLogLog常用的方法：

• PFADD key element [element ...]：添加一個或多個元素到HyperLogLog結構中。

• PFCOUNT key [key ...]：獲取一個或多個HyperLogLog結構的基數估計值。

• PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]：合并一個或多個HyperLogLog結構到一個目標結構中。

• PFSELFTEST [numtests]: 測試HyperLogLog估值性能和準確性(僅限Redis4.0+版本)

　　需要注意的是，HyperLogLog雖然可以節省大量內存，但仍然是一種估計算法，誤差范圍并不是完全精確的，并且具有一定的計算成本。在使用時需要根據實際應用情況選擇是否使用HyperLogLog或其他數據結構來估計元素數量。

7.使用場景總結：

　　Redis使用HyperLogLog的主要作用是在大數據流（view，IP，城市）的情況下進行去重計數。

　　具體來說，以下是Redis HyperLogLog用于去重計數的一些場景：

• 統計頁面訪問量 - 在Web應用程序中， HyperLogLog可以使用為每個頁面計算多少次獨特的訪問者。通過跨越多個不同的時間段使用HyperLogLog，可以計算出這個頁面的所有時間的平均訪問數。

• 統計用戶數 - 在分析大數據集合的用戶數量方面，HyperLogLog也非常有用。作為一種基于概率的數據結構，尤其是在處理獨特的用戶ID這樣的數據集合時。在此情況下，HyperLogLog首先執行散列，此后僅在內部存儲有限的散列值，同時還能夠推斷大小。

• 統計廣告點擊量 - 對于網站或應用程序的廣告分析，HyperLogLog可以用于捕獲有效點擊數量，即非重復或唯一點擊數量。

感謝各位的閱讀，以上就是“Redis中HyperLogLog數據類型如何使用”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對Redis中HyperLogLog數據類型如何使用這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！