Redis HyperLogLog
Redis HyperLogLog
什么是HyperLogLog
HyperLogLog是一种基数(cardinality)算法,用于基数估计。它计算唯一元素的数量,使用的空间相对较少且误差相对较小。
HyperLogLog的优势
相对于传统的基数算法,HyperLogLog有以下优势:
- 空间消耗低:每个HyperLogLog只需要占用12KB的空间;
- 计算速度快:计算的时间相对较短;
- 误差低:计算过程中的误差较小;
HyperLogLog的实现原理
HyperLogLog算法基于哈希(hash)函数。首先将目标元素使用哈希函数进行处理,得到哈希值。然后,将哈希值转换成二进制,用于查找二进制串中后面的连续0的数量(前缀0的数量)。
比如,如果一组哈希值如下:
10100100101011
00010000101010
01100001001111
10010000010111
转化为二进制,就会是这样的:
1111000001010
110010001010
1000000001000
1111000100010
针对上述哈希值,计算后缀为0的数量如下:
- 2个;
- 1个;
- 4个;
- 1个;
将这些数量归档到一个查找表中,最后,HyperLogLog基于样本数据中的最大位数,计算出总的估计基数。
HyperLogLog的使用场景
HyperLogLog算法适用于app用户数量的估计、UV(unique visitor)估计、独立IP数量的估计等等。
HyperLogLog的命令
以下为HyperLogLog常用命令:
- PFADD:添加元素到HyperLogLog中;
- PFCOUNT:获取HyperLogLog的基数;
- PFMERGE:合并多个HyperLogLog为一个;
举个例子,如果要查询一组用户ID的估计去重数量,可以使用以下命令:
PFADD unique-users 12345 67890 23456 34567 78901
PFCOUNT unique-users
这样,就可以查询到unique-users集合中的估计去重数量了。
总结
HyperLogLog是一种基数算法,适用于需要估计去重数量的场景。相对于传统算法,它具有空间消耗低、计算速度快以及误差低等优势。为了使用HyperLogLog,我们需要学习其原理,并使用Redis提供的PFADD、PFCOUNT、PFMERGE等命令。