统计独立UV
- 原始方案:set
存储每个用户的id(字符串)
- 改进方案:Bitmaps
存储每个用户状态(bit)
- 全新的方案:Hyperloglog
基数
- 基数是数据集去重后元素个数
- HyperLogLog 是用来做基数统计的，运用了LogLog的算法
HyperLogLog类型的基本操作
添加数据
pfadd key element [element ...]
统计数据
pfcount key [key ...]
合并数据
pfmerge destkey sourcekey [sourcekey...]
Tips 22:
- redis 应用于独立信息统计
相关说明
- 用于进行基数统计，不是集合，不保存数据，只记录数量而不是具体数据 核心是基数估算算法，最终数值存在一定误差
- 误差范围:基数估计的结果是一个带有 0.81% 标准错误的近似值
- 耗空间极小，每个hyperloglog key占用了12K的内存用于标记基数
- pfadd命令不是一次性分配12K内存使用，会随着基数的增加内存逐渐增大
- Pfmerge命令合并后占用的存储空间为12K，无论合并之前数据量多少