说明:当 PFCOUNT 命令作用于多个键时, 返回所有给定 HyperLogLog 的并集的近似基数, 这个近似基数是通过将所有给定 HyperLogLog 合并至一个临时 HyperLogLog 来计算得出的。通过 HyperLogLog 数据结构, 用户可以使用少量固定大小的内存, 来储存集合中的唯一元素 (每个 HyperLogLog 只需使用 12k 字节内存,以及几个字节的内...
Redis 中的 HyperLogLog 和 Bitmap 是两种不同但非常有用的数据结构,它们在处理大数据集时各有优势。下面我将从基本概念、用途、相似之处、使用场景差异以及总结它们之间的关系几个方面进行详细说明。 1. Redis HyperLogLog 的基本概念和用途 基本概念: HyperLogLog 是一种用于基数估计的概率数据结构,它可以在使用极少...
估算下HashMap的在应对上述问题时候的内存占用。假设定义HashMap中Key为string类型,value为bool。key对应用户的Id,value是是否点击进入。明显地,当百万不同用户访问的时候。此HashMap的内存占用空间为:100万 * (string + bool)。 HyperLogLog原理 如图,给定一系列的随机整数,我们记录下低位连续零位的最大长度 k,通过...
统计8号和9号有哪些电影被看了(8号和9号被看得bit置为1,用逻辑或即可得到被看的所有电影) 二、HyperLogLog 统计独立UV的方法有如下几种: 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) 全新的基数统计方案:Hyperloglog。应用场景单一,只做基数统计 基数就是数据集去重后元素的...
5 种基础数据类型:String(字符串)、List(列表)、Set(集合)、Hash(散列)、Zset(有序集合)。 3 种特殊数据类型:HyperLogLog(基数统计)、Bitmap (位图)、Geospatial (地理位置)。 Redis 5 种基本数据类型 Redis 共有 5 种基本数据类型:String(字符串)、List(列表)、Set(集合)、Hash(散列)、Zset(有序集合)。
注意:如果允许数据容错的话用Hyperloglog,是不错的选择 如果不允许容错,那么只能用set或者自定义的数据类型 二,Bitmap位存储 拓展:bitmaps可以实现布隆过滤器 使用场景:当一个对应只有两个或几个属性时,推荐使用 例子:统计用户信息,活跃,不活跃,登录,未登录,打卡 ...
本篇文章将作为那篇文章的补充,深入浅出的解析另外四种数据结构:Geospatial、Hyperloglog、Bitmap以及Bloom Filter布隆过滤器 Geospatial Geospatial 是一种能够解决地理空间相关场景下的数据结构,它提供的命令能够容易实现两地距离、附近的人等功能 Geospatial 使用GeoHash算法,底层实现使用zset对象因此也可以使用Zset命令 ...
一、Hyperloglog(基数统计) 基数:数据集中不重复的元素的个数 应用场景:网页的访问量(UV):同一用户多次访问,也只能算作一个人优点:占用内存非常少(2^64 不...
本篇介绍Bitmaps和HyperLogLog。 一、Bitmaps 计算机中最小的单位是bit(位),很多计算机语言也提供了位操作符,比如Java中就有&、|、>>、>>>、<<、~、^ 。1bit可以存储0和1两种值。介绍几个Redis的Bitmaps相关的操作 bitop 完整的命令参数是bitop operation destkey key [key...] ...