데이터 세트 {1, 2, 3, 3, 5, 5,}와 같은 예를 통해 카디널리티 통계가 무엇인지 직접적으로 이해할 수 있으며, 이 데이터 세트의 카디널리티 세트는 {1, 2, 3, 5} , 카디널리티(반복되지 않는 요소)는 4입니다. 즉, 반복되지 않는 요소의 개수입니다.
1.2 카디널리티 통계 사용의 이점
각 HyperLogLog 키의 메모리 비용은 12KB에 불과하며 2^64에 가까운 다양한 요소의 카디널리티를 계산할 수 있습니다. 이는 카디널리티를 계산할 때 더 많은 메모리를 소비하는 컬렉션과 뚜렷한 대조를 이룹니다. 요소가 많을수록 더 많은 메모리가 소비됩니다. 메모리 관점에서 비교하려면 Hyperloglog가 첫 번째 선택입니다.
1.3 응용 시나리오
웹 페이지의 uv(한 사람이 웹 사이트를 여러 번 방문하지만 여전히 한 사람으로 계산됩니다)
전통적인 방법: set(set는 중복을 허용하지 않기 때문에 반복하면 덮어쓰기) 사용자 ID를 저장한 후 집합에 포함된 요소 수를 표준 판단으로 계산할 수 있습니다. 이런 식으로 많은 수의 사용자 ID를 저장하면 더 번거롭고 많은 메모리를 차지하게 됩니다. 대형 웹사이트. 우리의 목적은 사용자 ID를 저장하는 것이 아니라 계산하는 것입니다.
HyperLogLog 사용: HyperLogLog 키에는 12KB만 필요하지만 계산할 수 있는 숫자가 매우 방대하고 차지하는 메모리 공간이 크게 줄어듭니다.
1.4 참고 사항
내결함성이 허용된다면(오류율 0.81%, 계산 시 무시 가능) Hyperloglog를 반드시 사용할 수 있습니다! 내결함성이 허용되지 않으면 set 또는 자신의 데이터 유형을 사용하십시오!
1.5 기본 명령
일련번호
명령 및 설명
1
PFADD 키 요소 [요소 ...] 특정 요소를 HyperLogLog에 추가합니다.
2
PFCOUNT key [key ...] 주어진 HyperLogLog에 대한 카디널리티 추정치를 반환합니다.
3
PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...] 여러 HyperLogLog를 하나의 HyperLogLog로 병합
1.6
127.0.0.1:6379> pfadd mykey1 a b c d e f #给第一组添加数据
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount mykey1 #统计mykey1的基数数量
(integer) 6
127.0.0.1:6379> pfadd mykey2 e e f j #给第二组添加数据
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount mykey2 #统计mykey2的基数数量
(integer) 3
127.0.0.1:6379> pfmerge mykey3 mykey1 mykey2 # 合并两组 mykey1 mykey2 => mykey3 并集
OK
127.0.0.1:6379> pfcount mykey3 #统计mykey3的基数数量
(integer) 7
로그인 후 복사
사용 2. 지리 공간적 지리적 위치
2.1 소개
Re dis3.2 버전 지리 공간, 처음 출시된 이 앱은 지리적 위치 정보, 두 장소 사이의 거리, 반경 수 마일 내에 사는 사람 수를 계산할 수 있습니다.
2.2 사용 시나리오
???? 친구 위치
???? 주변 사람 보기
???? 택시 거리 계산
2.3 기본 명령어
number
명령 및 설명
1
GEOADD 키 경도 위도 위치 이름지정된 키
2
GEOPOS 키 위치 이름에 지정된 지리공간 위치(위도, 경도, 이름)를 추가합니다. 키에서 주어진 모든 위치 요소의 위치(경도 및 위도)를 반환합니다.
3
GEODIST 키 위치 1 위치 2 단위 두 위치 중 하나가 존재하지 않으면 명령은 null 값을 반환합니다.
4
GEORADIUS 키 경도 및 위도 범위 수치 단위
주어진 경도와 위도를 중심으로 특정 반경 내의 요소를 찾습니다
5
GEORADIUSBYMEMBER 키 위치 거리 숫자 단위 지정된 범위 내에 있는 요소를 찾으세요. 중심점은 주어진 위치 요소에 의해 결정됩니다.
6
GEOHASH 키 위치 1 위치 2는 11자의 Geohash 문자열을 반환합니다. 끈이 가까울수록 거리도 가까워집니다.
1. [시작] 메뉴를 시작하여 [cmd]를 입력하고 [명령 프롬프트]를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 후 [관리자 권한으로 실행]을 선택합니다. 2. 다음 명령을 순서대로 입력합니다(주의 깊게 복사하여 붙여넣기): SCconfigwuauservstart=auto, Enter SCconfigbitsstart=auto, Enter 누르기 SCconfigcryptsvcstart=auto, Enter SCconfigtrustedinstallerstart=auto, Enter SCconfigwuauservtype=share, Enter netstopwuauserv , Enter netstopcryptS 누르기
PHP 함수 병목 현상은 성능 저하로 이어지며, 이는 병목 현상 기능을 찾아 성능 분석 도구를 사용하는 단계를 통해 해결할 수 있습니다. 재계산을 줄이기 위해 결과를 캐싱합니다. 작업을 병렬로 처리하여 실행 효율성을 높입니다. 문자열 연결을 최적화하고 대신 내장 함수를 사용하세요. 사용자 정의 함수 대신 내장 함수를 사용하십시오.
GolangAPI의 캐싱 전략은 성능을 향상시키고 서버 부하를 줄일 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 전략은 LRU, LFU, FIFO 및 TTL입니다. 최적화 기술에는 적절한 캐시 스토리지 선택, 계층적 캐싱, 무효화 관리, 모니터링 및 조정이 포함됩니다. 실제 사례에서 LRU 캐시는 데이터베이스에서 사용자 정보를 얻기 위한 API를 최적화하는 데 사용됩니다. 그렇지 않으면 캐시를 데이터베이스에서 얻은 후 업데이트할 수 있습니다.
PHP 개발에서 캐싱 메커니즘은 자주 액세스하는 데이터를 메모리나 디스크에 임시 저장하여 데이터베이스 액세스 횟수를 줄여 성능을 향상시킵니다. 캐시 유형에는 주로 메모리, 파일 및 데이터베이스 캐시가 포함됩니다. 캐싱은 내장 함수나 캐시_get() 및 Memcache와 같은 타사 라이브러리를 사용하여 PHP에서 구현할 수 있습니다. 일반적인 실제 응용 프로그램에는 쿼리 성능을 최적화하기 위한 데이터베이스 쿼리 결과 캐싱과 렌더링 속도를 높이기 위한 페이지 출력 캐싱이 포함됩니다. 캐싱 메커니즘은 웹사이트 응답 속도를 효과적으로 향상시키고, 사용자 경험을 향상시키며, 서버 부하를 줄입니다.
Redis 캐시를 사용하면 PHP 배열 페이징 성능을 크게 최적화할 수 있습니다. 이는 다음 단계를 통해 달성할 수 있습니다. Redis 클라이언트를 설치합니다. Redis 서버에 연결합니다. 캐시 데이터를 생성하고 "page:{page_number}" 키를 사용하여 각 데이터 페이지를 Redis 해시에 저장합니다. 캐시에서 데이터를 가져오고 대규모 어레이에서 비용이 많이 드는 작업을 피하세요.
먼저 시스템 언어를 중국어 간체 표시로 설정하고 다시 시작해야 합니다. 물론 이전에 표시 언어를 중국어 간체로 변경했다면 이 단계를 건너뛰어도 됩니다. 다음으로 레지스트리 조작을 시작하여 regedit.exe를 실행하고 왼쪽 탐색바 또는 상단 주소 표시줄의 HKEY_LOCAL_MACHINESYSTEMCurrentControlSetControlNlsLanguage로 직접 이동한 후 InstallLanguage 키 값과 Default 키 값을 0804로 수정합니다(영어 en-로 변경하려는 경우). 먼저 시스템 표시 언어를 en-us로 설정하고 시스템을 다시 시작한 다음 모든 항목을 0409로 변경해야 합니다. 이 시점에서 시스템을 다시 시작해야 합니다.
1. 먼저 바탕화면의 [내 PC] 아이콘을 더블클릭하여 엽니다. 2. 그런 다음 마우스 왼쪽 버튼을 더블 클릭하여 [C 드라이브]로 들어갑니다. 일반적으로 시스템 파일은 C 드라이브에 자동으로 저장됩니다. 3. 그리고 C 드라이브에 있는 [windows] 폴더를 찾아 더블클릭하여 들어갑니다. 4. [windows] 폴더 진입 후, [SoftwareDistribution] 폴더를 찾아주세요. 5. 진입 후, win11 다운로드 및 업데이트 파일이 모두 들어있는 [다운로드] 폴더를 찾아주세요. 6. 이 파일을 삭제하려면 이 폴더에서 직접 삭제하면 됩니다.
