Redis中HyperLogLog数据类型如何使用
1. HyperLogLog 的原理
Redis HyperLogLog使用概率算法——HyperLogLog算法,来估计基数。使用一组哈希函数和长度为m的位数组,HyperLogLog能够估算集合中独特元素的数量。
在 HyperLogLog 算法中,对每个元素进行哈希处理,把哈希值转换为二进制后,根据二进制串前缀中 1 的个数来给每个元素打分。例如,一个元素的哈希值为01110100011,那么前缀中1的个数是3,因此在 HyperLogLog 算法中,这个元素的分数为3。
当所有元素的分数统计完之后,取每一个分数的倒数(1 / 2^n),然后将这些倒数相加后取倒数,就得到一个基数估计值,这个值就是HyperLogLog算法的估计结果。
HyperLogLog算法通过对位数组的长度m的大小进行取舍,折衷数据结构占用的内存与估计值的精准度(即估计误差),得到了在数据占用空间与错误较小程度之间完美的平衡。
简而言之,HyperLogLog算法的核心思想是基于哈希函数和位运算,通过将哈希值转换成比特流并统计前导0的个数,从而快速估算大型数据集中唯一值的数量。利用 hyperloglog 算法,我们能够快速识别非常大的数据集中的重复网页。
2.使用步骤:
Redis HyperLogLog是一种可用于估算集合中元素数量的数据结构,它能够通过使用非常少的内存来维护海量的数据。它的精确性高于常规估算算法,并且处理大量数据时速度非常快。
一个简单的例子,我们可以用HyperLogLog来计算访问网站的独立IP数,具体可以按以下步骤操作:
首先创建一个HyperLogLog数据结构:
PFADD hll:unique_ips 127.0.0.1
为每次访问ip添加到unique_ips数据结构中:
PFADD hll:unique_ips 192.168.1.1
获取计算集合中元素数量的近似值:
PFCOUNT hll:unique_ips
可以通过对多个HyperLogLog结构(例如按天或按小时)的合并,来获得更精确的计数。
需要注意的是,HyperLogLog虽然可以节省大量的内存,但它是一种估计算法,误差范围并不是完全精确的,实际使用时应注意其适用范围。
3.实现请求ip去重的浏览量使用示例
4.Jedis客户端使用
1. 添加依赖,引入jedis依赖:
<dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>3.6.0</version> </dependency>
2.创建一个Jedis对象:
Jedis jedis = new Jedis("localhost");
3.向HyperLogLog数据结构添加元素:
jedis.pfadd("hll:unique_ips", "127.0.0.1");
4.获取计算集合中元素数量的近似值:
Long count = jedis.pfcount("hll:unique_ips"); System.out.println(count);
5.可以通过对多个HyperLogLog结构的合并来获得更精确的计数。在Jedis中可以使用PFMERGE
命令来合并HyperLogLog数据结构:
jedis.pfmerge("hll:unique_ips", "hll:unique_ips1", "hll:unique_ips2", "hll:unique_ips3");
5.Redission使用依赖
1.创建RedissonClient对象
Config config = new Config(); config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379"); RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
2.创建RHyperLogLog对象
RHyperLogLog<String> uniqueIps = redisson.getHyperLogLog("hll:unique_ips");
3.添加元素
uniqueIps.add("127.0.0.1");
4..获取近似数量
long approximateCount = uniqueIps.count(); System.out.println(approximateCount);
5.合并多个HyperLogLog对象
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:
精确度低,但占用内存极少。
支持插入新元素,同时不会重复计数。
提供指令来优化内存使用和计数准确性。例如PFADD、PFCOUNT、PFMERGE等指令。
能够估计一个数据集中的不同元素数量,即集合的基数(cardinality)。
支持对多个HyperLogLog对象进行合并操作,以获得这些集合的总基数的近似值。
HyperLogLog常用的方法:
PFADD key element [element ...]:添加一个或多个元素到HyperLogLog结构中。
PFCOUNT key [key ...]:获取一个或多个HyperLogLog结构的基数估计值。
PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]:合并一个或多个HyperLogLog结构到一个目标结构中。
PFSELFTEST [numtests]: 测试HyperLogLog估值性能和准确性(仅限Redis4.0+版本)
需要注意的是,HyperLogLog虽然可以节省大量内存,但仍然是一种估计算法,误差范围并不是完全精确的,并且具有一定的计算成本。根据实际应用情况,需要斟酌是否要使用HyperLogLog或其他数据结构来估计元素数量。
7.使用场景总结:
Redis使用HyperLogLog的主要作用是在大数据流(view,IP,城市)的情况下进行去重计数。
具体来说,以下是Redis HyperLogLog用于去重计数的一些场景:
统计页面访问量 - 在Web应用程序中, HyperLogLog可以使用为每个页面计算多少次独特的访问者。利用HyperLogLog技术,跨越不同的时间段计算该页面的平均访问量。
HyperLogLog在分析大数据集合中的用户数量方面具有显著的实用性。在处理独特的用户ID这类数据集合时,一种基于概率的数据结构显得尤为有效。HyperLogLog会在进行散列计算后,仅保存有限数量的散列值,并且能够推断出数据集的大小。
统计广告点击量 - 对于网站或应用程序的广告分析,HyperLogLog可以用于捕获有效点击数量,即非重复或唯一点击数量。
以上是Redis中HyperLogLog数据类型如何使用的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

1、启动【开始】菜单,输入【cmd】,右键点击【命令提示符】,选择以【管理员身份】运行。2、依次输入下面命令(可小心复制贴上):SCconfigwuauservstart=auto,按回车SCconfigbitsstart=auto,按回车SCconfigcryptsvcstart=auto,按回车SCconfigtrustedinstallerstart=auto,按回车SCconfigwuauservtype=share,按回车netstopwuauserv,按回车netstopcryptS

PHP函数瓶颈导致性能低下,通过以下步骤解决:定位瓶颈函数,使用性能分析工具。缓存结果以减少重新计算。并行处理任务,提高执行效率。优化字符串连接,使用内建函数替代。利用内建函数代替自定义函数。

GolangAPI中的缓存策略可提升性能和减轻服务器负载,常用策略有:LRU、LFU、FIFO和TTL。优化技巧包括:选择合适的缓存存储、分级缓存、失效管理以及进行监控和调整。实操案例中,使用LRU缓存优化从数据库获取用户信息的API,可从缓存中快速检索数据,否则从数据库中获取后再更新缓存。

在PHP开发中,缓存机制通过将经常访问的数据临时存储在内存或磁盘中来提升性能,从而减少数据库访问次数。缓存类型主要包括内存、文件和数据库缓存。PHP中可以使用内置函数或第三方库实现缓存,如cache_get()和Memcache。常见的实战应用包括缓存数据库查询结果以优化查询性能,以及缓存页面输出以加快渲染速度。缓存机制有效改善网站响应速度,提升用户体验并降低服务器负载。

使用Redis缓存可以大幅优化PHP数组分页的性能。可通过以下步骤实现:安装Redis客户端。连接到Redis服务器。创建缓存数据,将每页数据存储到Redis哈希中,密钥为"page:{page_number}"。从缓存中获取数据,避免对大型数组进行昂贵的操作。

首先你需要将系统语言设置为简体中文显示并重启。当然,之前已经改为简体中文显示语言的直接跳过这一步即可。下面开始操作注册表,regedit.exe,左侧导航栏或上方地址栏直接定位到HKEY_LOCAL_MACHINESYSTEMCurrentControlSetControlNlsLanguage,然后将其中的InstallLanguage键值、Default键值全部修改为0804(如果想改为英文的en-us,需要先将系统显示语言设置为en-us,重启系统再全部修改为0409)进行到这里必须重启系

是的,Navicat 可以连接 Redis,它允许用户管理键、查看值、执行命令、监视活动和诊断问题。要连接 Redis,请在 Navicat 中选择“Redis”连接类型,并输入服务器详细信息。

1、首先双击打开桌面上的【此电脑】图标。2、接着双击鼠标左键进入【c盘】,系统文件一般都会自动存放在c盘。3、然后再c盘中找到【windows】文件夹,同样双击进入。4、进入【windows】文件夹后,找到其中的【SoftwareDistribution】文件夹。5、进入之后再找到【download】文件夹,里面存放的就是所有的win11下载更新文件了。6、如果我们想要删除这些文件的话,直接在这个文件夹中将他们删除就可以了。
