HyperLogLog使用与应用场景

　　Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。

　　在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。

　　因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。

• HyperLogLog是一种算法，并非redis独有
• 目的是做基数统计，故不是集合，不会保存元数据，只记录数量而不是数值
• 耗空间极小，支持输入非常体积的数据量
• 核心是基数估算算法，主要表现为计算时内存的使用和数据合并的处理。最终数值存在一定误差
• redis中每个hyperloglog key占用了12K的内存用于标记基数（官方文档）
• pfadd命令并不会一次性分配12k内存，而是随着基数的增加而逐渐增加内存分配；而pfmerge操作则会将sourcekey合并后存储在12k大小的key中，由hyperloglog合并操作的原理（两个hyperloglog合并时需要单独比较每个桶的值）可以很容易理解。
• 误差说明：基数估计的结果是一个带有 0.81% 标准错误（standard error）的近似值。是可接受的范围
• Redis 对 HyperLogLog 的存储进行优化，在计数比较小时，存储空间采用稀疏矩阵存储，空间占用很小，仅仅在计数慢慢变大，稀疏矩阵占用空间渐渐超过了阈值时才会一次性转变成稠密矩阵，才会占用 12k 的空间
• HyperLogLog 算法的通俗说明：假设我们为一个数据集合生成一个8位的哈希串，那么我们得到00000111的概率是很低的，也就是说，我们生成大量连续的0的概率是很低的。生成连续5个0的概率是1/32，那么我们得到这个串时，可以估算，这个数据集的基数是32。

　　pfadd 添加

• 影响基数估值则返回1否则返回0.若key不存在则创建
• 时间复杂度O(1)

127.0.0.1:6379> pfadd m1 1 2 3 4 1 2 3 2 2 2 2
(integer) 1

　　pfcount 获得基数值

• 得到基数值，叫做去重值（1，1，2，2，3）的插入pfcount得到的是3
• 可一次统计多个key
• 时间复杂度为O(N)，N为key的个数
• 返回值是一个带有 0.81% 标准错误（standard error）的近似值.

127.0.0.1:6379> pfadd m1 1 2 3 4 1 2 3 2 2 2 2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount m1
(integer) 4

　　pfmerge 合并多个key

• 取多个key的并集
• 命令只会返回 OK.
• 时间复杂度为O（N）

127.0.0.1:6379> pfadd m1 1 2 3 4 1 2 3 2 2 2 2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount m1
(integer) 4
127.0.0.1:6379> pfadd m2 3 3 3 4 4 4 5 5 5 6 6 6 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount m2
(integer) 5
127.0.0.1:6379> pfmerge mergeDes m1 m2
OK
127.0.0.1:6379> pfcount mergeDes
(integer) 6

　　应用场景

　　基数不大，数据量不大就用不上，会有点大材小用浪费空间，有局限性，就是只能统计基数数量，而没办法去知道具体的内容是什么，和bitmap相比，属于两种特定统计情况，简单来说，HyperLogLog 去重比 bitmap 方便很多，一般可以bitmap和hyperloglog配合使用，bitmap标识哪些用户活跃，hyperloglog计数
　　一般使用：

　　　　统计注册 IP 数
　　　　统计每日访问 IP 数
　　　　统计页面实时 UV 数
　　　　统计在线用户数
　　　　统计用户每天搜索不同词条的个数