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魏叔武:
...
基于UDP协议的Socket编程
Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。
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。这和计算基数时,元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。
但是,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。
说白点,类似于关系型数据库中的序列 或者自增的基数
1 PFADD key element [element ...]
添加指定元素到 HyperLogLog 中。(备注:在pfadd过程中,如果 value相等,那么不会记录数据,基数不会变化)
2 PFCOUNT key [key ...]
返回给定 HyperLogLog 的基数估算值。
3 PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]
将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog
Redis Pgmerge 命令将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog ,合并后的 HyperLogLog 的基数估算值是通过对所有 给定 HyperLogLog 进行并集计算得出的。
在上面中,第一个基数为6,第二个基数为8 ,并集后,总数为8
最终的值等于,(4+9)-一个重复的4的value,结果是12
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。这和计算基数时,元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。
但是,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。
说白点,类似于关系型数据库中的序列 或者自增的基数
1 PFADD key element [element ...]
添加指定元素到 HyperLogLog 中。(备注:在pfadd过程中,如果 value相等,那么不会记录数据,基数不会变化)
2 PFCOUNT key [key ...]
返回给定 HyperLogLog 的基数估算值。
3 PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]
将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog
Redis Pgmerge 命令将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog ,合并后的 HyperLogLog 的基数估算值是通过对所有 给定 HyperLogLog 进行并集计算得出的。
在上面中,第一个基数为6,第二个基数为8 ,并集后,总数为8
最终的值等于,(4+9)-一个重复的4的value,结果是12
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