图解Redis 07 | HyperLogLog数据类型的原理及应用场景
介绍
Redis HyperLogLog 是从 Redis 2.8.9 版本开始引入的一种数据结构,主要用于“基数统计”,即统计数据集中不重复元素的数量。需要注意的是,HyperLogLog 的统计结果是基于概率的,因此不能保证完全准确,其标准误差约为 0.81%。
简单来说,HyperLogLog 提供了一种估算不重复元素数量的方法,这种方法在数据量非常大的情况下也能保持较小的内存消耗。
HyperLogLog 的主要优点是:无论输入元素的数量有多大,HyperLogLog 计算基数所需的内存空间始终是固定的,并且非常小。这样它可以在处理大规模数据集时,节省大量内存资源。
尽管 HyperLogLog 在处理基数统计时具有显著的内存优势,但它也有一些缺点。主要的问题是,它无法提供被统计的具体内容。比如,如果你要统计每天访问的 IP 地址数量,HyperLogLog 可以给你一个大致的访问 IP 总数,但不能提供这些 IP 地址的详细列表。
如果需要同时知道数量和所有具体的 IP 地址,则需要使用集合(Set)来处理。
然而,对于大型网站来说,存储每个访问过的 IP 地址可能会消耗大量的内存。例如,如果你有 1,000,000 个访问 IP,每个 IPv6 地址占用 16 字节,那么这些 IP 地址的总内存需求接近 16MB。如果 IP 地址数量增加到 10,000,00000,那么内存需求将达到约 16GB,这对于内存的需求是相当大的。
相比之下,HyperLogLog 在统计元素基数时只需要固定的内存。例如,计算 2^64 个不同元素的基数,HyperLogLog 只需 12KB 的内存。这对比传统的集合( Set)数据结构来说,内存占用要低很多。
实现原理
HyperLogLog 的实现原理涉及到很多数学问题,这里就不深究了,有兴趣的朋友可以看看我前面的文章。
常用命令
HyperLogLog 命令很少,常用的有三个。
1. 将指定元素添加到HyperLogLog中
PFADD key element [element ...]
2. 返回给定HyperLogLog的估计基数值
PFCOUNT key [key ...]
3. 将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog
PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]
应用场景
HyperLogLog 主要用于处理网站 UV 统计、广告曝光统计、日访问 IP 统计等需要估算大数据量基数的场景。
下面以网站UV统计为例介绍HyperLogLog的应用。
百万级网页UV统计
统计 UV 时,你可以使用 PFADD 命令将每个访问页面的用户添加到 HyperLogLog 中,例如:
PFADD webpage:uv user1 user2 user3 ...
这样,用户 user1、user2 和 user3 就会被记录到 HyperLogLog 中。
接下来,你可以使用 PFCOUNT 命令获取该网页的 UV 值,即 HyperLogLog 统计结果:
PFCOUNT webpage:uv
这里再次强调,HyperLogLog 的统计结果是基于概率的,因此会存在一定的误差,其标准错误率为 0.81%。这意味着尽管 HyperLogLog 可以提供对大数据量的高效估算,但结果并不是完全准确的。如果您的系统不能接受误差,就不要使用HyperLogLog。