Rumah >pembangunan bahagian belakang >tutorial php >Menggunakan kaunter hyperLogLog Redis dalam PHP

Menggunakan kaunter hyperLogLog Redis dalam PHP

王林
王林asal
2023-05-15 13:51:271452semak imbas

PHP ialah bahasa pengaturcaraan sebelah pelayan yang biasa digunakan yang sering digunakan untuk membangunkan aplikasi web. Redis ialah pangkalan data dalam memori sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam senario seperti caching dan kunci teragih. Redis mempunyai struktur data khas - HyperLogLog, yang boleh melakukan anggaran kardinaliti. Dalam sesetengah senario, kita perlu menganggarkan bilangan asas lawatan pengguna Dalam kes ini, kita boleh menggunakan struktur HyperLogLog untuk mencapai ini.

Artikel ini akan memperkenalkan kaedah dan langkah berjaga-jaga untuk menggunakan kaunter HyperLogLog Redis dalam PHP.

1. Apakah itu HyperLogLog?

HyperLogLog ialah struktur data khas yang digunakan untuk menganggarkan kardinaliti set data. Kelebihan HyperLogLog ialah apabila bilangan elemen input sangat besar, ia boleh menggunakan memori kecil yang tetap untuk menganggarkan kardinaliti dengan ralat kecil.

Prinsip pelaksanaan HyperLogLog ialah menggunakan fungsi cincang untuk memetakan elemen input ke dalam jujukan binari dan menganggarkan kardinaliti berdasarkan bilangan sifar pendahuluan dalam jujukan. Antara hasil semua fungsi cincang, bilangan sifar pendahuluan terbesar dipilih sebagai anggaran kardinaliti. Untuk algoritma terperinci khusus, anda boleh melihat dokumentasi Redis rasmi.

2. Menggunakan pembilang HyperLogLog

Menggunakan pembilang HyperLogLog dalam PHP memerlukan penggunaan sambungan Redis. Sebelum menggunakan kaunter HyperLogLog, anda perlu mewujudkan sambungan Redis terlebih dahulu.

$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

Seterusnya, kita boleh menggunakan kaunter HyperLogLog Redis untuk anggaran kardinaliti.

$redis->pfadd('users:2022-08-01', 'user1', 'user2', 'user3');
$redis->pfadd('users:2022-08-02', 'user2', 'user3', 'user4');

$count = $redis->pfcount('users:2022-08-01');
echo $count; // 输出 3

$count = $redis->pfcount('users:2022-08-02');
echo $count; // 输出 3

$redis->pfmerge('users:2022-08', 'users:2022-08-01', 'users:2022-08-02');
$count = $redis->pfcount('users:2022-08');
echo $count; // 输出 4

Dalam kod di atas, kami mula-mula menggunakan kaedah pfadd untuk menambah elemen pada kaunter HyperLogLog. Seterusnya, gunakan kaedah pfcount untuk mendapatkan anggaran kardinaliti dalam kaunter yang ditentukan. Akhir sekali, gunakan kaedah pfmerge untuk menggabungkan keputusan berbilang pembilang.

3. Langkah berjaga-jaga

Ada beberapa perkara yang anda perlu beri perhatian apabila menggunakan kaunter HyperLogLog.

Pertama sekali, ralat pembilang HyperLogLog berkaitan dengan bilangan elemen input Apabila elemen input kurang, ralat mungkin lebih besar. Oleh itu, apabila terdapat sedikit elemen input, adalah disyorkan untuk menggunakan pembilang biasa atau menetapkan struktur data.

Kedua, apabila menggunakan kaedah pfmerge, perhatikan awalan nama pembilang, jika tidak, penindasan akan berlaku.

Akhir sekali, anda perlu memberi perhatian kepada penggunaan memori Redis. Apabila menggunakan pembilang HyperLogLog, terdapat kadar ralat tetap untuk dipertimbangkan, dan jika ketepatan yang lebih tinggi diperlukan, lebih banyak memori perlu digunakan.

4. Ringkasan

HyperLogLog ialah struktur data yang sangat berguna dalam Redis dan boleh digunakan untuk anggaran kardinaliti. Menggunakan kaunter HyperLogLog dalam PHP adalah sangat mudah, anda hanya perlu memanggil kaedah yang sepadan dalam Redis.

Anda perlu memberi perhatian kepada beberapa perkara apabila menggunakan pembilang HyperLogLog, seperti kadar ralat, awalan nama pembilang dan penggunaan memori.

Saya harap artikel ini akan membantu semua orang yang menggunakan kaunter HyperLogLog.

Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan kaunter hyperLogLog Redis dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel sebelumnya:Integrasi alat PHP dan BIArtikel seterusnya:Integrasi alat PHP dan BI