Redis中HyperLogLog資料類型如何使用

1. HyperLogLog 的原理

Redis HyperLogLog使用機率演算法－HyperLogLogLog演算法，來估計基數。使用一組雜湊函數和長度為m的位數組，HyperLogLog能夠估算集合中獨特元素的數量。

在 HyperLogLog 演算法中，對每個元素進行雜湊處理，把雜湊值轉換為二進位後，根據二進位字串中 1 的個數來給每個元素打分數。例如，一個元素的雜湊值為01110100011，那麼前綴中1的個數是3，因此在 HyperLogLog 演算法中，這個元素的分數為3。

　　當所有元素的分數統計完之後，取每一個分數的倒數（1 / 2^n），然後將這些倒數相加後取倒數，就得到一個基數估計值，這個值就是HyperLogLog算法的估計結果。

　　HyperLogLog演算法透過對位數組的長度m的大小進行取捨，折衷資料結構所佔用的記憶體與估計值的精確度（即估計誤差），得到了在資料佔用空間與錯誤較小程度之間完美的平衡。

　　簡而言之，HyperLogLog演算法的核心思想是基於雜湊函數和位元運算，透過將雜湊值轉換成位元流並統計前導0的個數，從而快速估算大型資料集中唯一值的數量。利用 hyperloglog 演算法，我們能夠快速辨識非常大的資料集中的重複網頁。

2.使用步驟：

　　Redis HyperLogLog是一種可用於估算集合中元素數量的資料結構，它能夠透過使用非常少的記憶體來維護海量的資料。它的精確性高於常規估算演算法，並且處理大量資料時速度非常快。

　　一個簡單的例子，我們可以用HyperLogLog來計算訪問網站的獨立IP數，具體可以按以下步驟操作：

• 首先建立一個HyperLogLog資料結構： PFADD hll:unique_ips 127.0.0.1

• 為每次存取ip 新增至unique_ips資料結構：PFADD hll:unique_ips 192.168.1.1#PFADD hll:unique_ips 192.168.1.1

• #取得計算集合中元素數量的近似值: PFCOUNT hll:unique_ips

• 可以透過對多個HyperLogLogLog結構（例如按天或按小時）的合併，以獲得更精確的計數。

　　需要注意的是，HyperLogLog雖然可以節省大量的內存，但它是一種估計演算法，誤差範圍並不是完全精確的，實際使用時應注意其適用範圍。

3.實作請求ip去重的瀏覽量使用範例

4.Jedis客戶端使用

　　1. 新增依賴，引入jedis依賴：

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>3.6.0</version>
</dependency>

　　2.建立一個Jedis物件：

Jedis jedis = new Jedis("localhost");

　　3.向HyperLogLog資料結構新增元素：

jedis.pfadd("hll:unique_ips", "127.0.0.1");

　　4.取得計算集合中元素數量的近似值：

Long count = jedis.pfcount("hll:unique_ips");
System.out.println(count);

　　5.可以透過多個HyperLogLog結構的合併來獲得更精確的計數。在Jedis中可以使用PFMERGE

指令來合併HyperLogLogLog資料結構：

jedis.pfmerge("hll:unique_ips", "hll:unique_ips1", "hll:unique_ips2", "hll:unique_ips3");

5.Redission使用依賴

　　1.建立RedissonClient物件

Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

　　　1.建立RedissonClient物件

RHyperLogLog<String> uniqueIps = redisson.getHyperLogLog("hll:unique_ips");

　　222 .建立RHyperLogLog物件

uniqueIps.add("127.0.0.1");

　　3.新增元素

long approximateCount = uniqueIps.count();
System.out.println(approximateCount);

　　4..取得近似數量

RHyperLogLog<String> uniqueIps1 = redisson.getHyperLogLog("hll:unique_ips1");
RHyperLogLog<String> uniqueIps2 = redisson.getHyperLogLog("hll:unique_ips2");
uniqueIps.mergeWith(uniqueIps1, uniqueIps2);

　　5.合併多個HyperLogLogLog物件

rrreee

#[6 .HyperLogLog 提供了哪些特性與方法

• 　　特性：

• 精確度低，但佔用記憶體極少。

• 支援插入新元素，同時不會重複計數。

• 提供指令來優化記憶體使用和計數準確性。例如PFADD、PFCOUNT、PFMERGE等指令。

• 能夠估計一個資料集中的不同元素數量，即集合的基底數(cardinality)。

支援對多個HyperLogLog物件進行合併操作，以獲得這些集合的總基數的近似值。

• 　　HyperLogLog常用的方法：

• PFADD key element [element ...]：新增一個或多個元素到HyperLogLogLog結構中。

• PFCOUNT key [key ...]：取得一個或多個HyperLogLogLog結構的基數估計值。

• PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]：合併一個或多個HyperLogLog架構到一個目標結構。

PFSELFTEST [numtests]: 測試HyperLogLogLog估值效能與準確度(僅限Redis4.0 版本)

　　需要注意的是， HyperLogLog雖然可以節省大量內存，但仍然是一種估計演算法，誤差範圍並不是完全精確的，並且具有一定的計算成本。根據實際應用情況，需要斟酌是否要使用HyperLogLog或其他資料結構來估計元素數量。

7.使用場景總結：

　　Redis使用HyperLogLog的主要作用是在大數據流（view，IP，城市）的情況下進行去重計數。 ######　　具體來說，以下是Redis HyperLogLog用來去重計數的一些場景：###

• 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資料類型如何使用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！