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@目录5. HyperLogLog 实现 hyperloglog.c数据结构定义Helper函数（可跳过，需要时阅读）元素哈希处理 O(1)添加基数 O(1)... 5. HyperLogLog 实现 hyperloglog.c 数据结构定义 hllhdr struct hllhdr { char magic[4]; /* "HYLL" */ uint8_t encoding; /* HLL_DENSE or

  一、HyperLogLog 概述          HyperLogLog 算法一种概率算法，用来实现大数据下的基数估计，即无法精确计算集合的基数，存在一定偏差。具体的算法实现可以参见我写的另一篇文章：夜深人静写算法（十四）- 基数估计 (Cardinality Estimation)。          Redis 对这个算法进

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^

hyperloglog(基数统计) 简述 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 1

在较早的博客文章中，我写了关于如何将问题分解为MapReduce样式的方法可以如何为您提供更好的性能。当我们能够在集群中所有核心之间并行化工作负载时，我们发现Citus比单节点数据库快几个数量级。虽然计数（*）和平均数很容易分解成较小的部分，但我立即想到了一个问题，即计数不重复数，列表中

Redis HyperLogLog HyperLogLog一般用作基数统计，如统计网站访问量，视频播放量啊等。 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。   HyperLogLog怎么实现的 Hype

Redis三种特殊数据类型 BitmapsBitmaps类型的基础操作应用案例 HyperloglogHyperLogLog类型的基本操作 GeospatialGEO类型的基本操作 Bitmaps Bitmaps这个数据结构可以实现对位的操作。Bitmaps实际上就是字符串，但是它可以对字符串的位进行操作。 可以把Bitmaps想象成一

/* ========================= HyperLogLog algorithm ========================= */ /* Our hash function is MurmurHash2, 64 bit version. * It was modified for Redis in order to provide the same result in * big and little endian archs (endian neutral). */

如果现在要开发一个功能：统计APP或网页的一个页面，每天有多少用户点击进入的次数。同一个用户的反复点击进入记为 1 次，也就是统计 UV 数据。让你来开发这个统计模块，你会如何实现？ 如果统计 PV 数据，只要给网页一个独立的 Redis 计数器就可以了，这个计数器的 key 的格式为 puv:{pid}:{y

pfadd,pfcount,pfmerge 基本使用pfadd用法和sadd一样pfcount用法和scard一样127.0.0.1:6379> get lan (nil) 127.0.0.1:6379> pfadd lan js (integer) 1 127.0.0.1:6379> pfadd lan php (integer) 1 127.0.0.1:6379> pfcount lan (integer) 2 127.0.0.1:6379> pfadd

目录 一、geospatial：地理位置 （1）添加地理位置：geoadd （2）查询某个值的地理位置：geopos （3）返回两个地址之间的距离：geodist （4）某个经纬度为中心，一个范围内查找：georadius （5）以某个城市为中心，一个范围内查找：georadiusbymember （6）将经纬度转换成一个字符串返回：geohash （7）删除一个经纬度：zrem 二

/* The Redis HyperLogLog implementation is based on the following ideas: Redis的超对数实现是基于以下的想法： * * The use of a 64 bit hash function as proposed in [1], in order to don't * limited to cardinalities up to 10^9, at the cost of just 1 additional

文章目录： 1.开篇 2.Redis HyperLogLog的相关命令 2.1 PFADD命令 语法 返回值 2.2 PFCOUNT命令 语法 返回值 2.3 PFMERGE命令 语法 返回值 1.开篇 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

统计功能是一类极为常见的需求，比如下面这个场景： 为了决定某个功能是否在下个迭代版本中保留，产品会要求统计页面在上新前后的 UV 作为决策依据。 简单来说就是统计一天内，某个页面的访问用户量，如果相同的用户再次访问，也只算记为一次访问。 下面我们将从这个场景出发，讨论如何选择的

基数：不重复的元素 Redis  Hyperloglog：用于做基数统计的算法 优点：占用的内容是固定的，2^64不同的元素的技术，只需要占用12kb内存！如果要从内存角度来比较的话Hyperloglog首选。 hyper log log命令以"pf"开头。 1.利用pfadd命令添加 127.0.0.1:6379> pfadd mykey a b c d e f g h i j

　　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

前段时间，在网上看到一道面试题： 如何用redis存储统计1亿用户一年的登陆情况，并快速检索任意时间窗口内的活跃用户数量。 觉得很有意思，就仔细想了下 。并做了一系列实验，自己模拟了下 。还是有点收获的，现整理下来。和大家一起分享。 Redis是一个内存数据库，采用单线程和事件驱动

前言 好哥哥们，接上篇Redis Bitmaps 你会了吗 。正如标题，Bitmaps 好哥哥会了吗？什么，还没看吗，那别愣着呀，赶紧看看哦。看完记得点赞加关注。讲道理应该是讲清楚了吧，Bitmaps在大数据量上的场景运用的还是挺多的（没接触过大数据量的我流下了悔恨的泪水），今天HyperLogLog 这玩意也是常

Redis 介绍安装配置 #1 只有5种数据结构： -多种数据结构：字符串，hash，列表，集合，有序集合 #2 单线程，速度为什么这么快？ -本质还是因为是内存数据库 -epoll模型（io多路复用） -单线程，没有线程，进程间的通信 # 3 linux上 安装redis#下载　　(测试放在/home/ldc路径下) wget ht

redis 2.8.9版本就更新了Hyperloglog数据结构！ Hyperloglog：基数统计算法！0.81%的错误率，不过统计大量数据可以忽略！ 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。

本篇介绍Bitmaps和HyperLogLog。 一、Bitmaps 计算机中最小的单位是bit（位），很多计算机语言也提供了位操作符，比如Java中就有&、|、>>、>>>、<<、~、^ 。1bit可以存储0和1两种值。介绍几个Redis的Bitmaps相关的操作 bitop 完整的命令参数是bitop operation destkey key [key...] 其

作者：林冠宏 / 指尖下的幽灵 掘金：https://juejin.im/user/587f0dfe128fe100570ce2d8 博客：http://www.cnblogs.com/linguanh/ GitHub ： https://github.com/af913337456/ 腾讯云专栏： https://cloud.tencent.com/developer/user/1148436/activities 虫洞区块链专栏：https:

​Geo类型 Redis3.2.0版本推出 可以将用户给定的地理位置信息存储起来，并对这些信息进行操作 GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member ...] //在使用排序集表示的地理空间索引中添加一个或多个地理空间项，时间复杂度O(log(N)) 127.0.0.1:6379> geoadd key

原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/11632490.html   背景 统计网站上每个网页每天的UV数据，UV和PV不一样，需要去重，同一个用户一天之内的多次访问请求只能计数一次。   Set方案 一个简单的方案，那就是为每一个页面设置一个独立的set集合来存储当天访问过此页

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