Redis中HyperLogLog的使用小结

Redis 的 HyperLogLog 是一种概率性数据结构，用于统计唯一元素http://www.chinasem.cn的数量（基数），比如你想知道一个网站有多少独立访问用户（UV）。它的主要优点是：内存占用极小，无论你添加多少数据，它通常只占用 12KB 的内存。

下面是 HyperLogLog 的详细讲解：

一、HyperLogLog 是什么？

HyperLogLog 是一种基数估计算法，它可以用来估算一个集合中不同元素的数量（Cardinality）。和 Set 不同，Set 会存储所有元素，而 HyperLogLog 并不会保存具体的数据，只保存一种统计状态。

✅ 优点：可以统计大规模唯一元素数量，内存使用极低
❌ 缺点：不是精确统计，有误差范围 ±0.81%

️ 二、使用方法

1. 添加数据

PFADD key element [element ...]
PFADD myloglog user1 user2 user3

2. 查询基数

PFCOUNT key [key ...]
PFCOUNT myloglog

3. 合并多个 HyperLogLog

PFMERGE destkey sourcekey1 [sourcekey2 ...]
PFMERGE totalLog userLog1 userLog2

三、实际示例

# 添加一些用户ID
PFADD uv:20250414 user1 user2 user3 user4 user5

# 查询今天的 UV
PFCOUNT uv:20250414
# 返回 5

javascript# 添加重复的用户 ID（不会重复计数）
PFADD uv:20250414 user1 user2

# 再查一次
PFCOUNT uv:20250414
# 仍然是 5

四、原理简要（非必须了解）

HyperLogLog 基于概率算法，核心思想是：
哈希每个元素，观察哈希值的前缀中连续0的最大长度，利用这个统计信息估算基数。

• 哈希函数让输入随机分布
• 长连续 0 出现的概率很低，说明数据多
• Redis 将结果分散到 2^14（16,384）个桶中，提高精度

五、适用场景

• 网站 UV 统计（每天、每http://www.chinasem.cn小时用户访问数）
• 活跃用户数统计
• 数据去重统计但不需要精确结果的场合

⚠️ 六、注意事项

• 无法获取添加了哪些元素（它不存数据）
• 是估算值（不是精确值），精度误差为 ±0.81%
• 永远只占用约 12KB 的内存（精确控制内存使用）

七、与 Set 对比

如果你有具体的使用场景或代码需求，也可以告诉我，我可以帮你写具体的 Redis 命令或 python/Lua 示例。需要吗？

到此这篇关于Redis中HyperLogLog的使用小结的文章就介绍到这了,更多相关Redis HyperLogLog使用内容请搜索编程China编程(www.cpChina编程pcns.com)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持China编程(www.chinasem.cn)！