10_Redis数据结构-HyperLogLog基数统计

1.HyperLogLog先容

1.1 基本概念

Redis中的HyperLogLog是一种用于估算聚集中不同元素数目（即基数）的概率数据结构。它特别实用于处理非常大的数据集，与传统的精确计数方法相比，HyperLogLog可以在消耗少少量内存的情况下提供相对准确的估计值。HyperLogLog是在Redis 2.8.9版本中新增的数据类型。
什么是基数？指一个聚集中不同元素的数目。例如，聚集{1, 2, 3, 3, 4}的基数是4，由于其中有4个不同的元素。在实际应用中，可能需要统计大量数据中的不同元素数目。例如，在网页访问统计中，我们可能想要知道一天内有多少不同的IP地址访问了某个页面，这就是一个范例的基数统计问题。
HyperLogLog的原理基于伯努利试验和调和均匀数。它通过随机映射函数将输入元素映射到一个固定大小的位图中，然后通过位图中零位的数目来估算基数。为了减小弊端率，HyperLogLog利用了多个随机映射函数和希罕位图等技术。
Redis内部为每个HyperLogLog实例创建了2的14方个桶（bucket），每个桶占用6比特的空间。当有新元素加入时，HyperLogLog 会对元素进行哈希运算，得到一个哈希值。然后根据哈希值的二进制表示，确

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。