1. Redis数据类型-HyperLogLog

基数表示数据集中不重复元素的个数。例如 {1，2，2，3，4，5，5}中，基数集（不重复的元素）为{1，2，3，4，5}，那么该数据集的基数（不重复元素的个数）为5。

Redis 2.8.9 版本引入了 HyperLogLog用于基数统计的算法，用于估算一个集合中不同元素的数量（基数），在处理大量数据时具有显著的空间效率优势。

特点：

空间效率 ：在输入元素的数量或体积非常大时，计算基数所需的空间总是固定的，并且很小。具体来说，每个 HyperLogLog 键只需要花费约12KB的内存，就可以估算接近2^64个不同元素的基数。
误差：由于是估算算法，存在一定的误差，标准误差大约是 0.81%。
不存储元素 ：只会根据输入元素来计算基数，而不会存储输入元素本身，因此不能像集合那样返回输入的各个元素。

2. 常用命令

所有命令：

命名	描述
PFADD	添加指定元素到 `HyperLogLog` 中
PFCOUNT	返回给定 `HyperLogLog`的基数估算值
PFDEBUG	内部命令，仅用于开发测试
PFMERGE	将多个 `HyperLogLog`合并为一个
PFSELFTEST	内部命令，仅用于开发测试

2.1 PFADD

PFADD 命令将所有元素参数添加到 HyperLogLog 数据结构中。如果内部储存被修改了，那么返回 1 ，否则返回 0 。

基本语法：

PFADD key element [element ...]

示例：

redis> PFADD hll a b c d e f g
(integer) 1
redis> PFCOUNT hll
(integer) 7

2.2 PFCOUNT

PFCOUNT 用于计算 HyperLogLog 集合的近似基数。

基本语法：

PFCOUNT key [key ...]

注意事项：

因为 HyperLogLog 是一个近似数据结构，所以 PFCOUNT 返回的结果并不是精确的基数，但它在大多数情况下都足够接近真实值。
PFCOUNT 命令的时间复杂度是 O(1)，无论 HyperLogLog 集合的大小如何，执行该命令所需的时间都是恒定的。

示例：

redis> PFADD hll foo bar zap
(integer) 1
redis> PFADD hll zap zap zap
(integer) 0
redis> PFADD hll foo bar
(integer) 0
redis> PFCOUNT hll
(integer) 3
redis> PFADD some-other-hll 1 2 3
(integer) 1
redis> PFCOUNT hll some-other-hll
(integer) 6

2.3 PFMERGE

PFMERGE 命令是用于将多个 sourcekey 合并到一个新的 destkey 中，合并后的 destkey 将包含所有源sourcekey 的并集的近似基数。

命令语法：

PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]

使用示例：

# 使用PFADD命令向两个HyperLogLog键（hll1和hll2）中添加元素。
redis> PFADD hll1 foo bar zap a  
(integer) 1  
redis> PFADD hll2 a b c foo  
(integer) 1  
# PFMERGE命令将hll1和hll2合并到新的HyperLogLog键hll3中
redis> PFMERGE hll3 hll1 hll2  
OK  
# 使用PFCOUNT命令来验证hll3的基数是否等于hll1和hll2的并集的基数
redis> PFCOUNT hll3  
(integer) 6

3. 应用场景

常用于需要统计大量数据集合中不同元素数量的场景，如：

UV 统计：统计网站的独立访客数量。
PV统计：统计页面的浏览量
DAU/MAU统计：统计日活跃用户量（DAU）和月活跃用户量（MAU），以评估网站或应用的运营情况。

UV 统计，即独立访客（Unique Visitor）数量的统计，在网站分析和在线业务中是非常重要的指标。需要确保每个访问者的唯一标识是唯一的，以避免重复计数。

示例，添加访问的用户ID：

localhost:0>PFADD uv:20240624 1 2 3 
"1"
localhost:0>PFADD uv:20240624 2 3 5 
"1"

统计UV：

localhost:0>PFCOUNT uv:20240624
"4"