用Redis算法精准实现数据排重（利用redis 数据排重）

当今数据的价值日益提升，数据的分析正把市场决策、业务拓展、服务定制等一系列行业活动推向更高水平，而排重是保证数据质量的重要手段之一。如何精准排重已经成为大量数据操作面前非常重要的问题。

Redis算法精准实现数据排重，主要利用Redis的布隆过滤器实现。该算法可用于快速过滤出海量数据中重复元素，从而最终获得数据排重。其原理是将每条记录用一定算法映射为不同的位，记录存在标志设置为1，不存在的记录设置为0，空间复杂度O(O)，比较可靠。

下面以实现数据排重为例，详细说明Redis实现精准排重的流程：

1.在Redis中新建一个布隆过滤器，设置位数，例如本文把位数设置为16。

2.批量读取待排重的数据。

3.将数据使用某种哈希算法映射为位标记，如MurmurHash，FNV，CRC32等。

4.对每一条数据的映射结果的位进行标记，询问redis中该位是否存在，如果存在，则该重复数据，进行剔除；如果不存在，则记录到Redis缓存中，排重完毕。

下面的代码展示了如何使用Redis来实现数据排重：

“`Python

# -*-coding:utf-8 -*-

# 利用Redis实现数据排重

import redis

import time

# 连接Redis

r = redis.Redis(host=’127.0.0.1′, port=6379, db=0, password=’123456′)

# 生成10000条需要排重的数据

data_list=[i for i in range(10000)]

# 数据排重

for data in data_list:

uid = ‘data_’ + str(data)

# 时间戳作为数据内容

value = int(time.time())

# 把内容作为数据的key，以实现数据的排重

result = r.setnx(uid, value)

# setnx返回1则排重成功；setnx返回0则排重失败

if result == 1:

pass

else:

print(‘{}重复数据’.format(data))

以上代码即可实现数据排重，Redis结合布隆过滤器技术，实现高效排重，同时算法复杂度也低，非常方便使用。Redis实现数据排重，可以满足不同行业、不同场景的需求，是目前排重算法中最为常用的一种排重算法，广泛应用在各行各业。