开发者们忽视的Redis中鲜为人知的存储类型（redis比较少用的类型）

开发者们忽视的Redis中鲜为人知的存储类型

Redis是一个高性能的键值存储系统，被广泛用于缓存和服务器中间件。它有许多数据类型，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合等，但还有一种存储类型很少被开发者使用，那就是HyperLogLog。

HyperLogLog是一种概率数据结构，用于估计基数(cardinality)问题，即在一个数据集合中有多少个不同的元素。它的优点是能够用很小的内存来处理大规模的数据集合。相比传统的“去重”算法或哈希表，HyperLogLog可以减少内存使用率，并且在插入和查询时具有更高的速度。

HyperLogLog使用一些随机化算法来“猜测”数据集合的基数。随着它处理的元素数量的增加，它的准确率越高。根据它的实现方式，HyperLogLog可以处理数百万到数十亿的元素集合，误差率通常在2%左右。

HyperLogLog实现了三个基本操作：插入元素、计数元素、和合并两个计数器。

插入元素：

使用PFADD命令来将一个元素插入到HyperLogLog中。如果元素已经存在，则函数不会执行操作。如果HyperLogLog之前不存在，则添加操作需要O（n）时间复杂度，并且n是HyperLogLog大小的常数因素。

计数元素：

使用PFCOUNT命令计算HyperLogLog中不同元素的数量。它并不给出真实的基数值，而是一个估计值，但它的准确度在2%左右，对于大多数用例是足够的。

合并两个计数器：

使用PFMERGE命令将两个HyperLogLog计数器合并成一个。

下面是一个使用HyperLogLog的示例，它演示了如何使用HyperLogLog来计算短链接的点击数：

“`python

import redis

redis_client = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379)

def log_clicks(link_id, user):

permalink = “click:%s:%s” % (link_id, user)

redis_client.pfadd(permalink, user)

def unique_clicks(link_id):

return redis_client.pfcount(“click:%s:*” % link_id)

log_clicks(“123”, “user1”)

log_clicks(“123”, “user2”)

log_clicks(“123”, “user3”)

print(unique_clicks(“123”))

在上面的代码中，我们使用HyperLogLog记录单个用户对指定链接的点击数。PFADD操作用于将点击记录到HyperLogLog中，而PF_COUNT操作用于计算不同的点击数。因为HyperLogLog对大数据集的处理效率高，并且误差率较低，所以它非常适用于记录点击数这种应用场景。这个例子只是演示了HyperLogLog的基本用法。实际上，HyperLogLog在实际应用中可用于更广泛的用途。

在开发过程中，HyperLogLog这种概率数据结构往往被忽视，原因是它估计的元素数量只是一个大概的数值，而不是实际的准确数量。但是，在实际应用中，我们通常不需要非常准确的数值，而是需要一个速度快、内存占用小、误差率可控的估计值。因此，HyperLogLog可以作为一种有效的优化方案，用于解决需要统计大规模数据集合的基数问题。

在Redis中，HyperLogLog是一个鲜为人知的存储类型，但在实际应用中，它可以在大数据集上提供极高的性能。为了提高代码的可读性和维护性，我们在需要统计集合基数时，可以考虑使用Redis中的HyperLogLog存储类型。