Redis统计全部数据统计完毕（redis 查询总数据）

Redis统计：全部数据统计完毕

随着云计算、大数据时代的到来，数据分析变得越来越重要。而在数据分析中，数据统计是一个关键的环节。Redis是一个高性能的NoSQL数据库，可以用于数据统计，它提供了各种高效的数据结构和算法，可以快速、方便地进行数据处理和分析。

为了更好地展示Redis的数据统计能力，我们以一个具体的案例来说明。假设我们有一个智能家居系统，每天都会收集一些数据，如温度、湿度、光线强度等。我们要统计每天的平均温度、最高温度和最低温度，以及每小时的平均光线强度。数据存储在Redis的Hash类型中，键名为date:yyyy-mm-dd，字段为time:hh:ss，值为一个JSON格式的字符串，如下所示：

HSET date:2021-08-01 time:00:01 {"temperature": 24.5, "humidity": 60.2, "light": 158}
HSET date:2021-08-01 time:00:02 {"temperature": 24.3, "humidity": 61.5, "light": 159}
HSET date:2021-08-01 time:00:03 {"temperature": 24.6, "humidity": 59.8, "light": 160}
....

我们可以用Redis的Lua脚本来实现每天的平均温度、最高温度和最低温度的统计。脚本如下：

local date = KEYS[1]
local keys = redis.call("HKEYS", date)
local sum, count, max, min = 0, 0, nil, nil
for i, key in iprs(keys) do
    local value = redis.call("HGET", date, key)
    local json = cjson.decode(value)
    local temperature = json.temperature
    if temperature then
        sum = sum + temperature
        count = count + 1
        if not max or temperature > max then
            max = temperature
        end
        if not min or temperature 
            min = temperature
        end
    end
end
if count > 0 then
    local avg = sum / count
    return cjson.encode({avg=avg, max=max, min=min})
else
    return nil
end

该脚本首先获取指定日期的所有键，然后遍历每个键的值，解析出温度值，并进行累加、计数、最大值、最小值的统计，最后计算出平均值，并将结果返回为一个JSON格式的字符串。

接下来，我们可以用Redis的HyperLogLog数据结构来实现每小时平均光线强度的统计。HyperLogLog是一种基数计数算法，用于估计一个集合的基数，即其中不同元素的数量。它可以在占用固定内存的前提下，达到很高的精度。我们可以为每小时的光线强度创建一个HyperLogLog对象，并将每个光线强度值添加到该对象中，然后通过HyperLogLog对象计算基数和估计平均值。代码如下：

local date = KEYS[1]
local hour = ARGV[1]
local key = date .. ":" .. hour
local values = redis.call("HVALS", key)
local hll = redis.call("PFADD", key .. ":hll", unpack(values))
local count = redis.call("PFCOUNT", key .. ":hll")
local sum = redis.call("HINCRBYFLOAT", key, "sum", 0)
local n = redis.call("HINCRBY", key, "count", 0)
if count > 0 then
    local avg = sum / n
    return cjson.encode({avg=avg, count=count})
else
    return nil
end

该代码首先获取指定日期和小时的键，然后将它们的值转换为一个数组，再通过PFADD命令将该数组中的所有元素添加到HyperLogLog对象中，并返回添加元素的数量。接着，它从存储计数和总和的哈希中获取计数和总和的值，更新它们，并计算估计平均值。它将结果返回为一个JSON格式的字符串。

通过上述Lua脚本和Redis数据结构的使用，我们可以快速高效地进行数据统计。当然，在实际生产环境中，还需要考虑并发访问、数据清理、错误处理等问题，以确保数据的准确性和可靠性。