发布需求本文是关于Redis数据类型的详细解析，聊聊Redis中的HyperLogLog 算法，他通常可以用来统计一个集合中不重复的元素个数，下面一起来看一下。
Redis数据库教程：简单了解下HyperLogLog
HyperLogLog 算法
HyperLogLog 是一个专门为了计算集合的基数而创建的概率算法，它可以计算出一个给定集合的近似基数。
近似基数并非集合的实际基数，它可能会比实际的基数小一点或者大一点，但是估算基数和实际基数之间的误差会处于一个合理的范围之内，对于那些不要求十分精确的统计就可以使用 HyperLogLog 算法。
HyperLogLog 的优点在于它计算近似基数所需的内存并不会因为集合的大小而改变，无论集合包含的元素有多少个，HyperLogLog 进行计算所需的内存总是固定的，并且是非常少的。
Redis 的每个 HyperLogLog 类型只需要使用 12KB 内存空间，就可以对接近：264 个元素进行计数，而算法的标准误差仅为 0.81%。
如果使用 HyperLogLog 类型实现上述功能，每天有 100 万个访客的情况下，1 个月也仅仅占用 360KB 的内存。
PFADD
通过 PFADD 命令可以对给定的一个或多个集合元素进行计数。
PFADD key element [element...]
根据给定的元素是否已经进行过计数，PFADD 命令可能返回 0，也可能返回 1：
● 如果给定的所有元素都已经进行过计数，那么 PFADD 命令将返回 0，表示 HyperLogLog 计算出的近似基数没有发生变化。
● 如果给定的元素中出现了至少一个之前没有进行过计数的元素，导致 HyperLogLog 计算出的近似基数发生了变化，那么 PFADD 命令将返回 1。
例如：
redis> PFADD letters a b c -- 第一次添加
(integer) 1
redis> PFADD letters a -- 第二次添加
(integer) 0
如果在调用该命令时仅指定 key 而不指定元素也是可以的，如果 key 存在，则不会有任何操作，如果不存在，则会创建一个数据结构（返回 1）。
PFCOUNT
通过 PFCOUNT 命令可以获取 HyperLogLog 为集合计算出的近似基数。若给定的 key 不存在将返回 0。
PFCOUNT key [key...]
例如：
redis> PFCOUNT letters
(integer) 3
当向 PFCOUNT 传入多个 HyperLogLog 时，PFCOUNT 命令将先对所有的 HyperLogLog 求并集，然后返回近似基数。
redis> PFADD letters1 a b c
(integer) 1
redis> PFADD letters2 c d e
(integer) 1
redis> PFCOUNT letters1 letters2
(integer) 5
PFMERGE
PFMERGE 命令可以对多个 HyperLogLog 执行并集计算，然后把计算得出的并集 HyperLogLog 保存到指定的键中。
PFMERGE destKey sourceKey [sourceKey...]
如果指定的键已经存在，PFMERGE 命令将覆盖已有的键。
redis> PFADD letters1 a b c
(integer) 1
redis> PFADD letters2 c d e
(integer) 1
redis> PFMERGE res letters1 letters2
OK
redis> PFCOUNT res
(integer) 5
可以看到 PFMERGE 和 PFCOUNT 命令十分相似，实际上 PFCOUNT 命令在计算多个 HyperLogLog 的近似基数时会执行以下操作：
● 在内部调用 PFMERGE 命令，计算所有给定 HyperLogLog 的并集，并将这个并集存储到一个临时的 HyperLogLog 中。
● 对临时 HyperLogLog 执行 PFCOUNT 命令，得到它的近似基数。
● 删除临时 HyperLogLog。
● 返回得到的近似基数。
当程序需要对多个 HyperLogLog 调用 PFCOUNT 命令，并且这个调用可能会重复执行多次时，可以考虑把这一调用替换成相应的 PFMERGE 命令调用：通过把并集的计算结果存储到指定的 HyperLogLog 中而不是每次都重新计算并集，程序可以最大程度地减少不必要的并集计算。
HyperLogLog 的特性十分适合：计数、去重等场景。关于HyperLogLog的浅析就到这里了，翼速应用平台内有更多相关资讯，欢迎查阅！
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