探索Redis全新第六种数据类型（redis第六种数据类型）

探索Redis全新第六种数据类型

Redis是一个高效的内存数据存储系统，因其快速的读写性能被广泛应用于缓存、队列、计数器等场景中。除了常规的字符串、列表、哈希、集合、有序集合五种数据结构外，Redis最近推出了全新的第六种数据结构——HyperLogLog，今天我们就一起来探索一下。

什么是HyperLogLog

HyperLogLog是一种概率性数据结构，用于估计集合的基数（不重复元素的数量），它的内存消耗非常低，只需要12KB的内存就可以估算高达2^64个元素的基数数量。HyperLogLog的支持包括计数、合并、导出和扫描等操作。

HyperLogLog的原理

HyperLogLog利用了哈希函数及位运算的原理。将元素的哈希值作为二进制数的后N位，例如N=6，则哈希值的后6位就是它的二进制值，此时我们假设这六位二进制的前缀是i，那么在HyperLogLog中，它的数据结构就类似于这样：

00001 00000 10001 0000i

其中前面的三个字节表示第一次哈希的值，最后一个字节则表示这个哈希值二进制值中前缀的长度，例如这里i=4，表示这个哈希值的前4位都是0。

在HyperLogLog中，有多个桶，每个桶中存储着一个数值，称之为桶位的值。当插入一个元素时，我们将元素的哈希值转为二进制后截取其前缀，再将其余的数字作为整数i，用这个整数i去更新桶位的值为原值与前缀长度的最大值。在读取桶位的值时，以这个桶位的值作为这个二进制前缀长度的最大值，可以估算出不重复元素的数量。

HyperLogLog的示例

假设一个集合包含元素`{A, B, C, D, E, F, G, H, I, J}`，其对应的哈希值分别为：

A: 0000 0001
B: 0000 0010
C: 0000 0011
D: 0000 0100
E: 0000 0101
F: 0110 0101
G: 1100 0101 
H: 1100 0110 
I: 1100 0111
J: 1100 1000

当N=6时，HyperLogLog中的桶位分布情况如下：

| 桶号 | 桶位值（二进制） |

| —- | ————- |

| 1 | 000 |

| 2 | 001 |

| 3 | 010 |

| 4 | 001 |

| 5 | 011 |

| 6 | 100 |

| 7 | 100 |

| 8 | 107 |

此时，我们可以得到估算的集合基数为7，与实际的基数10相对较接近。

应用场景

HyperLogLog可以在对集合中元素进行统计时，提供一种经济高效的解决方案。例如，当统计网站的访问次数、在线用户数、搜索词汇量、APP的月活跃用户数等时，可以通过HyperLogLog来估算实际数据中不重复元素的数量。

代码示例

使用Redis的HyperLogLog很简单，以下是插入元素和获取集合基数的代码示例：

“`python

import redis

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

# 向HyperLogLog中插入元素

r.pfadd(‘canteen_users’, ‘user001’, ‘user003’, ‘user007’, ‘user008’, ‘user015’, ‘user016’)

# 获取HyperLogLog的基数

count = r.pfcount(‘canteen_users’)

print(“The estimated count of canteen users is: “, count)

总结

HyperLogLog是一种高效、经济的数据结构，主要用于快速统计集合中不重复元素的数量。在使用HyperLogLog的过程中，需要注意它的概率性特性，以及其对于不同桶位数量的处理方式，可以根据具体的应用场景和要求来选择HyperLogLog的参数N（二进制前缀长度所占的位数）。