1.概述

基数统计是一种去重复统计功能的基数估计算法，HyperLogLog是用来做基数统计的数据结构，HyperLogLog的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定且是很小的。

在Redis里面，每个HyperLogLog键只需要花费12KB内存，就可以计算接近2⁶⁴个不同元素的基数，这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。

但是，因为HyperLogLog只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以HyperLogLog不能像集合那样，返回输入的各个元素。

去重类似Java的HashSet，只是不能存储数据

2.常用命令

2.1 添加元素

PFADD key element [element ..]

例

127.0.0.1:6379> pfadd pf1 1 2 3 4 5 6 5 4 5 6 7 34 2 5 6 4
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd pf2 1 2 3 4 5 6 5 4 43 4 21 65 32 54 
(integer) 1

hyperloglog本质上是string

127.0.0.1:6379> type pf1
string

2.2 返回基数估算值

PFCOUNT key [key....]

例：去重后只有8个元素

127.0.0.1:6379> PFCOUNT pf1
(integer) 8

2.3 合并hyperloglog

合并到新的destkey中

PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey...]

例：合并pf1和pf2为pfm

127.0.0.1:6379> PFMERGE pfm pf1 pf2
OK
127.0.0.1:6379> pfcount pfm
(integer) 13

3.总结

使用场景：

1.网站UV统计，文章阅读数UV统计