redis中HyperLogLog的作用是什么，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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HyperLogLog是Redis的高级数据结构，它在做基数统计的时候非常有用，每个HyperLogLog的键可以计算接近264不同元素的基数，而大小只需要12KB。
PFADD
最早可用版本：2.8.9
时间复杂度：O(1)
将参数中的元素都加入指定的HyperLogLog数据结构中，这个命令会影响基数的计算。如果执行命令之后，基数估计改变了，就返回1；否则返回0。如果指定的key不存在，那么就创建一个空的HyperLogLog数据结构。该命令也支持不指定元素而只指定键值，如果不存在，则会创建一个新的HyperLogLog数据结构，并且返回1；否则返回0。
PFCOUNT最早可用版本：2.8.9
时间复杂度：O(1)，对于多个比较大的key的时间复杂度是O(N)
对于单个key，该命令返回的是指定key的近似基数，如果变量不存在，则返回0。
对于多个key，返回的是多个HyperLogLog并集的近似基数，它是通过将多个HyperLogLog合并为一个临时的HyperLogLog，然后计算出来的。
HyperLogLog可以用很少的内存来存储集合的唯一元素。（每个HyperLogLog只有12K加上key本身的几个字节）
HyperLogLog的结果并不精准，错误率大概在0.81%。
需要注意的是：该命令会改变HyperLogLog，因此使用8个字节来存储上一次计算的基数。所以，从技术角度来讲，PFCOUNT是一个写命令。
性能问题
即使理论上处理一个存储密度大的HyperLogLog需要花费较长时间，但是当指定一个key时，PFCOUNT命令仍然具有很高的性能。这是因为PFCOUNT会缓存上一次结算的基数，而多数PFADD命令不会更新寄存器。所以才可以达到每秒上百次请求的效果。
当处理多个key时，最耗时的一步是合并操作。而通过计算出来的并集的基数是不能缓存的。所以多个key的处理速度一般在毫秒级。
PFMERGE
最早可用版本：2.8.9
时间复杂度：O(N)，N是要合并的HyperLogLog的数量
用法：PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey …]
合并多个HyperLogLog，合并后的基数近似于合并前的基数的并集（observed Sets）。计算完之后，将结果保存到指定的key。
除了这三个命令，我们还可以像操作String类型的数据那样，对HyperLogLog数据使用SET和GET命令。
关于Redis中HyperLogLog的作用是什么问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。
文章名称：Redis中HyperLogLog的作用是什么
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