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Redis中HyperLogLog的作用是什么，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
HyperLogLog是Redis的高級數據結構，它在做基數統計的時候非常有用，每個HyperLogLog的鍵可以計算接近264不同元素的基數，而大小只需要12KB。
PFADD
最早可用版本：2.8.9
時間復雜度：O(1)
將參數中的元素都加入指定的HyperLogLog數據結構中，這個命令會影響基數的計算。如果執行命令之后，基數估計改變了，就返回1；否則返回0。如果指定的key不存在，那么就創建一個空的HyperLogLog數據結構。該命令也支持不指定元素而只指定鍵值，如果不存在，則會創建一個新的HyperLogLog數據結構，并且返回1；否則返回0。
PFCOUNT最早可用版本：2.8.9
時間復雜度：O(1)，對于多個比較大的key的時間復雜度是O(N)
對于單個key，該命令返回的是指定key的近似基數，如果變量不存在，則返回0。
對于多個key，返回的是多個HyperLogLog并集的近似基數，它是通過將多個HyperLogLog合并為一個臨時的HyperLogLog，然后計算出來的。
HyperLogLog可以用很少的內存來存儲集合的唯一元素。（每個HyperLogLog只有12K加上key本身的幾個字節）
HyperLogLog的結果并不精準，錯誤率大概在0.81%。
需要注意的是：該命令會改變HyperLogLog，因此使用8個字節來存儲上一次計算的基數。所以，從技術角度來講，PFCOUNT是一個寫命令。
即使理論上處理一個存儲密度大的HyperLogLog需要花費較長時間，但是當指定一個key時，PFCOUNT命令仍然具有很高的性能。這是因為PFCOUNT會緩存上一次結算的基數，而多數PFADD命令不會更新寄存器。所以才可以達到每秒上百次請求的效果。
當處理多個key時，最耗時的一步是合并操作。而通過計算出來的并集的基數是不能緩存的。所以多個key的處理速度一般在毫秒級。
最早可用版本：2.8.9
時間復雜度：O(N)，N是要合并的HyperLogLog的數量
用法：PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey …]
合并多個HyperLogLog，合并后的基數近似于合并前的基數的并集（observed Sets）。計算完之后，將結果保存到指定的key。
除了這三個命令，我們還可以像操作String類型的數據那樣，對HyperLogLog數據使用SET和GET命令。
關于Redis中HyperLogLog的作用是什么問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。
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