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一、HyperLogLog 基数统计
HyperLogLog，上面简称为 HLL，它是 LogLog 算法的升级版，作用是可能提供不准确的去重计数。存在以下的特点：
- 代码实现较难。
- 可能应用极少的内存来统计巨量的数据，在 Redis 中实现的 HyperLogLog，只须要 12K 内存就能统计 2^64 个数据。
- 计数存在肯定的误差，误差率整体较低。标准误差为 0.81%。
- 误差能够被设置辅助计算因子进行升高。
略微对编程中的根底数据类型内存占用有理解的同学，应该会对其只须要 12K 内存就能统计 2^64 个数据而感到诧异。为什么这样说呢，上面咱们举下例子：
取 Java 语言来说，个别 long 占用 8 字节，而一字节有 8 位，即：1 byte = 8 bit，即 long 数据类型最大能够示意的数是：2^63-1。对应下面的 2^64 个数，假如此时有 2^63- 1 这么多个数，从 0 ~ 2^63-1，依照 long 以及 1k = 1024 字节的规定来计算内存总数，就是：((2^63-1) * 8/1024)K，这是很宏大的一个数，存储空间远远超过 12K。而 HyperLogLog 却能够用 12K 就能统计完。
1. pfadd 元素增加
将除了第一个参数以外的参数存储到以第一个参数为变量名的 HyperLogLog 构造中.
这个命令的一个副作用是它可能会更改这个 HyperLogLog 的外部来反映在每增加一个惟一的对象时预计的基数(汇合的基数).
如果一个 HyperLogLog 的预计的近似基数在执行命令过程中发了变动，PFADD 返回 1，否则返回 0，如果指定的 key 不存在，这个命令会主动创立一个空的 HyperLogLog 构造（指定长度和编码的字符串）.
如果在调用该命令时仅提供变量名而不指定元素也是能够的，如果这个变量名存在，则不会有任何操作，如果不存在，则会创立一个数据结构（返回 1）.
理解更多 HyperLogLog 数据结构，请查阅 PFCOUNT 命令页面.
返回值
integer-reply
如果 HyperLogLog 的外部被批改了, 那么返回 1, 否则返回 0 .
实例
127.0.0.1:6379> pfadd hll one two three four
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd hll five sex
(integer) 1
127.0.0.1:6379>2. pfcount 元素统计（不反复统计）
Hyperloglog 是用来做基数统计的数据类型
假如有如下一个数据集 {1, 3, 5, 7, 9, 5}，那么这个数据集的基数就是 {1, 3, 7, 9}，基数即是值一个数据集中的不反复元素
返回值
integer-reply:
PFADD 增加的惟一元素的近似数量.
实例
127.0.0.1:6379> pfcount hll
(integer) 63. PFMERGE 元素合并
PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]
将多个 HyperLogLog 合并（merge）为一个 HyperLogLog，合并后的 HyperLogLog 的基数靠近于所有输出 HyperLogLog 的可见汇合（observed set）的并集.
合并得出的 HyperLogLog 会被贮存在指标变量（第一个参数）外面，如果该键并不存在，那么命令在执行之前，会先为该键创立一个空的.
返回值
simple-string-reply: 这个命令只会返回 OK.
127.0.0.1:6379> pfadd hll2 1 2 3 4
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfmerge hll3 hll hll2
OK
127.0.0.1:6379> pfcount hll3
(integer) 10
127.0.0.1:6379>
