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Bitmap和HyperLogLog

作者:互联网

Bitmap(位存储)

概念:Bitmap即位图数据结构,都是操作二进制位来进行记录,只有0 和 1 两个状态。

例如 11001001,表示的是[1,2,5,8],Bitmap中1的个数就是基数。

Bitmap的长度和集合中元素的个数无关,而是与基数的上限有关。假如要计算上限为1亿的基数,则需要12.5M字节的Bitmap,就算集合中只有10个元素也需要12.5M。计算内存的方法:100000000/8/1024/1024 ≈ 12.5M。但是如果需要统计1000个对象,就需要大约12G的内存。

Bitmap也可以轻松合并多个集合,只需要将多个数组进行异或操作就可以。

常用命令

命令 简述 使用
setbit 设置位图的index位为status(1或0) setbit bitmap index status
getbit 获取位图的index位状态 getbit bitmap index
bitcount 统计位图1 的个数 bitcount bitmap

应用场景

比如:统计用户信息,活跃、不活跃!登录、未登录!打卡、未打卡!两个状态的,都可以使用BitMap。

如果存储一年的打卡状态需要多少内存呢?365 天 = 365 bit 1 字节 = 8 bit ,46个字节左右。

HyperLogLog(基数统计)

一个大型的网站,每天IP比如有100万,粗算一个IP消耗15字节,那么100万个IP就是15M。而HyperLogLog在Redis中每个键占用的内容都是12K,理论存储近似接近264个值,不管存储的内容是什么,他是一个基于基数估算的算法, 只能比较准确的估算出基数,可以使用少量固定的内存去存储并识别集合中的唯一元素。而且这个估算的基数并不一定准确,是一个带有0.81%标准错误的近似值。

常用命令

命令 简述 使用
pfadd 添加指定元素到 HyperLogLog 中 pfadd key element [element...]
pfcount 返回给定 HyperLogLog 的基数估算值 pfcount key
pfmerge 将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog pfmerge destkey sourcekey [sourcekey ...]

应用场景

标签:index,字节,IP,Bitmap,基数,HyperLogLog
来源: https://www.cnblogs.com/Cherish486/p/15414198.html