1、简介
Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，即实现不精确的去重计数功能，比较适合用来做大规模数据的去重统计，例如统计 UV。
基数指一个数据集中不重复元素。基数统计即统计一个数据集中不重复元素的个数。
优缺点：
使用HyperLogLog 来进行基数统计的优点是，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 的、并且是很小的。
在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 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。同时，HyperLogLog 也是一种近似的基数统计算法。
2、HyperLogLog 命令
- PFADD
语法： PFADD key element [element …]
时间复杂度： O(1)
功能： 将任意数量的元素添加到指定的 HyperLogLog 里面。
返回值： 整数回复： 如果 HyperLogLog 的内部储存被修改了， 那么返回 1 ， 否则返回 0 。
作为这个命令的副作用， HyperLogLog 内部可能会被更新， 以便反映一个不同的唯一元素估计数量（也即是集合的基数）。
如果 HyperLogLog 估计的近似基数（approximated cardinality）在命令执行之后出现了变化， 那么命令返回 1 ， 否则返回 0 。 如果命令执行时给定的键不存在， 那么程序将先创建一个空的 HyperLogLog 结构， 然后再执行命令。
调用 PFADD key element [element …] 命令时可以只给定键名而不给定元素：
1. 如果给定键已经是一个 HyperLogLog ， 那么这种调用不会产生任何效果；
2. 但如果给定的键不存在， 那么命令会创建一个空的 HyperLogLog ， 并向客户端返回 1 。
2. PFCOUNT
语法： PFCOUNT key [key …]
时间复杂度： 当命令作用于单个 HyperLogLog 时， 复杂度为 O(1) ， 并且具有非常低的平均常数时间。 当命令作用于 N 个 HyperLogLog 时， 复杂度为 O(N) ， 常数时间也比处理单个 HyperLogLog 时要大得多。
功能： 当 PFCOUNT key [key …] 命令作用于单个键时， 返回储存在给定键的 HyperLogLog 的近似基数， 如果键不存在， 那么返回 0 。当 PFCOUNT key [key …] 命令作用于多个键时， 返回所有给定 HyperLogLog 的并集的近似基数， 这个近似基数是通过将所有给定 HyperLogLog 合并至一个临时 HyperLogLog 来计算得出的。
返回值： 整数回复： 给定 HyperLogLog 包含的唯一元素的近似数量。
通过 HyperLogLog 数据结构， 用户可以使用少量固定大小的内存， 来储存集合中的唯一元素 （每个 HyperLogLog 只需使用 12k 字节内存，以及几个字节的内存来储存键本身）。
命令返回的可见集合（observed set）基数并不是精确值， 而是一个带有 0.81% 标准错误（standard error）的近似值。
举个例子， 为了记录一天会执行多少次各不相同的搜索查询， 一个程序可以在每次执行搜索查询时调用一次 PFADD key element [element …] ， 并通过调用 PFCOUNT key [key …] 命令来获取这个记录的近似结果。
3. PFMERGE
语法： PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey …]
时间复杂度： O(N) ， 其中 N 为被合并的 HyperLogLog 数量， 不过这个命令的常数复杂度比较高。
功能： 将多个 HyperLogLog 合并（merge）为一个 HyperLogLog ， 合并后的 HyperLogLog 的基数接近于所有输入 HyperLogLog 的可见集合（observed set）的并集。合并得出的 HyperLogLog 会被储存在 destkey 键里面， 如果该键并不存在， 那么命令在执行之前， 会先为该键创建一个空的 HyperLogLog 。
返回值： 字符串回复：返回 OK 。
3、HyperLogLog应用
在某些需要尽可能地节约内存并且只需要知道在线用户数量的情况下， 我们可以使用 HyperLogLog 来对在线用户进行统计： HyperLogLog 是一个概率算法， 它可以对元素的基数进行估算， 并且每个 HyperLogLog 只需要耗费 12 KB 内存， 对于用户数量非常多但是内存却非常紧张的系统。
使用HyperLogLog统计在线人数时， 我们使用 PFADD 命令去记录在线的用户：
PFADD "online_users" <user_id>
使用 PFCOUNT 命令获取在线人数：
PFCOUNT "online_users"
因为 HyperLogLog 也提供了计算交集的 PFMERGE 命令， 所以我们也可以用这个命令计算出多个给定时间段或日期之内， 上线的总人数：
# 统计 7 天之内总共有多少人上线了
PFMERGE "7_days_both_online_users" "day_1_online_users" "day_2_online_users" ... "day_7_online_users"
PFCOUNT "7_days_both_online_users"
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