Bitmaps与HypeLoglog

bitmap 算法-小灰

• Bitmaps 单独提供了一套命令，因此在 Redis 中使用 Bitmaps 和使用字符串的方法不太相同。能够把 Bitmaps 想象成一个以 位 为单位的数组，数组的每一个单元只能存储 0 和 1，数组的下标在Bitmaps中叫作偏移量。

基础操做：

setbit key offset value 设置值

getbit key offset 获取值

bitcount [start end ] 获取指定范围内1的个数

bitpos key targetBit [start end ] 计算bitmaps 中第一个值为targetbit偏移量   bitpos key 1 计算key中当前访问网站的最小用户id

bitop op destkey key (op = or,and,not,xor)  bitmap 之间的运算

operation 能够是 AND 、 OR 、 NOT 、 XOR 这四种操做中的任意一种：

• BITOP AND destkey key [key ...] ，对一个或多个 key 求逻辑并，并将结果保存到 destkey 。
• BITOP OR destkey key [key ...] ，对一个或多个 key 求逻辑或，并将结果保存到 destkey 。
• BITOP XOR destkey key [key ...] ，对一个或多个 key 求逻辑异或，并将结果保存到 destkey 。
• BITOP NOT destkey key ，对给定 key 求逻辑非，并将结果保存到 destkey 。

结论：bitmaps并非万精油，假设天天的量不多，好比只有10万（大量的僵尸用户），这时用bitmaps不太合适

HypeLoglog：

详解

并非新型的数据结构（实际类型是字符串类型），而是一种基数算法

pfadd key elements 添加元素

pfcount key 计算独立用户数

info memery 查看内存

pfmerge destkey sourcekey 合并，并集

结论：内存占用量少，可是存在错误率，量多允许必定的偏差率能够选择