HyperLogLog使用及原理
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在介绍HyperLogLog之前，我们先思考一个常见的业务问题：如果开发一个大型网站，要记录每个网页每天的UV数据，我们应该如何实现呢？
如果统计PV那非常容易，给每个网页一个独立的Redis计数器就可以了，这个计数器的key后缀加上当天的日期。这样来一个请求，incrby一次，最终就可以统计出所有的PV数据。但是UV不一样，它要去重，也许我们可以想到一个简单的方案，为每个网页创建一个set集合来存储当天访问过此页面的用户ID。但是如果我们的页面非常巨大，比如一个爆款页面几千万的UV，需要一个很大的set集合来统计，这样就非常浪费空间了。
Redis提供了HyperLogLog数据结构用来解决这种统计问题。HyperLogLog提供了不准确的去重计数功能，虽然不准确但也不是非常不准确，标准误差为0.81%，这样的精确度已经可以满足UV统计需求了。
1.使用方法
HyperLogLog提供了两个指令pfadd（增加计数）和pfcount（获取计数）。pfadd用法和set集合的sadd是一样的，pfcount则类似于scard。实例代码如下：
MyRedis:0>pfadd uv user1
1
MyRedis:0>pfadd uv user2
1
MyRedis:0>pfadd uv user3
1
MyRedis:0>pfcount uv
3
MyRedis:0>pfadd uv user3
0
MyRedis:0>pfcount uv
3
MyRedis:0>pfadd uv user4 user5 user5
1
MyRedis:0>pfcount uv
5目前为止，UV统计还是非常准确的。下面我们使用脚本，插入更多的数据，看看能否继续准确：
import my_tools
client = my_tools.get_redis()
for i in range(1000):
client.pfadd('uv2', 'user%d' % i)
total = client.pfcount('uv2')
if total != i + 1:
print(total, i + 1)
break
输出结果为：
99 100从输出结果可以看出，当我们输入第100个元素的时候，结果出现了不一致。继续增加数据到2W，看一下差距有多大：
import my_tools
client = my_tools.get_redis()
for i in range(20000):
client.pfadd('uv4', 'user%d' % i)
total = client.pfcount('uv4')
print(total, 20000)
输出结果为：
20082 20000差了82个，误差率为0.41%，对于UV的统计需求来说，误差率还不算太高。
HyperLogLog除了pfadd和pfcount之外，还提供了pfmerge指令，用于将多个pf的计数值累加在一起形成一个新的pf值。比如我们的网站中有多个页面，需要将这几个页面的数据进行合并，其中页面的UV访问量也需要合并，那这个时候就需要使用pfmerge命令了。
2.注意事项
HyperLogLog在计数比较小时，它的存储空间是采用稀疏矩阵空间占用较小，当计数慢慢变大的时候，稀疏矩阵占用的空间逐渐超过了阈值时会一次性转变为稠密矩阵，占用空间大概是12K。由于HyperLogLog占用的空间相对比较大，所以不适合统计单个用户相关的数据。