簡介
Redis 在 2.8.9版本添加了HyperLogLog結構
Redis HyperLogLog 是用來做基數統計的算法，HyperLogLog的優點是，在輸入元素的數量或者體積非常非常大時，計算基數所需的空間總是固定的、並且是很小的；
在Redis里面，每個HyperLogLog鍵只需要花費12KB內存，就可以計算接近2的64次方個不同的基數。這和計算基數時，元素越多耗費內存就越多的集合形成鮮明對比；
但是，因為HyperLogLog只會根據輸入元素來計算基數，而不會存儲輸入元素本身，所以HyperLogLog不能想集合那樣，返回輸入的各個元素；
小知識：
什么是基數？
比如數據集{1,3,5,7,5,7,8}，那么這個數據集的基數集為{1，3,5,7,8}，基數（不重復元素）為5，基數估計就是誤差可節省的范圍內，快速計算基數；
如果要統計1億個數據的基數值，大約需要內部才能100000000/8/1024/1024 約等於12M，內存減少占用的效果顯著；
然而統計一個對象的基數值需要12M，如果統計10000個對象，就需要將近120G，同樣不能廣泛用於大數據場景；
常用命令
PFADD key element [element ...]：添加指定元素到HyperLogLog中
PFCOUNT key [key ...]：返回給定HyperLogLog的基數估算值
PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]：將多個HyperLogLog合並為一個HyperLogLog
應用場景
基數不大、數據量不大就用不上，會有點大材小用浪費空間
有局限性，就是只能統計基數數量，而沒辦法知道具體內容是什么
統計注冊 IP 數
統計每日訪問 IP 數
統計頁面實時 UV 數
統計在線用戶數
統計每天搜索不同詞條的個數
統計真實文章閱讀數
總結
HyperLogLog是一種算法，並非redis獨有，目的是做基數統計，故不是集合，不會保存元數據，知識記錄數量而不是數值；
耗費空間小，支持輸入非常大體積的數據量；