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Redis是一款高性能的內(nèi)存及存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，在很多場(chǎng)景中，有用的解決海量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、過(guò)濾的功能，今天就來(lái)介紹幾種Redis的精準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)、過(guò)濾海量數(shù)據(jù)的方法。
1. BitMap統(tǒng)計(jì)
bitmap是指一位很多值置為1或0表示一種抽象思想，redis bitmap是使用壓縮列表實(shí)現(xiàn)的一種數(shù)據(jù)類(lèi)型，可以用來(lái)記錄大量且精準(zhǔn)的狀態(tài)信息，在用戶(hù)日志分析、地理位置下單分析、實(shí)時(shí)活動(dòng)計(jì)數(shù)等場(chǎng)景下，都可以很好地利用其精準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)的特性，以減少數(shù)據(jù)庫(kù)冗余度。
下面是一段簡(jiǎn)單的Bitmap使用代碼：
Redis redis = new Redis(“l(fā)ocalhost”, 6379);
for(int i = 0; i
int value = (int)Math.pow(2, i);
redis.bitset(“key”, value, true);
double rate = redis.bitcount(“key”)/100.0;
System.out.println(“當(dāng)前位圖存在比率：” + rate);
}
2. HyperLoglog統(tǒng)計(jì)
Hyperloglog是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，在統(tǒng)計(jì)上能有較小的誤差，而不會(huì)讓系統(tǒng)失去可控性，它可以有效地估算一組元素的數(shù)量，例如統(tǒng)計(jì)用戶(hù)的uv值。以下代碼僅作示范：
Redis redis = new Redis(“l(fā)ocalhost”, 6379);
for(int i = 0; i
redis.pfadd(“hyperloglog”, i);
long count = redis.pfcount(“hyperloglog”);
System.out.println(“添加” + i + “元素及其數(shù)量：” + count);
}
3.BloomFilter過(guò)濾
BloomFilter是一種算法，利用位圖的存儲(chǔ)技術(shù)，可以進(jìn)行快速的精準(zhǔn)判斷與過(guò)濾，很適合當(dāng)我們要及時(shí)篩選數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)定位數(shù)據(jù)時(shí)很有幫助。
下面是一段使用BloomFilter的代碼：
Redis redis = new Redis(“l(fā)ocalhost”, 6379);
for(int i = 0; i
redis.bfpfadd(“BloomFilter”, i);
double rate = redis.bfpfcount(“BloomFilter”)/100.0;
System.out.println(“當(dāng)前過(guò)濾存在比率：” + rate);
}
以上就是幾種使用Redis來(lái)進(jìn)行精準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)、過(guò)濾海量數(shù)據(jù)的示范，Redis還有很多有趣且用途廣泛的功能，可以進(jìn)行很多有趣的實(shí)驗(yàn)和使用。
香港服務(wù)器選創(chuàng)新互聯(lián)，2H2G首月10元開(kāi)通。
創(chuàng)新互聯(lián)（www.cdcxhl.com）互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商,擁有超過(guò)10年的服務(wù)器租用、服務(wù)器托管、云服務(wù)器、虛擬主機(jī)、網(wǎng)站系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。專(zhuān)業(yè)提供云主機(jī)、虛擬主機(jī)、域名注冊(cè)、VPS主機(jī)、云服務(wù)器、香港云服務(wù)器、免備案服務(wù)器等。
本文名稱(chēng)：利用Redis精準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)過(guò)濾海量數(shù)據(jù)（redis過(guò)濾數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)）
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