HLLを使用するためのヒント2.統(tǒng)計的な精度を確保するために、定期的にHLLデータをクリーニングします。 3.詳細(xì)については、他のデータ構(gòu)造と組み合わせて使用??してください。 HLLは、正確な値ではなく、近似値が必要な統(tǒng)計シナリオに適した確率的データ構(gòu)造です。

ビッグデータの統(tǒng)計に直面すると、RedisのHyperLoglog（HLL）が手の武器になる可能性があります。では、このシナリオでHLLを使用するためのテクニックは何ですか？もっと深く見てみましょう。

RedisのHyperLoglogは、一意の要素の數(shù)を數(shù)えるために使用される確率的データ構(gòu)造です。その利點は、たとえそれが大規(guī)模なデータを処理しても、非常に小さなメモリ使用法の下で正確な近似を與えることができることです。これは、従來の方法がメモリオーバーフローやパフォーマンスのボトルネックにつながる可能性があるため、大規(guī)模なデータ統(tǒng)計を扱うときに特に重要です。

実際のアプリケーションシナリオから始めましょう。あなたがウェブサイトオペレーターであり、1日あたりの獨立訪問者（UV）の數(shù)を數(shù)える必要があるとします。 HLLを使用すると、Redisサーバーにあまりにも多くの負(fù)擔(dān)をかけることなく、1日あたり數(shù)百萬または數(shù)億の訪問に簡単に対処できます。

まず、HLLを使用してUVSをカウントする方法を見てみましょう。

 Redisをインポートします

＃redis接続を初期化r = redis.redis（host = 'localhost'、port = 6379、db = 0）

＃これがユーザーの一意の識別子user_id = 'user123'であると仮定します

＃hyperloglogにユーザーIDを追加します
r.pfadd（ 'Daily_uv'、user_id）

＃日に獨立した訪問者の數(shù)を取得uv_count = r.pfcount（ 'daily_uv'）

印刷（f "今日の獨立した訪問者は{uv_count}"）

この単純な例は、HLLを使用してUVSをカウントする方法を示しています。 HLLの利點は、非常に小さなメモリフットプリントで大量のデータを処理できることです。 UV統(tǒng)計の場合、HLLは最大2^64の異なる要素のカウントを処理するために12kbのメモリを必要とします。これは、大量のデータを扱うときに非常に役立ちます。

ただし、HLLは完全ではなく、正確な値ではなく近似を提供します。通常、HLLのエラー率は約0.81％であり、ほとんどの統(tǒng)計シナリオでは許容されます。しかし、絶対に正確なデータが必要な場合、HLLはもう最良の選択ではないかもしれません。

HLLを使用する場合、その利點をより適切に使用するためのヒントがいくつかあります。

1. 複數(shù)のHLLのマージ：複數(shù)のデータソースのUVをカウントする必要がある場合は、 PFMERGEコマンドを使用して複數(shù)のHLLを1つにマージして、UVの総數(shù)を取得できます。例えば：

 ＃2つのHLL、統(tǒng)計ウェブサイトAの1つのUV、統(tǒng)計用の1つのUVがあるとします。ウェブサイトb
r.pfmerge（ 'total_uv'、 'site_a_uv'、 'site_b_uv'）

＃マージ後にUVSの総數(shù)を取得しますattotal_uv = r.pfcount（ 'total_uv'）

印刷（f "Total Independent Visitorsは{Total_uv}"）

この方法は、計算上の負(fù)擔(dān)をあまり追加せずに、複數(shù)のソースからのデータを簡単に數(shù)えるのに役立ちます。

2. 定期的にクリーンなHLL ：HLLのデータが蓄積されます。毎日UVなどの期間內(nèi)にデータをカウントする必要がある場合は、定期的にHLLデータをクリーニングする必要があります。たとえば、毎朝の早い時間にHLLをリセットします。

 ＃毎朝HLLをリセットします
R.Delete（ 'Daily_uv'）

これにより、統(tǒng)計が正確であり、長い蓄積のために過度のメモリ使用量がないことが保証されます。

3. 他のデータ構(gòu)造と組み合わせて使用??する：HLLは、一意の要素の數(shù)に関する統(tǒng)計でうまく機(jī)能しますが、他の點で他のデータ構(gòu)造ほど良くない場合があります。たとえば、各ユーザーの特定のアクセス時間を知る必要がある場合は、HLLとRedisセットまたはリストデータ構(gòu)造の組み合わせを使用できます。

 ＃HLLを使用してUVSをカウントします
r.pfadd（ 'Daily_uv'、user_id）

＃セットを使用してユーザーアクセス時間r.sadd（f'user：{user_id}：visits '、current_time）を保存する

この方法により、UVをカウントしながら、各ユーザーのアクセス詳細(xì)を取得できます。

HLLを使用するときに注意を払うためのいくつかの一般的な誤解とポイントがあります。

• 誤解1：HLLは、すべての統(tǒng)計シナリオに適しています。前述のように、HLLは近似を提供し、アプリケーションシナリオに絶対に正確なデータが必要な場合、HLLはもはや最良の選択ではない場合があります。
• 神話2：HLLのメモリの使用は常に小さいです。通常、HLLのメモリフットプリントは小さいですが、定期的にクリーンアップしないと、メモリフットプリントが徐々に増加する場合があります。
• 注：HLLのエラー率。 HLLのエラー率は通常0.81％前後ですが、極端な場合にはエラーが大きくなる可能性があるため、HLLを使用する場合のエラーに対して特定の許容範(fàn)囲があります。

全體として、RedisのHyperLoglogは、大規(guī)模なデータ統(tǒng)計を扱う際に非常に便利なツールです。合理的な使用技術(shù)と一般的な誤解を避けることにより、HLLの利點に完全なプレイを行い、大規(guī)模なデータの統(tǒng)計的ニーズに簡単に対処できます。

以上がビッグデータ統(tǒng)計でredishyperloglogを使用するためのヒントの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。