Redis HyperLogLog Operationen

Einführung

In diesem Lab werden Sie die Redis HyperLogLog-Operationen erkunden. HyperLogLog ist eine leistungsstarke Datenstruktur in Redis, die es Ihnen ermöglicht, die Anzahl der eindeutigen Elemente in einem Set zu schätzen, selbst bei sehr großen Datensätzen. Dies wird als Kardinalitätsschätzung (cardinality estimation) bezeichnet. Sie lernen, PFADD zum Hinzufügen von Elementen, PFCOUNT zum Zählen eindeutiger Elemente und PFMERGE zum Zusammenführen von HyperLogLogs zu verwenden. Dieses Lab bietet Ihnen praktische Erfahrungen bei der effizienten Verfolgung eindeutiger Benutzer.

Skills Graph

Hinzufügen von Elementen mit PFADD

In diesem Schritt lernen Sie, wie Sie einem HyperLogLog Elemente mit dem Befehl PFADD hinzufügen. Wenn der HyperLogLog nicht existiert, erstellt PFADD ihn automatisch.

PFADD verstehen

Der Befehl PFADD fügt einem HyperLogLog ein oder mehrere Elemente hinzu.

Syntax:

PFADD key element [element ...]

• key: Der Name des HyperLogLog.
• element: Das/die Element(e), das/die dem HyperLogLog hinzugefügt werden soll(en).

Beispiel:

Verbinden Sie sich zunächst mit dem Redis-Server, indem Sie den Befehl redis-cli in Ihrem Terminal verwenden:

redis-cli

Lassen Sie uns nun einen HyperLogLog namens myhyperloglog erstellen und ihm einige Elemente hinzufügen.

PFADD myhyperloglog item1 item2 item3

Sie sollten die folgende Ausgabe sehen:

(integer) 1

Die Antwort (integer) 1 zeigt an, dass mindestens ein Element zum HyperLogLog hinzugefügt wurde. Dies bedeutet nicht unbedingt, dass alle Elemente neu (eindeutig) waren.

Denken Sie daran, redis-cli nach der Ausführung des Befehls zu verlassen:

exit

Praktische Übung:

1. Verbinden Sie sich mit dem Redis-Server mit redis-cli.
2. Erstellen Sie einen HyperLogLog namens users.
3. Fügen Sie die folgenden Benutzer-IDs zum users HyperLogLog hinzu: user1, user2, user3, user4, user5.
4. Verlassen Sie redis-cli.

PFADD users user1 user2 user3 user4 user5
exit

Im nächsten Schritt lernen Sie, wie Sie die Anzahl der eindeutigen Benutzer mit dem Befehl PFCOUNT schätzen können.

Zählen eindeutiger Elemente mit PFCOUNT

In diesem Schritt lernen Sie, wie Sie den Befehl PFCOUNT verwenden, um die Anzahl der eindeutigen Elemente in einem HyperLogLog zu schätzen.

PFCOUNT verstehen

Der Befehl PFCOUNT gibt eine Annäherung an die Kardinalität (Anzahl der eindeutigen Elemente) der Menge zurück, die vom HyperLogLog beobachtet wird. Es ist wichtig zu beachten, dass HyperLogLog eine Schätzung liefert, keine exakte Zählung.

Syntax:

PFCOUNT key

• key: Der Name des HyperLogLog.

Beispiel:

Fahren wir mit dem vorherigen Schritt fort und schätzen wir die Anzahl der eindeutigen Benutzer im users HyperLogLog.

Verbinden Sie sich mit dem Redis-Server mit redis-cli:

redis-cli

Verwenden Sie nun den Befehl PFCOUNT:

PFCOUNT users

Sie sollten eine ähnliche Ausgabe wie diese sehen:

(integer) 5

Die Ausgabe (integer) 5 zeigt an, dass der HyperLogLog schätzt, dass es ungefähr 5 eindeutige Benutzer im users HyperLogLog gibt.

Verlassen Sie redis-cli:

exit

Praktische Übung:

1. Verbinden Sie sich mit dem Redis-Server mit redis-cli.
2. Verwenden Sie den Befehl PFCOUNT, um die Anzahl der eindeutigen Benutzer im users HyperLogLog zu schätzen.
3. Verlassen Sie redis-cli.

PFCOUNT users
exit

Fügen wir nun dem users HyperLogLog weitere Benutzer hinzu, einschließlich eines Duplikats, und zählen wir dann erneut.

redis-cli

PFADD users user3 user6 user7
PFCOUNT users
exit

Im nächsten Schritt lernen Sie, wie Sie HyperLogLogs zusammenführen.

Zusammenführen von HyperLogLogs mit PFMERGE

In diesem Schritt lernen Sie, wie Sie mehrere HyperLogLogs mit dem Befehl PFMERGE zu einem einzigen HyperLogLog zusammenführen. Dies ist nützlich, wenn Ihre Daten auf mehrere HyperLogLogs verteilt sind und Sie eine Schätzung der Gesamtzahl der eindeutigen Elemente erhalten möchten.

PFMERGE verstehen

Der Befehl PFMERGE führt mehrere HyperLogLogs in einem Ziel-HyperLogLog zusammen. Das Ziel-HyperLogLog enthält die Vereinigung der Elemente aus allen Quell-HyperLogLogs.

Syntax:

PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]

• destkey: Der Name des Ziel-HyperLogLog (wo das zusammengeführte Ergebnis gespeichert wird). Wenn es nicht existiert, wird es erstellt. Wenn es existiert, wird es überschrieben.
• sourcekey: Der/die Name(n) der Quell-HyperLogLogs, die zusammengeführt werden sollen.

Beispiel:

Lassen Sie uns ein neues HyperLogLog namens new_users erstellen und ihm einige Benutzer hinzufügen.

redis-cli

PFADD new_users user8 user9 user10
exit

Lassen Sie uns nun die HyperLogLogs users und new_users in einem neuen HyperLogLog namens all_users zusammenführen.

redis-cli

PFMERGE all_users users new_users

Sie sollten die folgende Ausgabe sehen:

OK

Die Antwort OK zeigt an, dass der Zusammenführungsvorgang erfolgreich war.

Lassen Sie uns nun die Anzahl der eindeutigen Benutzer im all_users HyperLogLog schätzen:

PFCOUNT all_users
exit

Sie sollten eine ähnliche Ausgabe wie diese sehen:

(integer) 7

Die Ausgabe (integer) 7 zeigt an, dass der HyperLogLog schätzt, dass es ungefähr 7 eindeutige Benutzer im zusammengeführten all_users HyperLogLog gibt.

Praktische Übung:

1. Verbinden Sie sich mit dem Redis-Server mit redis-cli.
2. Verwenden Sie den Befehl PFMERGE, um die HyperLogLogs users und new_users in einem neuen HyperLogLog namens all_users zusammenzuführen.
3. Verwenden Sie den Befehl PFCOUNT, um die Anzahl der eindeutigen Benutzer im all_users HyperLogLog zu schätzen.
4. Verlassen Sie redis-cli.

PFMERGE all_users users new_users
PFCOUNT all_users
exit

Damit ist das Lab zur Verwendung von HyperLogLogs in Redis abgeschlossen. Sie haben gelernt, wie man Elemente hinzufügt, eindeutige Elemente zählt und HyperLogLogs zusammenführt.

Zusammenfassung

In diesem Lab haben Sie gelernt, wie Sie den Befehl PFADD in Redis verwenden, um Elemente zu einer HyperLogLog-Datenstruktur hinzuzufügen. Der Befehl PFADD aktualisiert das HyperLogLog effizient, um die Kardinalität (Cardinality) einer Menge zu schätzen, ohne die Elemente selbst zu speichern. Sie haben auch gelernt, wie Sie PFCOUNT verwenden, um die Kardinalität eines HyperLogLog zu schätzen, und PFMERGE, um mehrere HyperLogLogs zu einem zusammenzuführen. Dies bietet eine leistungsstarke und effiziente Möglichkeit, eindeutige Elemente in großen Datensätzen zu verfolgen.