【redis】redis四种统计模式

1、简介

Redis的四种统计模式包括聚合统计、排序统计、二值状态统计和基数统计。

2、聚合统计

2.1概述

定义：聚合统计是指统计多个集合元素的聚合结果，包括交集统计、差集统计和并集统计。
场景：在移动应用中，可以统计每天的新增用户数和第二天的留存用户数；在电商网站的商品评论中，可以统计评论列表中的最新评论；在签到打卡中，可以统计一个月内连续打卡的用户数；在网页访问记录中，可以统计独立访客(UV)量。
实现方式：Redis的Set类型支持集合内的增删改查操作，并且支持多个集合间的交集、并集、差集操作。但在数据量较大的情况下，直接执行这些计算可能会导致Redis实例阻塞。为了避免阻塞，可以从主从集群中选择一个从库专门负责聚合计算，或者将数据读取到客户端，在客户端完成聚合统计。

2.2主要方法和数据结构

2.2.1数据结构

Set（集合）
- 应用场景：适用于聚合计算（并集、交集、差集）场景，如点赞、共同关注、抽奖活动等。
- 底层实现：由哈希表或整数集合实现。如果集合中的元素都是整数且元素个数小于512个（默认值，可通过set-maxintset-entries配置），Redis会使用整数集合作为Set类型的底层数据结构；否则，使用哈希表。
- 主要命令：
  - SUNIONSTORE：计算多个集合的并集，并将结果存储在新的集合中。
  - SDIFFSTORE：计算一个集合与另一个集合的差集，并将结果存储在新的集合中。
  - SINTERSTORE：计算多个集合的交集，并将结果存储在新的集合中。
Zset（有序集合）
- 应用场景：适用于需要按照特定分数进行排序的场景，如排行榜、电话和姓名排序等。
- 底层实现：由压缩列表或跳表实现。如果有序集合的元素个数小于128个，并且每个元素的值小于64字节时，Redis会使用压缩列表作为Zset类型的底层数据结构；否则，使用跳表。
- 主要命令：
  - ZADD：向有序集合中添加一个或多个元素，或者更新已存在元素的分数。
  - ZRANGE、ZREVRANGE：根据分数范围获取有序集合中的元素，前者按分数升序排列，后者按分数降序排列。
  - ZRANGEBYSCORE、ZREVRANGEBYSCORE：通过分数范围查询有序集合中的元素，并返回结果。

2.2.2主要方法

交集统计：使用SINTERSTORE命令计算多个集合的共有元素。
差集统计：使用SDIFFSTORE命令统计一个集合相对于另一个集合独有的元素。
并集统计：使用SUNIONSTORE命令统计多个集合的所有元素。
有序集合排序统计：利用Zset的分数属性，通过ZRANGE、ZREVRANGE、ZRANGEBYSCORE、ZREVRANGEBYSCORE等命令，根据分数进行排序并获取元素。

3、排序统计

3.1概述

定义：排序统计涉及到数据的排名和顺序。
场景：排行榜、按收藏或点赞数排序的场景等。
实现方式：Redis的List和Sorted Set类型属于有序集合。List是按照元素进入List的顺序进行排序的，而Sorted Set可以根据元素的权重来排序。在需要分页显示或数据更新频繁的场景中，Sorted Set是一个更好的选择，因为它能根据元素的实际权重来排序和获取数据。

3.2主要方法和数据结构

3.21数据结构

List（列表）：
- 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。可以从头部（左边）或尾部（右边）添加元素。
- 底层基于链表实现，头尾操作效率高，中间操作效率低。
- 可以使用LPUSH、RPUSH、LINDEX等命令进行排序和访问操作。
Set（集合）：
- Set是String类型的无序集合，基于哈希表实现。
- 本身就是一个键值对集合，键为元素值，值为null。
- 集合中的元素不重复，可以使用SORT命令进行排序，但需要注意，对Set类型排序时会忽略元素的分数，只针对元素自身的值进行排序。
Zset（有序集合）：
- Zset和Set一样也是String类型元素的集合，但每个元素都会关联一个double类型的分数（score）。
- 通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。
- 成员是唯一的，但分数可以重复。
- 底层数据结构采用SkipList和哈希表（HT/Dict）组合方式实现。
- 可以使用ZADD、ZRANGE、ZREVRANGEBYSCORE等命令进行添加、排序和访问操作。

3.2.2主要方法

List排序：
- 通过LPUSH、RPUSH等命令向列表中添加元素。
- 使用LINDEX命令根据索引获取元素。
- 使用LLEN命令获取列表长度。
- 可以通过SORT命令对列表进行排序，但通常List本身并不直接支持高效的排序操作，因为它主要是基于链表实现的。
Set排序：
- 使用SADD命令向集合中添加元素。
- 使用SMEMBERS命令获取集合中所有元素。
- 使用SORT命令对集合进行排序，但会忽略元素的分数，只根据元素值排序。
Zset排序：
- 使用ZADD命令向有序集合中添加元素，并指定分数。
- 使用ZRANGE、ZREVRANGE等命令根据分数范围获取元素。
- 使用ZRANGEBYSCORE、ZREVRANGEBYSCORE等命令根据分数进行排序并获取元素。
- 分数可以用于实现高效的排序功能，因为有序集合既可以根据分数进行排序，又可以保持插入顺序。

4、二值状态统计

4.1概述

定义：二值状态统计是指集合元素的取值只有0和1两种状态，通常用于表示某个事件是否发生或某个条件是否成立。
场景：例如每天的签到打卡信息，用户要么打卡了（1），要么没打卡（0）。
实现方式：对于二值状态统计，Redis中的Bitmap是一个有效的工具。用户一天的打卡状态可以用1个bit位来表示（0或1），这样可以有效地节省内存空间。

4.2主要方法和数据结构

4.2.1数据结构：Bitmap

基本概念：Bitmap可以看作是一个bit数组，其中每个bit位表示一个元素的二值状态（0或1）。在Redis中，String类型会保存为二进制的字节数组，Redis则利用这些字节数组的每个bit位来表示二值状态。
内存效率：由于每个元素的状态只需要一个bit位来表示，因此Bitmap在存储大量二值状态时非常节省内存。例如，一亿个用户的二值状态只需要大约12MB的内存（100000000 / 8 / 1024 / 1024 = 12MB）。

4.2.2主要方法

SETBIT：设置或清除指定key的value在offset处的bit值（只能是0或1）。
- 语法：SETBIT key offset value
- 示例：SETBIT uid:sign:3000:20200803 2 1（表示用户ID为3000在2020年8月3日的某个时刻签到了，用bit位的第3位（从0开始计数）来表示）
GETBIT：获取指定key的value在offset处的bit位的值。
- 语法：GETBIT key offset
- 示例：GETBIT uid:sign:3000:20200803 2（获取用户ID为3000在2020年8月3日的签到状态）
BITCOUNT：统计指定key的value中值为1的bit位的数量。
- 语法：BITCOUNT key [start] [end]
- 示例：BITCOUNT uid:sign:3000:202008（统计用户ID为3000在2020年8月的签到次数）
BITOP：对多个Bitmap按位进行“与”、“或”和“异或”操作，并将结果保存到一个新的Bitmap中。
- 语法：BITOP operation destkey key [key ...]
- 示例：使用BITOP AND resmap bm1 bm2 bm3将bm1、bm2和bm3进行按位与操作，结果保存到resmap中

5、基数统计

5.1概述

定义：基数统计是指统计一个集合中不重复的元素个数，例如统计UV（独立访客）。
场景：在网页访问记录中，需要统计独立访客的数量。
实现方式：Redis的Set类型默认支持去重，但在数据很多时，Set类型也会消耗很大的内存空间。此时，可以使用Redis提供的HyperLogLog。HyperLogLog是一种用于统计基数的数据集合类型，它的最大优势在于当集合元素数量非常多时，它计算基数所需的空间总是固定的，而且还很小。每个HyperLogLog只需要花费12KB内存，就可以计算接近2^64个元素的基数。但请注意，HyperLogLog的统计结果是有一定误差的，标准误算率是0.81%。

5.2主要方法和数据结构

5.2.1HyperLogLog数据结构

HyperLogLog是Redis提供的一种特殊数据结构，用于高效地估计数据集的基数（即不重复元素的数量）。它具有以下特点：

内存效率：HyperLogLog使用固定大小的内存来存储估计值，不受集合中元素数量的影响。这使得它适用于处理大规模数据集，内存占用是固定的。
误差率：HyperLogLog提供的是一种近似计数，而不是精确计数。其标准误差率约为0.81%，这对于许多应用场景来说已经足够准确。
合并操作：HyperLogLog支持多个集合的合并操作，可以方便地计算多个数据源的并集基数。

5.2.2主要方法

HyperLogLog在Redis中提供了以下几个主要命令：

PFADD：将一个或多个元素添加到HyperLogLog中。
- 语法：PFADD key element [element ...]
- 示例：PFADD myloglog user1 user2 user3
PFCOUNT：返回HyperLogLog的基数估计值，即估计的不同元素的数量。
- 语法：PFCOUNT key [key ...]
- 示例：PFCOUNT myloglog
PFMERGE：将多个HyperLogLog合并为一个新的HyperLogLog。
- 语法：PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]
- 示例：PFMERGE mergedloglog myloglog1 myloglog2 myloglog3