HyperLogLog HyperLogLog 可以接受多个元素作为输入,并给出输入元素的基数估算值: • 基数:集合中不同元素的数量.比如 {'apple', 'banana', 'cherry', 'banana', 'apple'} 的基数就是 3 . • 估算值:算法给出的基数并不是精确的,可能会比实际稍微多一些或者稍微少一些,但会控制在合理的范围之内. HyperLogLog 的优点是,即使输入元素的数量或者体积非常非常大,计算基数所需的空间总是固定的.并且是很小的. 在 Redis

1.什么是表连接? 答:比如两张表,要获取的信息来自两张表,就需要通过外键的形式进行两张表的连接.最后产后组合信息. 表连接是通过join连接的.表连接说白了就是产生一个大表.表连接也都是用于查询上的,用户查询获得多种信息. 2.什么情况下用到分组? 答:涉及到每个“xxx字段”时,就是典型分组,要用group by xxx字段. 分组时,基本都要显示分组的字段,这样才能区分是哪个被分组的字段有什么数据. 比如从student表中查询每个院系有多少人 mysql> SELECT departme

假设postgreSQL中表名为user,现在需要计算每个用户参加过的次数(is_join字段为null时不算,表中的null并不是字符串''或者字符串'Null' ,而是数据库中的null类型) user_name join_time finding YES fidding YES fidding Null hong YES hong YES 所以我们只需要对name分组并计算join_time不为null的个数,sql语句如下 SELECT name, SUM(CASE WHEN is_jo

SELECT count(distinct uid) FROM `two_users`

app.title = '堆叠条形图'; option = { tooltip : { trigger: 'axis', axisPointer : { // 坐标轴指示器,坐标轴触发有效 type : 'shadow' // 默认为直线,可选为:'line' | 'shadow' } }, legend: { data: ['直接访问', '邮件营销','联盟广告','视频广告','搜索引擎'] }, toolbox: { show: true, feature: { dataZoom: {

1.bitmap位图 1.1 bitmap位图的概念 首先来看一个例子,字符串big, 字母b的ASCII码为98,转换成二进制为 01100010 字母i的ASCII码为105,转换成二进制为 01101001 字母g的ASCII码为103,转换成二进制为 01100111 如果在Redis中,设置一个key,其值为big,此时可以get到big这个值,也可以获取到 big的ASCII码每一个位对应的值,也就是0或1 例如: 127.0.0.1:6379> set hello big OK 1

1.bitmap位图 1.1 bitmap位图的概念 首先来看一个例子,字符串big, 字母b的ASCII码为98,转换成二进制为 01100010 字母i的ASCII码为105,转换成二进制为 01101001 字母g的ASCII码为103,转换成二进制为 01100111 如果在Redis中,设置一个key,其值为big,此时可以get到big这个值,也可以获取到 big的ASCII码每一个位对应的值,也就是0或1 例如: 127.0.0.1:6379> set hello big OK 1

HyperLogLog 什么是 HyperLogLog HyperLogLog 是基于 HyperLogLog 算法的一种数据结构,该算法可以在极小空间完成独立数量统计. 在本质上还是字符串类型. 重要 API 命令 含义 pfadd key element1 [element2...] 向HyperLogLog中添加元素 pfcount key1 [key2...] 计算HyperLogLog的独立总数 pfmerge destKey key1 [key2...] 合并多个hyperLogLo

HyperLogLog 实现一个功能 统计网站的UV (user view),区别PV (page view) 数据去重 统计总数 同一个用户的反复点击进入记为 1 次 解决方案 最简单的思路是记录集合A中所有不重复元素的集合S,当新来一个元素x,若S中不包含元素x,则将x加入S,否则不加入,集合A的基数就是集合S中元素的数量 数据量大时存在的问题 存储内存会线性增长 集合S中的元素数量增多时,需要用布隆过滤器(检索一个元素是否在一个集合中) hashmap.set 内存占用大 假设定义Hash

 题目

1.HyperLoglog简介 HyperLoglog是redis新支持的两种类型中的另外一种(上一种是位图类型Bitmaps).主要适用场景是海量数据的计算.特点是速度快.占用空间小. 同样是用于计算,HyperLoglog在适用场景方面与Bitmaps方面有什么不同呢.我个人的理解是,Bitmaps更适合用于验证的大数据,比如签到, 记录某用户是不是当天进行了签到,签到了多少天的时候.也就是说,你不光需要记录数据,还需要对数据进行验证的时候使用Bitmaps. HyperLoglog则用于只

一.概念1.redis在2.8.9版本添加了HyperLogLog结构.2.redis HyperLogLog是用来做基数统计的算法,HyperLogLog的优点是:在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定的.并且使很小的.3.在redis里面,每个HyperLogLog键只需要花费12kb内存,就可以计算接近2^64个不同元素的基数.这和计算基数时,元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比.4.但是,因为HyperLogLog只会根据输入元素来计算基数,而不会存储输入元

AngularJS 1)什么是AngularJS AngularJS 简介 AngularJS 是一个 JavaScript 框架.它可通过 <script> 标签添加到 HTML 页面. AngularJS 通过 指令 扩展了 HTML,且通过 表达式 绑定数据到 HTML. AngularJS 使得开发现代的单一页面应用程序(SPAs:Single Page Applications)变得更加容易. AngularJS 把应用程序数据绑定到 HTML 元素. AngularJS 可以克隆和

Redis 的键命令.HyperLogLog 命令.脚本命令.连接命令.服务器命令 Redis 的键命令 Redis 的键命令主要用于管理 Redis 的键,如删除键.查询键.修改键及设置某个键等. 1. EXISTS 命令:判断键是否存在 2. KEYS 命令:查找键 KEYS 命令用于按照指定的模式(pattern)查找所有的 key.参数 pattern 类似于正则表达式. ● KEYS*:表示匹配查找数据库中的所有 key. ● KEYS r?dis:表示匹配 radis.redis.r

1.1 导言 如果你从来没使用过 Redis 数据库,那你肯定会问,为什么我们要学 Redis数据库,我只使用 MySQL 或 Oracle 就够了.其实 Redis 虽叫数据库,可又不是传统意义上的关系型数据库,Redis 是一个高性能的 Key-Value 数据库. 首先我们先来讲一下 Redis 的历史.Redis 其实是作者 Salvatore Sanfilippo 为了解决实际问题而创造出来的.当时作者 Salvatore 有这么一个需求,就是多个网站不断向服务器发送页面,而服务器需要

全局命令: 1.查看所有键:keys * 2.键总数:dbsize 3.检查键是否存在:exists key 4.删除键:del key [key ...] 5.键过期:expire key seconds --当超过过期时间后,会自动删除键,例:expire hello 10 6.键的剩余过期时间:ttl key --返回键的剩余过期时间:大于等于0的整数:键剩余的过期时间:-1:键没设置过期时间:-2:键不存在 7.键的数据结构类型:type key --string(字符串).hash(哈

第一章 redis初识 1.1 Redis是什么 介绍 开源:早起版本2w3千行 基于键值对的存储系统:字典形式 多种数据结构:字符串,hash,列表,集合,有序集合 高性能,功能丰富 那些公司在用 github,twitter,stackoverflow,阿里,百度,微博,美团,搜狐 1.2 Redis特性(8个) 速度快:10w ops(每秒10w读写),数据存在内存中,c语言实现,单线程模型 持久化:rdb和aof 多种数据结构: 5大数据结构 BitMaps位图:布隆过滤器   本质是

文章目录 Redis的介绍.优缺点.使用场景 Linux中的安装 常用命令 Redis各个数据类型及其使用场景 Redis字符串(String) Redis哈希(Hash) Redis列表(List) Redis集合(Set) Redis有序集合(sorted set) Redis - 瑞士军刀 慢查询 pipeline流水线 发布订阅 bitmap HyperLogLog算法 GEO Redis持久化,数据备份与恢复 RDB AOF SpringBoot + Jedis + 1主2从3哨兵 实

个人博客网:https://wushaopei.github.io/    (你想要这里多有) 目录: 慢查询 Pipeline 发布订阅 Bitmap(位图) HyperLogLog GEO 一.慢查询 1.慢查询: 生命周期 三个命令 两个配置 运维经验 2.生命周期图解: ​ 两点说明: 慢查询发生在第3阶段 (如:keys *) 客户端超时不一定慢查询,但慢查询是客户端超时的一个可能因素 两个配置: -slowlog-max-len 慢查询是一个先进先出队列 队列是固定长度的 Redis

在文章:这些.NET开源项目你知道吗?让.NET开源来得更加猛烈些吧!(第二辑) 与 .NET平台开源项目速览(3)小巧轻量级NoSQL文件数据库LiteDB中,介绍了LiteDB的基本使用情况以及部分技术细节,我还没有在实际系统中大量使用,但文章发布后,有不少网友( loogn)反应在实际项目中使用过,效果还可以吧.同时也有人碰到了关于LiteDB关于分页的问题,还不止一个网友,很显然这个问题从我的思考上来说,作者不可能不支持,同时也翻了一下源码,发现Find方法有skip和limite参数,

MS   SQL   Server查询优化方法查询速度慢的原因很多,常见如下几种 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)          2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应.          3.没有创建计算列导致查询不优化.          4.内存不足          5.网络速度慢          6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量)          7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)