前言 我们先思考一个常见的业务问题:如果你负责开发维护一个大型的网站,有一天老板找产品经理要网站每个网页每天的 UV 数据,然后让你来开发这个统计模块,你会如何实现? 统计uv的常用方法以及优缺点 其实要是单纯的统计pv是比较好办的,直接用redis的incr就行,但是uv的话,它要去重,同一个用户一天之内的多次访问请求只能计数一次.这就要求每一个网页请求都需要带上用户的 ID,无论是登陆用户还是未登陆用户都需要一个唯一 ID 来标识. set 比较容易想到的是为每一个页面一个独立的 set 集

DISTINCT 方法用于返回唯一不同的值 官方文档给出的示例: $Model->distinct(true)->field('userName')->select(); 解析的SQL:SELECT DISTINCT `userName` FROM `table` 去重统计: $totalRows = $this->where($where)->count('DISTINCT mobilePhone') 解析的SQL:SELECT COUNT(DISTINCT mobileP

1.统计客户忘问量 2.查询某位ID客户是否登录 一亿用户,统计数据10M左右,比较省空间 set usercount 0 设置一个变量,用于记录客户访问量setbit usercount 2 0   两部操作将所有位数都变成0setbit usercount 3 0 bitcount usercount ID 8888 用户登录setbit usercount 4999 1     将4999位改成1,记录4999登陆过bitcount usercount     统计有多少位是1,统计出客户

一.背景说明 在Flink中对流数据进行去重计算是常有操作,如流量域对独立访客之类的统计,去重思路一般有三个: 基于Hashset来实现去重 数据存在内存,容量小,服务重启会丢失. 使用状态编程ValueState/MapState实现去重 常用方式,可以使用内存/文件系统/RocksDB作为状态后端存储. 结合Redis使用布隆过滤器实现去重 适用对上亿数据量进行去重实现,占用资源少效率高,有小概率误判. 这里以自定义布隆过滤器的方式,实现Flink窗口计算中独立访客的统计,数据集样例如下:

利用Linux命令进行文本按行去重并按重复次数排序   linux命令行提供了非常强大的文本处理功能,组合利用linux命令能实现好多强大的功能.本文这里举例说明如何利用Linux命令行进行文本按行去重并按重复次数排序.主要用到的命令有sort,uniq.其中,sort主要功能是排序,uniq主要功能是实现相邻文本行的去重. 用于演示的测试文件内容如下: Hello World.     Apple and Nokia.     Hello World.     I wanna buy an A

先写一个命令: cut -d' ' -f1 ~/.bash_history|sort -d | uniq -c|sort -nr|head 这个命令可以统计你历史上输入的命令的次数的前十条 整个命令基于管道 1.cut cut -d' ' -f1 ~/.bash_history 从~/.bash_history这个文件中剪出第一列(参数-f1,多行则为-f1,3等等) -d' ' 表示分隔符.此时分隔符为空格.如果分隔符为冒号,则为“-d:” 2.sort sort -d按字典序排序剪出来的第一

http://zihua.li/2012/07/two-patterns-of-statistics-using-redis/ 产品运行过程中及时记录收集并分析统计数据对产品的持续改进有重要的指导作用.其中有两个很常见的统计模式:每小时新增的用户数量和一周内活跃的用户(对于一个漂流瓶应用,可能是每天都扔瓶子或捞瓶子的用户)数量.在实际开发中我使用 Redis 来实现这两个模式. 每小时新增用户数量 每小时新增的用户数量可以用 Redis 的 Hashes 数据类型来实现.Key 名为日期的 yy

1.视图函数 # 不需要登录装饰器,匿名用户也可访问def article_detail(request, id, slug): # print(slug,id) article = get_object_or_404(ArticlePost, id=id, slug=slug) # 连接redis r = redis.StrictRedis(host=settings.REDIS_HOST, port=settings.REDIS_PORT, db=settings.REDIS_DB) # 总

当统计一个有重复的字段可以用这个方法 $count = $model->where($map)->count('distinct(id)'); 转自 http://www.thinkphp.cn/code/185.html

表名:parkUserCost id: patkId: userId: phone: costVal: 适合特定条件下,对某些字段进行去重筛选.(比如限定抢购) 第一种,使用\(first操作符.\)first 会把数组的第一个元素取出,作为一个对象. // 第一种(可转java版本) db.getCollection('parkUserCost').aggregate([ {"$match" : { "$and" : [ // {"name"

1.安装.net操作Redis需要的NuGet包: 这里推荐使用:StackExchange.Redis,在程序包管理器控制台输入命令install-package stackexchange.redis 2.在Action下编写实现代码: public class HomeController : Controller { private readonly static string keyPerfix = "Test_ClickTotal_"; // GET: Home ) { u

package com.iexecloud.cloud.casemanager;import redis.clients.jedis.Jedis;import java.text.SimpleDateFormat;import java.util.Date;public class UVDemo { private Jedis jedis=new Jedis("127.0.0.1"); /** * 添加一次用户访问记录 * @param userid */ public void ad

cat nondomain_access_log.20090722 |awk '{print $1}'| sort | uniq -c |sort -nr

前段时间面试中被问到如上问题,日常不怎么注意积累,以此谨记. 访问IP 页面[nxuser@im440-zh test]$ vi log 135.252.172.181 page1 136.252.172.182 page1 135.252.172.181 page2 135.252.172.183 page1 136.252.172.184 page1 135.252.172.181 page3 135.252.172.185 page1 136.252.172.182 page2 135.2

Redis系列1:深刻理解高性能Redis的本质 Redis系列2:数据持久化提高可用性 Redis系列3:高可用之主从架构 Redis系列4:高可用之Sentinel(哨兵模式) Redis系列5:深入分析Cluster 集群模式 追求性能极致:Redis6.0的多线程模型 追求性能极致:客户端缓存带来的革命 Redis系列8:Bitmap实现亿万级数据计算 Redis系列9:Geo 类型赋能亿级地图位置计算 1 前言 我们来回顾下在这个系列的第一篇 深刻理解高性能Redis的本质 中介绍过R

统计IP访问量 #!/bin/bash # 统计IP的访问量 # 第一步首先得获取到日志的IP # 第二步给IP排序,这样相同的的IP就会在一起 sort # 第三步则给重复的IP统计数量,去重 uniq -c # 最后一步再排序,我们按IP访问量来排序,从大到小等 sort -n awk '{print $1}' access.log |sort |uniq -c | sort -n -r |less # 或者直接注入到一个txt文件里,统计访问量就是这么简单!

/*************************************************************************** * Google Analytics SEO 实时 网站 访问量 统计 * 说明: * 之前一直在想要怎么才能让aplexos.com域名网站能够统计访问量,网站是使用 * github.io搭建,不好统计静态网站访问量,想借助工具,但是效果不好,不小心看 * Google Analytics,然后就注册了,开始尝试着玩,最后发现真是一大杀器,

统计功能是一类极为常见的需求,比如下面这个场景: 为了决定某个功能是否在下个迭代版本中保留,产品会要求统计页面在上新前后的 UV 作为决策依据. 简单来说就是统计一天内,某个页面的访问用户量,如果相同的用户再次访问,也只算记为一次访问. 下面我们将从这个场景出发,讨论如何选择的合适的 Redis 数据结构实现统计功能. Redis与统计 聚合统计 要完成这个统计任务,最直观的方式是使用一个SET保存页面在某天的访问用户 ID,然后通过对集合求差SDIFF和求交SINTER完成统计: # 2020

本章将对Redis的系统状态信息(info命令结果)和Redis的所有配置(包括Standalone.Sentinel.Cluster三种模式)做一个全面的梳理,希望本章能够成为Redis配置统计字典,协助大家分析和解决日常开发和运维中遇到的问题,主要内容如下: □ info系统状态说明. □ Sentinel配置说明. □ Cluster配置说明. 1.info系统状态说明 1.1 命令说明 info命令的使用方法有以下三种 : □ info: 部分Redis系统状态统计信息. □ info

一.HyperLogLog 简介 HyperLogLog 是最早由 Flajolet 及其同事在 2007 年提出的一种 估算基数的近似最优算法.但跟原版论文不同的是,好像很多书包括 Redis 作者都把它称为一种 新的数据结构(new datastruct) (算法实现确实需要一种特定的数据结构来实现). 关于基数统计 基数统计(Cardinality Counting) 通常是用来统计一个集合中不重复的元素个数. 思考这样的一个场景: 如果你负责开发维护一个大型的网站,有一天老板找产品经理要

NoSQL数据库 DBEngines网站中会统计目前数据库在全世界的排名 1.1 什么是NoSQL 最常见的解释是"non-relational",很多人说它是"Not only SQL" NoSQL仅仅是一个概念,泛指非关系型数据库 区别于关系型数据库,他们不保证关系数据的ACID特性 1.2 NoSQL的特点 应用场景 高并发的读写 海量数据的读写 高可扩展性 速度快 不适用场景 需要事务支持 基于sql的结构化查询存储,处理复杂的关系,需要即席查询(用户自定义