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一、HyperLogLog基数统计
HyperLogLog，下面简称为HLL，它是 LogLog 算法的升级版，作用是能够提供不精确的去重计数。存在以下的特点：
- 代码实现较难。
- 能够使用极少的内存来统计巨量的数据，在 Redis 中实现的 HyperLogLog，只需要12K内存就能统计2^64个数据。
- 计数存在一定的误差，误差率整体较低。标准误差为 0.81% 。
- 误差可以被设置辅助计算因子进行降低。
稍微对编程中的基础数据类型内存占用有了解的同学，应该会对其只需要12K内存就能统计2^64个数据而感到惊讶。为什么这样说呢，下面我们举下例子：
取 Java 语言来说，一般long占用8字节，而一字节有8位，即：1 byte = 8 bit，即long数据类型最大可以表示的数是：2^63-1。对应上面的2^64个数，假设此时有2^63-1这么多个数，从 0 ~ 2^63-1，按照long以及1k = 1024字节的规则来计算内存总数，就是：((2^63-1) * 8/1024)K，这是很庞大的一个数，存储空间远远超过12K。而 HyperLogLog 却可以用 12K 就能统计完。
1. pfadd元素添加
将除了第一个参数以外的参数存储到以第一个参数为变量名的HyperLogLog结构中.
这个命令的一个副作用是它可能会更改这个HyperLogLog的内部来反映在每添加一个唯一的对象时估计的基数(集合的基数).
如果一个HyperLogLog的估计的近似基数在执行命令过程中发了变化， PFADD 返回1，否则返回0，如果指定的key不存在，这个命令会自动创建一个空的HyperLogLog结构（指定长度和编码的字符串）.
如果在调用该命令时仅提供变量名而不指定元素也是可以的，如果这个变量名存在，则不会有任何操作，如果不存在，则会创建一个数据结构（返回1）.
了解更多HyperLogLog数据结构，请查阅PFCOUNT命令页面.
返回值
integer-reply
如果 HyperLogLog 的内部被修改了,那么返回 1,否则返回 0 .
实例
127.0.0.1:6379> pfadd hll one two three four
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd hll five sex
(integer) 1
127.0.0.1:6379>2. pfcount元素统计（不重复统计）
Hyperloglog 是用来做基数统计的数据类型
假设有如下一个数据集 { 1, 3, 5, 7, 9, 5 }，那么这个数据集的基数就是 { 1, 3, 7, 9}，基数即是值一个数据集中的不重复元素
返回值
integer-reply:
PFADD添加的唯一元素的近似数量.
实例
127.0.0.1:6379> pfcount hll
(integer) 63. PFMERGE元素合并
PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]
将多个 HyperLogLog 合并（merge）为一个 HyperLogLog ， 合并后的 HyperLogLog 的基数接近于所有输入 HyperLogLog 的可见集合（observed set）的并集.
合并得出的 HyperLogLog 会被储存在目标变量（第一个参数）里面， 如果该键并不存在， 那么命令在执行之前， 会先为该键创建一个空的.
返回值
simple-string-reply: 这个命令只会返回 OK.
127.0.0.1:6379> pfadd hll2 1 2 3 4
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfmerge hll3 hll hll2
OK
127.0.0.1:6379> pfcount hll3
(integer) 10
127.0.0.1:6379>
