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在業務場景中經常需要統計，如某直播累計觀看人數、獨立訪客人數、歷史總觀看人數等等，再比如要統計某學生某月的簽到情況等，遇到統計的情況，就需要思考如何合理地選擇?Redis?數據類型，這篇文章學習一下各種統計的業務場景和分類，這樣就能很容易的對應各種統計需求了。

1.筆記圖

2.Redis 聚合統計

2.1 場景

• 交集統計：統計多個集合的共有元素

• 差集統計：統計一個集合相比于另一個集合有車別的元素

• 并集統計：統計多個集合的所有元素

2.2 舉例

• 記錄所有登錄過的用戶ID：

• 記錄某天所有登錄過的用戶ID：

• 記錄某天新增的用戶ID：如記錄?1?月?4?日和?1?月?5?日所有用戶?ID，求它們差集合就是新增用戶，求差集命令：

  SDIFFSTORE user_new user_id_20200804 user_id_20200803

  Tips：表示將?user_id_20200804?集合和?user_id?集合求差集，并保存至?user_new?集合中，可表示?20200804?這個日期的新增用戶數。

• 記錄某天留存下的用戶ID：如記錄?1?月?4?日和?1?月?5?日所有用戶?ID，然后求它們交集就是當日留存用戶，求交集命令:

  SINTERSTORE user_new user_id_20200804 user_id_20200803

  Tips：表示將?user_id_20200804?集合和?user_id?集合求交集，并保存至?user_new?集合中，可表示?20200804?留存的用戶數。

2.3 優化建議

• Set?的差集、并集和交集的計算復雜度較高，直接執行這些計算，會導致?Redis?實例阻塞

• 可以從主從集群中選擇一個從庫，讓它專門負責聚合計算，或者是把數據讀取到客戶端，在客戶端來完成聚合統計

3.排序統計舉例

• 獲取最新評論列表：按評論時間的先后給每條評論設置一個權重值，然后再把評論保存到?Sorted Set?中

  ZRANGEBYSCORE comments N-9 N

4.二值狀態

• 統計 ID 3000 的用戶在 2020 年 8 月份的簽到情況:

  • 統計?ID 3000?的用戶在?2020?年?8?月份的簽到情況

    SETBIT uid_sign_3000_202008 2 1

  • 檢查該用戶?8?月?3?日是否簽到

    GETBIT uid_sign_3000_202008 2

  • 統計該用戶在?8?月份的簽到次數

    BITCOUNT uid_sign_3000_202008

• 如果記錄了 1 億個用戶 10 天的簽到情況，你有辦法統計出這 10 天連續簽到的用戶總數嗎？:

  • 把每天的日期作為?key，每個?key?對應一個?1?億位的?Bitmap，每一個?bit?對應一個用戶當天的簽到情況

  • 對?10?個?Bitmap?做?與?操作，得到的結果也是一個?Bitmap

  • BITCOUNT?統計下?Bitmap?中的?1?的個數，這就是連續簽到?10?天的用戶總數了

5.基數統計舉例

• 統計某個網頁一天的獨立訪客(UV)：HyperLogLog

  • PFCOUNT uv_20180808

  • PFADD uv_20180808 user1 user2 user3 user4 user5

  • 統計結果是有一定誤差的，標準誤算率是?0.81%，但是它非常節省空間

6.各個數據類型統計

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的获取两个数据的交集_Redis学习笔记统计该如何选择数据类型的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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