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Redis有一亿个keys要统计,应该用哪种集合?

壹小俊 发布时间:2021-10-21 15:59:57 ,浏览量:3

在Web和移动应用的业务场景中,我们经常需要保存这样一种信息:一个key对应了一个数据集合。我举几个例子。

  • 手机App中的每天的用户登录信息:一天对应一系列用户ID或移动设备ID;
  • 电商网站上商品的用户评论列表:一个商品对应了一系列的评论;
  • 用户在手机App上的签到打卡信息:一天对应一系列用户的签到记录;
  • 应用网站上的网页访问信息:一个网页对应一系列的访问点击。

我们知道,Redis集合类型的特点就是一个键对应一系列的数据,所以非常适合用来存取这些数据。但是,在这些场景中,除了记录信息,我们往往还需要对集合中的数据进行统计,例如:

  • 在移动应用中,需要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,需要统计评论列表中的最新评论;
  • 在签到打卡中,需要统计一个月内连续打卡的用户数;
  • 在网页访问记录中,需要统计独立访客(Unique Visitor,UV)量。

通常情况下,我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的,比如百万、千万级别的用户数量,或者千万级别、甚至亿级别的访问信息。所以,我们必须要选择能够非常高效地统计大量数据(例如亿级)的集合类型。

要想选择合适的集合,我们就得了解常用的集合统计模式。这节课,我就给你介绍集合类型常见的四种统计模式,包括聚合统计、排序统计、二值状态统计和基数统计。我会以刚刚提到的这四个场景为例,和你聊聊在这些统计模式下,什么集合类型能够更快速地完成统计,

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