但是，如果实时数据的量达到了上百万条，这可能会很昂贵。你可能会想到另一种方法，就是将用户保存在一个 Redis set 集合中，因为 set 天然具备去重的功能。...我们都知道，Redis 有好几种数据结构，比如String、BitMap、Set、Sorted Set等。...Redis Hyperloglog 操作 要进行 Redis Hyperloglog 的操作，我们可以使用以下三个命令： •PFADD•PFCOUNT•PFMERGE 我们用一个实际的例子来解释这些命令...201909281824 201909281825 (integer) 6 由此看来，统计最近一小时我们需要 60 个键，统计最近一天需要 1440 个键，最近 7 天则需要 10080 个键。...的 HyperLoglog 进行数据统计，比如我们要统计从此刻开始往前推一小时、一天、一周的 UV。
前段时间的主要工作是开发统计系统， 统计公司产品的安装量和回访量，统计数据则由客户端调用C接口写入mysql数据库，即我们只需要分析客户端写入的原始数据即可。...下面是对这个项目的一个总结： 系统评估 1、预估当前每天的回访量有大几百万，随着其它产品的不断推广， 要统计的数据可能越来越多。 2、统计的数据有比较强的约束关系。...所以，如果要出按小时统计数据，则必须把前一个小时数据处理完之后才可以处理后面的数据；前一天的数据处理完之后才可以处理后一天的数据。 3、团队中都擅长的是PHP。...数据更新完之后即可根据该数据出报表，因为统计的字段8个左右，所以累计到一定时间之后，这个表的数据也将会很多，前台不适合直接从这里取报表数据。 5、其他报表。...历史数据处理 有个产品需要对历史数据进行重新统计，历史数据有1亿多。
使用redis做任何事情都是基于redis提供的数据结构，那么消息队列有哪几种类型？之前rabbitmq咋说有简单的队列、优先级队列、延迟队列等等。但是那时候咋也没说栈这东西。...那么redis如何做这些事，根据之前的学习。肯定使用list了。 Redis队列（先进先出） 队列中我们说redis提供了很多操作队列的方法。可以从左边添加、右边添加、左边获取、右边获取等等等。...那么我们就使用命令RPUSH进行添加，而获取的时候我们就采用命令LPOP，但是list中可能没有数据，这时候使用LPOP就会返回nil，所以我们可以采用BLPOP命令进行阻塞式的数据获取。...但是如果做异步处理的话，也还行。...Riedis做延迟队列（指定时间执行） Redis做延迟队列其实还是用zset去做，我们用当前的时间+需要延迟的时间作为zset的score，然后我们按照score的增序来获取对应的元素，通过判断时间是否小于当前时间然后执行相关的动作
免费下载地址在 http://linux.linuxidc.com/ 用户名与密码都是www.linuxidc.com 具体下载目录在 /2013年资料/11月/9日/Tomcat安装AWStats做统计..." #允许在web页更新日志，默认为0（命令行更新） AllowToUpdateStatsFromBrowser=1 在awstats/WEB-INF/cgi-bin目录下新建data目录，保存分析数据
wc(world count)是一个统计文件字词，字节，行数的命令，它可以帮我们非常方便的统计以上信息。 主要参数 常见参数如下： -c 统计字节数。 -l 统计行数。 -m 统计字符数。...字节数是数据占用的空间大小，而一个字符可能占多个字节，例如，UTF-8编码中，一个英文字母就是一个字符，占用空间一个字节，而一个中文，则占用3字节大小。...统计命令执行结果数量 实际上个人认为，最常用的还是-l参数，它用来统计文件或标准输出有多少行，那么实际上就可以用来做很多统计的事情了。...grep |wc -l 23 类似这样的用法还有很多，只要你想统计都可以做。...总结 wc命令可用于统计行数，字节数和字符数等，而用于统计命令执行结果的数量的时候非常有效。
很多小伙伴会问：做数据分析，需要懂多少统计学知识？今天简单跟大家分享一下。 一、统计学是个啥 统计学是个历史悠久的学科，有着300年以上历史。...三、初级数据分析师，要掌握哪些 第一部分描述性统计是人人必会的。因为这是做数据分析的最基础知识和基本概念，不管做什么工作都要用到。而且这一部分概念简单，很容易掌握。...学这一部分，最好的办法是对着章节后边的习题做。做对题，通过面试是第一目标。 四、中级数据分析师，要掌握哪些 第三部分知识，是中级以后数据分析师要掌握的。因为这一部分，讲的是用抽样方法做统计推断。...比如统计销售、运营、产品情况，都是全量统计，很少做抽样。只有特定场景需要。 最典型的就是质量检测。比如检查产品的使用寿命、耐用程度、物理强度等指标，就一定得对产品做破坏性检测。...因为时间序列预测使用范围非常广，特别适合领导扔几个数据过来，让我们“做个预测看看”的场景。至于其他方法，建议找个现成的工具（比如SPSS），把数据怼进去，然后对着输出参数做解读。
当一个全新的redis集群已经搭建完成后，需要将原来单实例redis中的数据在线迁移到redis集群中，并且在迁移过程不能影响现有服务，具体需求如下： 在线数据迁移，不能停库。...二、关于redis-migrate-tool Redis-Migrate-Tool（RMT），是唯品会开源的redis数据迁移工具，主要用于异构redis集群间的数据在线迁移，即数据迁移过程中源集群仍可以正常接受业务读写请求...目标可以是：单独的redis实例，twemproxy集群，redis cluster，rdb文件。 RMT启动后模拟成redis slave，请求master的全量数据和增量数据。...三、实验 我们建立一个6实例redis集群和一个单实例redis，向单实例redis插入测试数据，然后用redis-migrate-tool将数据迁移至集群中。...如果是同构集群，做配置发布就可以。如果没有做重启发布，等待源集群没有连接之后，可以关闭REDIS-MIGRATE-TOOL进程（kill或在redis-cli shutdown）。
UPDATED：如果版本够，记得试试 redis-cli 的 bigkeys 选项 如果 MySQL 数据库比较大的话，我们很容易就能查出是哪些表占用的空间；不过如果 Redis 内存比较大的话，我们就不太容易查出是哪些...有一些工具能够提供必要的帮助，比如 redis-rdb-tools 可以直接分析 RDB 文件来生成报告，可惜它不能百分百实现我的需求，而我也不想在它的基础上二次开发。...php $patterns = array( 'foo:.+', 'bar:.+', '.+', ); $redis = new Redis(); $redis->setOption...(Redis::OPT_SCAN, Redis::SCAN_RETRY); $result = array_fill_keys($patterns, 0); while ($keys = $redis...> 当然，前提是你需要提前总结出可能的键模式，简单但不严谨的方法是 MONITOR： shell> /path/to/redis-cli monitor | awk -F '"' '$2
之前的文章介绍了Redis的简单数据结构的相关使用和底层原理，这篇文章我们就来聊一下Redis应该如何保证高可用。...Redis有两种方式来实现数据的持久化，分别是RDB（Redis Database）和AOF（Append Only File)，你可以先简单的把RDB理解为某个时刻的Redis内存中的数据快照，而AOF...实际上在调用save命令时，Redis会判断bgsave是否正在执行，如果正在执行服务器就不能再调用底层的rdbsave函数了，这样做可以避免两个命令之间出现资源竞争的情况。...而且，如果内存的数据量很大的话，RDB即使是通过fork子进程来做的，但是也需要占用到机器的CPU资源，也可能会发生很多的也异常中断，也可能造成整个Redis停止响应几百毫秒。...首先我们得有个概念，那就是RDB是对当前Redis Server中的数据快照，而AOF是对变更指令的记录（所有的获取操作不会记录，因为对当前的Redis数据没有改变）。
数据分析插件 1、进入 Excel 点击选项 2、在加载项中点击转到 3、打开分析工具库扩展 4、选择数据标签页，点击数据分析 5、选择适合数据的分析方法，这里以方差分析为例 6、配置分析需要的选项...在输入区域输入对应的数据， 利用鼠标指针框选带有样本分组标志的数据集，比如下图这样 选中标志位于第一行，用于标记分组名称 α(A)是显著性水平，0.05代表95%的可信度 选中输出区域...，将输出结果打印在Excel中，或者可以选新建工具表组 7、最后，生成对应的分析结果 表里的统计值 组：分组名称 观测数：每组样本数量 求和：总值 平均：平均值 方差：方差值 SS：平方和 df...：自由度，用于其他统计量计算 MS：均方，由于各误差平方和的大小与观测值的多少有关，为了消除观测值多少对误差平方和大小的影响，需要将其平均。...F：检验统计量，用于假设检验计算的统计量 P value：显著性水平，估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率 F crit：临界值，在相应显著水平下的F临界值 查看组间有无差异 代表两组数据有差异
redis常本用来作为缓存服务器。缓存的好处是减少服务器的压力，数据查询速度快。解决数据响应慢的问题。 添加缓存：只用redis的Hash数据类型添加缓存。...例如：需要在查询的业务功能中，添加缓存 1.首先需要在执行正常的业务逻辑之前（查询数据库之前），查询缓存，如果缓存中没有需要的数据，查询数据库 为了防止添加缓存出错，影响正常业务代码的执行，将添加缓存的代码放置到...2.完成数据库的查询操作，查询完成之后需要将查询的数据添加到缓存中。...// 操作完成后需要将查询的内容添加到缓存中,因为添加缓存的过程可能出错，所以使用try catch将异常抛出即可 // categoryId+""将Long类型的数据转换成...所谓缓存同步，也就是在数据库的增删改操作完成之后，清除对应的缓存即可，下一次执行查询操作时，重新添加新的缓存，这样就很好的实现了缓存同步的问题。
统计活跃用户这个案例非常经典，也是我当时学习redis时，接触到的第一个让我眼睛一亮的使用方式 场景 用户登录后需要记录，以便以后进行登录统计 统计需求主要有： （1）今天的登录用户数 （2）...3天内都登录过的用户 （3）7天内登录过的用户 常规解决方案 如果不用redis，通常做法是在用户登录时记录日志，或者在数据库中添加一条登录记录 然后按照需求进行定时统计 redis解决方案...redis的 bit 操作非常适合处理这个场景 因为bit的值为 0或1，用户是否登录也可以用 0或1 来表示 我们把每天的用户登录信息记录到一个key中，值中的每个offset的值就是用户登录的标识...key1 key2 就是对 key1 key2 各位进行 or 运算后赋值给 ret，结果为 0111 （3）bit值为1的数量 > bitcount key 通过bit操作就可以实现用户统计的需求了...> bitcount userlogin:20160118 （3）统计3天内都登录过的用户 “都登录过”是要取得bit值都为1的，通过 and 计算获取 > bitop or ret userlogin
:= redisutil.R.Get() // redis pool defer redis.Close() // 用户标识 userId := c.ClientIp...count, _ := redis.Int(_redis.Do("ZCOUNT", "online_user", time.Now().Unix()-5, "+inf")) c.JSON(...200, gin.H{ "count": count, }) }) r.Run()}当然, 为了防止 数据一直增加, 对于 5秒前的数据, 应该定时将其移出....我们可以通过 zremrangebyscore 方法, 来移除 指定范围内的数据.func AutoRemover() { _redis := redisutil.R.Get() // redis...参考Redis zset 的一些操作命令
Include only float, int, boolean data Returns: count : Series (or DataFrame if level specified) 最大最小值 标准统计函数
image.png 适用于被高频访问的、页面内容常需要更新的情况 例如首页，特点： 访问量很大 需要展示的内容很多，需要多次的数据库查询，数据库压力大 内容常需要更新，如最新的XXX，需要及时展示出来...使用文件静态化，优点是速度快，服务器可以直接返回文件内容，不需要动态处理，缺点是需要频繁的更新静态文件，代码逻辑稍显复杂，文件处理成本高 使用redis保存页面内容，可以把过期时间设置为N分钟，内容自动过期
本文和道友们一起看下如果使用redis做缓存。...我发现很多时候对于redis的使用我们只会用到get、set方法，而天天口口声声说的缓存并没有真正的用到，其实用法很简单,因为之前已经说过做session共享，因此session共享的依赖没有去掉，集成步骤如下...配置 spring: redis: #数据库索引 database: 2 host: 127.0.0.1 port: 6379 password: abcd123...@CacheEvict表示删除该缓存数据 @CachePut表示修改该缓存数据 @ApiOperation(value = "获取字典详情", notes = "根据id获取字典") @ApiImplicitParam...2.第二次请求时候没有输出“开始获取id为【58ce515474cd454fb6266f49a01833c0】的字典”，因为此时数据已从redis获取 ?
引言 在现代数据驱动的应用中，Redis 以其出色的性能和灵活性成为了不可或缺的工具。 特别是在统计大量数据时，传统的计数方法往往既耗时又占用大量存储空间。...这次，阿七将介绍一种名为 HyperLogLog 的算法，它在 Redis 中的实现让大规模数据统计变得简单且高效。...这种方法特别适用于需要统计巨大数据集中唯一元素数量的场景。 2、HyperLogLog 与传统方法对比 与传统的精确计数方法相比，HyperLogLog 在处理大数据集时占用极少的内存。...Redis 中的 HyperLogLog 1、Redis 与 HyperLogLog 在 Redis 中，HyperLogLog 提供了一些基本命令来处理这种类型的数据结构。...要使用 Redis HyperLogLog 来统计每天展示的 UV，并根据用户手机的设备 UID 进行跟踪，你可以按照以下步骤实现： 设置 Redis HyperLogLog: 对于每个用户访问，你可以使用
1.前言 Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。...例如Memcache，Redis等。将一些频繁使用的数据放入缓存读取，大大降低了数据库的负担。提升了系统的性能。 ...有于Memcached，对于缓存对象大小有要求，单个对象不得大于1MB，且不支持复杂的数据类型，譬如SET等。因此现在Redis用的越来越多。 2.引入依赖 <!...超过空闲时间，数据库连接将被标记为不可用，然后被释放。设为0表示无限制。 redis.maxIdle=300 #连接池的最大数据库连接数。...redis客户端查看缓存数据: ? 总结: 在redis做缓存的时候最好是每个缓存的生命周期不固定，也就是分散的使缓存失效。可以设置有效期为3-9小时。
检索出某引擎为true次数多，可将其单独处理 因此统计日志 awk 统计表格指定列 逐行安装空格切片 条件统计 输出表头 NR=1 指定分隔符 -F “,” 统计需求为true的日志引擎次数 上次
redis 2.8.9版本就更新了Hyperloglog数据结构！ Hyperloglog：基数统计算法！0.81%的错误率，不过统计大量数据可以忽略！...在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 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。...1、什么是基数 比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}， 那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素)为5。...2、Hyperloglog简介 Redis Hyperloglog 基数统计的算法！...比如在CSDN中一位用户访问多次，但是统计中依旧算作一个人 传统的方式是用set集合把每个人的id保存下来，然后统计元素数量，但是太费内存了，而目标是统计数量，如果还要浪费大量的空间，就很不划算！
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