웹 및 앱 분석
페이지나 기능별 일간·월간 순 사용자를 PFMERGE로 여러 날에 걸쳐 합칩니다.
핵심 데이터분석
대규모 카운팅
수십억 건의 이벤트에 대한 순 방문자, "본 적이 있는가?", 상위 항목, 빈도를 각각 작은 고정 크기의 메모리로 처리합니다.
- 확률적 자료 구조
- 4
- 구조당 메모리
- 고정
- 오차 범위
- 알려진
단계 1 / 5
순 방문자
방문자 ID를 HyperLogLog에 추가합니다. 아무리 많이 들어와도 메모리는 작게 유지됩니다.
예시 세션playing
# 순 방문자
hotkv> PFADD visitors:2026-10-16 user:42 user:77 user:91
(integer) 1
실제 HotKV 명령과 예시 응답으로 구성된 애니메이션 안내입니다. 원하는 단계를 클릭하면 해당 단계로 이동합니다. 명령과 응답은 HotKV에서 입력하고 보는 그대로 영어로 표시됩니다.
문제
"순 사용자는 몇 명인가", "이 이메일을 전에 보낸 적이 있는가", "인기 검색어는 무엇인가"에 정확히 답하려면 고유 항목마다 늘어나는 메모리가 필요합니다. 수십억 건의 이벤트라면 질문 하나에 기가바이트 단위의 집합과 카운터가 됩니다.
HotKV의 해결 방식
확률적 자료 구조는 작고 알려진 오차를 받아들이는 대신 고정된 메모리를 사용합니다. HyperLogLog는 고유 항목 수를 세고, Bloom 필터는 포함 여부에 답하며, Top-K는 가장 빈번한 항목을 추적하고, Count-min 스케치는 어떤 항목이 얼마나 자주 나왔는지 추정합니다. 네 가지 모두 HotKV에 내장되어 있습니다.
단계별 설명
명령 하나하나, 무슨 일이 일어나는가
- 01
순 방문자
방문자 ID를 HyperLogLog에 추가합니다. 아무리 많이 들어와도 메모리는 작게 유지됩니다.
PFADD visitors:2026-10-16 user:42 user:77 user:91 - 02
몇 명인가?
작은 표준 오차로 순 방문자 수를 추정합니다.
PFCOUNT visitors:2026-10-16 - 03
절대 두 번 보내지 않기
캠페인 이메일을 보내기 전에 이 주소가 이미 받았는지 확인합니다.
BF.EXISTS sent:campaign:fall ada@example.com - 04
인기 검색어
Top-K가 이벤트가 흘러드는 동안 가장 빈번한 항목을 유지합니다.
TOPK.LIST searches:today WITHCOUNT - 05
어떤 항목이든 빈도 확인
Count-min 스케치는 목록에 있든 없든 어떤 항목의 횟수든 추정합니다.
CMS.QUERY pageviews /home /pricing /blog
적용 분야
실제 시나리오
이메일과 알림
Bloom 필터가 재시도와 캠페인 전반에서 중복 발송을 막습니다.
검색과 커머스
인기 검색어와 가장 많이 본 상품을 머천다이징을 위해 실시간으로 추적합니다.
내장 기능
제공되는 기능
HyperLogLog
버킷 간에 병합할 수 있는 고유 개수입니다.
PFADDPFCOUNTPFMERGEBloom 필터
거짓 양성 비율을 설정할 수 있는 포함 여부 확인입니다.
BF.RESERVEBF.ADDBF.EXISTSTop-K
스트림에서 가장 빈번한 항목입니다.
TOPK.ADDTOPK.LISTCount-min 스케치
어떤 항목이든 빈도를 추정합니다.
CMS.INCRBYCMS.QUERY자주 묻는 질문
얼마나 정확합니까?
Bloom 필터는 오류율을, Count-min 스케치는 너비와 깊이를 직접 설정합니다. HyperLogLog는 작고 고정된 표준 오차를 가집니다.
Bloom 필터가 본 것을 놓칠 수 있습니까?
아닙니다. 거짓 양성은 보고할 수 있지만 거짓 음성은 절대 없습니다.
모듈이 필요합니까?
아닙니다. HotKV의 일부입니다.
관련 사용 사례
직접 워크로드로 사용해 보십시오
HotKV는 Redis 프로토콜을 사용하므로 기존 클라이언트를 연결해 같은 명령을 그대로 실행할 수 있습니다.