การวิเคราะห์เว็บและแอป
ผู้ใช้ที่ไม่ซ้ำรายวันและรายเดือนต่อหน้าหรือฟีเจอร์ รวมข้ามวันด้วย PFMERGE
ข้อมูลหลักการวิเคราะห์
การนับในระดับใหญ่ด้วยโครงสร้างเชิงความน่าจะเป็น
ผู้เยี่ยมชมที่ไม่ซ้ำ “เคยเห็นสิ่งนี้หรือยัง” รายการยอดนิยม และความถี่ ในเหตุการณ์นับพันล้าน โดยแต่ละอย่างใช้หน่วยความจำเล็กและคงที่
- โครงสร้างเชิงความน่าจะเป็น
- 4
- หน่วยความจำต่อโครงสร้าง
- คงที่
- ขอบเขตความคลาดเคลื่อน
- ทราบ
ขั้นที่ 1 จาก 5
ผู้เยี่ยมชมที่ไม่ซ้ำ
เพิ่ม id ผู้เยี่ยมชมเข้า HyperLogLog หน่วยความจำยังคงเล็กไม่ว่าจะมีเข้ามากี่ราย
เซสชันตัวอย่างplaying
# ผู้เยี่ยมชมที่ไม่ซ้ำ
hotkv> PFADD visitors:2026-10-16 user:42 user:77 user:91
(integer) 1
ตัวอย่างแบบแอนิเมชันพร้อมคำสั่ง HotKV จริงและคำตอบตัวอย่าง คลิกขั้นตอนใดก็ได้เพื่อข้ามไปยังขั้นนั้น คำสั่งและคำตอบยังคงเป็นภาษาอังกฤษ ตรงตามที่คุณพิมพ์และเห็นใน HotKV
ปัญหา
คำตอบที่แน่นอนสำหรับ “มีผู้ใช้ที่ไม่ซ้ำกี่คน” “เราเคยส่งอีเมลนี้หรือยัง” หรือ “คำค้นยอดนิยมคืออะไร” ต้องใช้หน่วยความจำที่เพิ่มตามทุกรายการที่ไม่ซ้ำ ที่เหตุการณ์นับพันล้านจะกลายเป็น set และตัวนับหลายกิกะไบต์ต่อหนึ่งคำถาม
HotKV จัดการอย่างไร
โครงสร้างเชิงความน่าจะเป็นแลกความคลาดเคลื่อนเล็กน้อยที่ทราบค่ากับหน่วยความจำคงที่ HyperLogLog นับรายการที่ไม่ซ้ำ Bloom filter ตอบการเป็นสมาชิก Top-K ติดตามรายการที่พบบ่อยที่สุด และ Count-min sketch ประมาณว่ารายการใดเกิดขึ้นบ่อยเพียงใด ทั้งสี่อย่างอยู่ใน HotKV ในตัว
ทีละขั้นตอน
เกิดอะไรขึ้นบ้าง ทีละคำสั่ง
- 01
ผู้เยี่ยมชมที่ไม่ซ้ำ
เพิ่ม id ผู้เยี่ยมชมเข้า HyperLogLog หน่วยความจำยังคงเล็กไม่ว่าจะมีเข้ามากี่ราย
PFADD visitors:2026-10-16 user:42 user:77 user:91 - 02
มีกี่ราย
ค่าประมาณของผู้เยี่ยมชมที่ไม่ซ้ำ พร้อมค่าคลาดเคลื่อนมาตรฐานเล็กน้อย
PFCOUNT visitors:2026-10-16 - 03
ไม่ส่งซ้ำ
ก่อนส่งอีเมลแคมเปญ ตรวจว่าที่อยู่นี้ได้รับแล้วหรือยัง
BF.EXISTS sent:campaign:fall ada@example.com - 04
คำค้นยอดนิยม
Top-K เก็บรายการที่พบบ่อยที่สุดขณะที่เหตุการณ์สตรีมเข้ามา
TOPK.LIST searches:today WITHCOUNT - 05
รายการใดก็ได้เกิดบ่อยเพียงใด
Count-min sketch ประมาณจำนวนของรายการใดก็ได้ ไม่ว่าจะอยู่ในรายการหรือไม่
CMS.QUERY pageviews /home /pricing /blog
เหมาะกับงานแบบไหน
สถานการณ์จริง
อีเมลและการแจ้งเตือน
Bloom filter ป้องกันการส่งซ้ำข้ามการลองใหม่และแคมเปญ
การค้นหาและการค้า
คำค้นยอดนิยมและสินค้าที่ถูกดูมากที่สุดถูกติดตามสดเพื่อการจัดการสินค้า
อยู่ในตัว
สิ่งที่คุณได้รับ
HyperLogLog
นับรายการที่ไม่ซ้ำ รวมข้ามบักเก็ตได้
PFADDPFCOUNTPFMERGEBloom filter
การเป็นสมาชิกพร้อมอัตราผลบวกลวงที่ตั้งค่าได้
BF.RESERVEBF.ADDBF.EXISTSTop-K
รายการที่พบบ่อยที่สุดในสตรีม
TOPK.ADDTOPK.LISTCount-min sketch
ค่าประมาณความถี่ของรายการใดก็ได้
CMS.INCRBYCMS.QUERYคำถามที่พบบ่อย
แม่นยำแค่ไหน
Bloom filter ให้คุณตั้งอัตราข้อผิดพลาด และ Count-min sketch ตั้งความกว้างและความลึก HyperLogLog มีค่าคลาดเคลื่อนมาตรฐานที่เล็กและคงที่
Bloom filter พลาดสิ่งที่เคยเห็นได้ไหม
ไม่ได้ มันรายงานผลบวกลวงได้ แต่ไม่มีผลลบลวง
ต้องใช้โมดูลไหม
ไม่ต้อง ทั้งหมดเป็นส่วนหนึ่งของ HotKV
กรณีใช้งานที่เกี่ยวข้อง
ลองกับเวิร์กโหลดของคุณเอง
HotKV ใช้โปรโตคอลของ Redis คุณจึงชี้ไคลเอนต์ที่มีอยู่มาที่ HotKV แล้วรันคำสั่งเดียวกันนี้ได้