利用Redis精准统计过滤海量数据（redis过滤数据统计）

Redis是一款高性能的内存及存储数据库，在很多场景中，有用的解决海量数据统计、过滤的功能，今天就来介绍几种Redis的精准统计、过滤海量数据的方法。

1. BitMap统计

bitmap是指一位很多值置为1或0表示一种抽象思想，redis bitmap是使用压缩列表实现的一种数据类型，可以用来记录大量且精准的状态信息，在用户日志分析、地理位置下单分析、实时活动计数等场景下，都可以很好地利用其精准统计的特性，以减少数据库冗余度。

下面是一段简单的Bitmap使用代码：

Redis redis = new Redis(“localhost”, 6379);

for(int i = 0; i

int value = (int)Math.pow(2, i);

redis.bitset(“key”, value, true);

double rate = redis.bitcount(“key”)/100.0;

System.out.println(“当前位图存在比率：” + rate);

}

2. HyperLoglog统计

Hyperloglog是对数据进行采样，在统计上能有较小的误差，而不会让系统失去可控性，它可以有效地估算一组元素的数量，例如统计用户的uv值。以下代码仅作示范：

Redis redis = new Redis(“localhost”, 6379);

for(int i = 0; i

redis.pfadd(“hyperloglog”, i);

long count = redis.pfcount(“hyperloglog”);

System.out.println(“添加” + i + “元素及其数量：” + count);

}

3.BloomFilter过滤

BloomFilter是一种算法，利用位图的存储技术，可以进行快速的精准判断与过滤，很适合当我们要及时筛选数据，精准定位数据时很有帮助。

下面是一段使用BloomFilter的代码：

Redis redis = new Redis(“localhost”, 6379);

for(int i = 0; i

redis.bfpfadd(“BloomFilter”, i);

double rate = redis.bfpfcount(“BloomFilter”)/100.0;

System.out.println(“当前过滤存在比率：” + rate);

}

以上就是几种使用Redis来进行精准统计、过滤海量数据的示范，Redis还有很多有趣且用途广泛的功能，可以进行很多有趣的实验和使用。

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