Redis 实战篇：巧用数据类型实现亿级数据统计
在移动应用的业务场景中，我们需要保存这样的信息：一个 key 关联了一个数据集合，同时还要对集合中的数据进行统计排序。常见的场景如下：给一个 userId ，判断用户登陆状态；两亿用户最近 7 天的签到情况，统计 7 天内连续签到的用户总数；统计每天的新增与第二天的留存用户数；统计网站的对访客（Unique Visitor，UV）量最新评论列表根据播放量音乐榜单通常情况下，我们面临的用户数量以及....
实战！Redis 巧用数据类型实现亿级数据统计！
基数统计网站的 UV排序统计最新评论列表排行榜聚合统计交集-共同好友差集-每日新增好友数并集-总共新增好友小结在移动应用的业务场景中，我们需要保存这样的信息：一个 key 关联了一个数据集合，同时还要对集合中的数据进行统计排序。常见的场景如下：给一个 userId ，判断用户登陆状态；两亿用户最近 7 天的签到情况，统计 7 天内连续签到的用户总数；统计每天的新增与第二天的留存用户数；统计网站的....
Redis 实战篇：巧用数据类型实现亿级数据统计 （三）
排行榜码老湿，对于最新列表的场景，List 和 Sorted Set 都能实现，为啥还用 List 呢？直接使用 Sorted Set 不是更好，它还能设置 score 权重排序更加灵活。原因是 Sorted Set 类型占用的内存容量是 List 类型的数倍之多，对于列表数量不多的情况，可以用 Sorted Set 类型来实现。比如要一周音乐榜单，我们需要实时更新播放量，并且需要分页展示。除此....
Redis 实战篇：巧用数据类型实现亿级数据统计 （二）
基数统计基数统计：统计一个集合中不重复元素的个数，常见于计算独立用户数（UV）。实现基数统计最直接的方法，就是采用集合（Set）这种数据结构，当一个元素从未出现过时，便在集合中增加一个元素；如果出现过，那么集合仍保持不变。当页面访问量巨大，就需要一个超大的 Set 集合来统计，将会浪费大量空间。另外，这样的数据也不需要很精确，到底有没有更好的方案呢？这个问题问得好，Redis 提供了 Hyper....
Redis 实战篇：巧用数据类型实现亿级数据统计 （一）
常见的场景如下：给一个 userId ，判断用户登陆状态；两亿用户最近 7 天的签到情况，统计 7 天内连续签到的用户总数；统计每天的新增与第二天的留存用户数；统计网站的对访客（Unique Visitor，UV）量最新评论列表根据播放量音乐榜单通常情况下，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....
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