基数统计(HyperLogLog) 基数是一种算法。比如一本英文著作由几百万个单词组成，但英文单词本身是有限的，在这几百万个单词中有许多重复的单词，去掉重复的，内存就足够存储了。比如数字集合{1,2,5,7,9,1,5,9}的基数集合为{1,2,5,7,9}，那么基数为5。基数的作用是评估大约需要准备多少个存储单元去存储数据。基数不能存储元素。 HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。但是HyperLogLog也存在缺点，就是它是估计基数的算法，所以会有一定误差，而且无法获取具体的元素值。因此应用在对准确性不是很重要的场景，例如：QQ同时在线人数，网站IP访问数量等。 HyperLogLog是用来做基数统计的，它的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总量是固定很小的。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。因为HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身。
HyperLogLog常用命令：
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PFADD 将指定的元素添加到指定的HyperLogLog 结构中。 如果一个HyperLogLog的估计的近似基数在执行命令过程中发了变化， PFADD 返回1，否则返回0。
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PFCOUNT 参数为一个key时，返回存储在HyperLogLog结构体的该变量的近似基数；如果该变量不存在，则返回0。 当参数为多个key时，返回这些HyperLogLog的并集的近似基数，这个值是将所有给定key的HyperLoglog结构合并到一个临时的HyperLogLog结构中计算而得到的。 返回的可见集合基数并不是精确值， 而是一个带有 0.81% 标准错误（standard error）的近似值。
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PFMERGE 将多个 HyperLogLog 合并（merge）为一个 HyperLogLog，合并后的 HyperLogLog 的基数接近于所有输入 HyperLogLog 的可见集合（observed set）的并集。 合并得出的 HyperLogLog 会被储存在目标变量（第一个参数）里面，如果该键并不存在， 那么命令在执行之前， 会先为该键创建一个空的。
具体应用：计算网站每天访问的独立IP数量。如果使用 set 集合存储每个 ip 的话，1个IP就需要占15个字节（xxx.xxx.xxx.xxx），如果每天有很多用户访问，需要统计很多天，则需要耗费很大的内存空间进行存放。而使用HyperLogLog，每天只需要12KB，占用的内存空间大大减少。
