HyperLogLog，下面简称为HLL，它是 LogLog 算法的升级版，作用是能够提供不精确的去重计数。存在以下的特点：

知识点

• 代码实现较难。
• 能够使用极少的内存来统计巨量的数据，在 Redis 中实现的 HyperLogLog，只需要12K内存就能统计2^64个数据。
• 计数存在一定的误差，误差率整体较低。标准误差为 0.81% 。
• 误差可以被设置辅助计算因子进行降低。
• HyperLogLog是一种算法，并非redis独有
• 目的是做基数统计，故不是集合，不会保存元数据，只记录数量而不是数值。
• 耗空间极小，支持输入非常体积的数据量
• 核心是基数估算算法，主要表现为计算时内存的使用和数据合并的处理。最终数值存在一定误差
• redis中每个hyperloglog key占用了12K的内存用于标记基数（官方文档）
• pfadd命令并不会一次性分配12k内存，而是随着基数的增加而逐渐增加内存分配；而pfmerge操作则会将sourcekey合并后存储在12k大小的key中，这由hyperloglog合并操作的原理（两个hyperloglog合并时需要单独比较每个桶的值）可以很容易理解。
• 误差说明：基数估计的结果是一个带有 0.81% 标准错误（standard error）的近似值。是可接受的范围
• Redis 对 HyperLogLog 的存储进行了优化，在计数比较小时，它的存储空间采用稀疏矩阵存储，空间占用很小，仅仅在计数慢慢变大，稀疏矩阵占用空间渐渐超过了阈值时才会一次性转变成稠密矩阵，才会占用 12k 的空间
• 是基于伯努利试验引出的算法

用途

• 统计注册 IP 数
• 统计每日访问 IP 数
• 统计页面实时 UV 数
• 统计在线用户数
• 统计用户每天搜索不同词条的个数