阿里云文档 2025-01-08

实时查找Redis实例的大Key和热Key

云数据库Tair(兼容 Redis)集成了DAS的Key分析功能,可展示实例当前实时和历史的大Key和热Key,包括大Key的元素个数以及热Key的访问频次。当Redis内存使用率升高或CPU使用率升高时,帮助您快速找到大Key和热Key,解决实例性能问题。

文章 2024-07-18 来自:开发者社区

如何借助Redis更高效统计UV?——Hyperloglog篇

在今天的互联网时代,数据如潮水般汹涌而来。从用户行为数据、系统日志到实时交互数据,如何高效、准确地统计这海量数据中的唯一元素数量,成为了一个不小的挑战。 今天,我们要一起探索的是 Redis 中一个非常强大但可能被忽视的数据类型——HyperLogLog,它如何在牺牲极少的准确度前提下,实现对大规模数据集的快速去...

如何借助Redis更高效统计UV?——Hyperloglog篇
阿里云文档 2024-02-28

如何执行实时TopKey统计或离线全量Key分析任务

您可以调用数据库自治服务DAS(Database Autonomy Service)的相关API接口来执行实时Top Key统计或离线全量Key分析任务。

文章 2022-06-13 来自:开发者社区

巧用 Redis Hyperloglog,轻松统计 UV 数据

如果你正在开发一个基于“事件”的应用程序,该应用程序可以处理来自不同用户的许多请求,那么你很大可能希望能够计算滑动窗口或指定时间范围内不同的用户操作。计数不同用户行为的最快方法之一是写一个类似 SELECT COUNT(DISTINCT user) 的 SQL。但是,如果实时数据的量达到了上百万条,这可能会很昂贵。你可能会想到另一种方法,就是将用户保存在一个 Redis set 集合中,因为 s....

巧用 Redis Hyperloglog,轻松统计 UV 数据
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

Flume+Kafka+Flink+Redis构建大数据实时处理系统:实时统计网站PV、UV展示

1.大数据处理的常用方法 大数据处理目前比较流行的是两种方法,一种是离线处理,一种是在线处理,基本处理架构如下: 在互联网应用中,不管是哪一种处理方式,其基本的数据来源都是日志数据,例如对于web应用来说,则可能是用户的访问日志、用户的点击日志等。 如果对于数据的分析结果在时间上有比较严格的要求,则可以采用在线处理的方式来对数据进行分析,如使用Flink进行处理。比较贴切的一个例子是天猫...

Flume+Kafka+Flink+Redis构建大数据实时处理系统:实时统计网站PV、UV展示

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NoSQL数据库

阿里云NoSQL数据库提供了一种灵活的数据存储方式,可以支持各种数据模型,包括文档型、图型、列型和键值型。此外,它还提供了一种分布式的数据处理方式,可以支持高可用性和容灾备份。包含Redis社区版和Tair、多模数据库 Lindorm、MongoDB 版。

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