Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，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。
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。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。
但是，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，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。
比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}， 那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素)为5。 基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。
注意HyperLoglog计算的是基数的个数，而不是具体有哪些
应用场景
基数不大，数据量不大就用不上，会有点大材小用浪费空间，有局限性，就是只能统计基数数量，而没办法去知道具体的内容是什么，和bitmap相比，属于两种特定统计情况，简单来说，HyperLogLog 去重比 bitmap 方便很多，一般可以bitmap和hyperloglog配合使用，bitmap标识哪些用户活跃，hyperloglog计数
一般使用：
统计注册 IP 数
统计每日访问 IP 数
统计页面实时 UV 数 UV是访客数
统计在线用户数
统计用户每天搜索不同词条的个数
