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Redis Stack中的新概率数据结构：t-digest
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原文英文，约2700词，阅读约需10分钟。
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内容提要
Redis Stack引入了t-digest概率数据结构，可以有效估算序列测量的百分位数，支持RedisInsight、查询和搜索、JSON、图表、时间序列等数据模型和处理引擎。t-digest可以让你更容易地获得准确的结果，而且内存占用小，添加和查询数据也很快，可以使用TDIGEST.CREATE、TDIGEST.ADD、TDIGEST.QUANTILE、TDIGEST.BYRANK、TDIGEST.BYREVRANK和TDIGEST.CDF等命令来操作t-digest。
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关键要点
- Redis Stack引入了t-digest概率数据结构，用于有效估算序列测量的百分位数。
- t-digest支持RedisInsight、查询和搜索、JSON、图表、时间序列等数据模型和处理引擎。
- t-digest的内存占用小，添加和查询数据速度快。
- t-digest可以回答数据流中值的分布问题，如小于某个值的比例和具体的百分位数。
- t-digest的使用场景包括硬件/软件监控、在线游戏、网络流量监控和预测性维护。
- 使用t-digest可以更容易地获取统计数据，尽管可能会有微小的相对误差。
- t-digest的基本命令包括TDIGEST.CREATE、TDIGEST.ADD、TDIGEST.QUANTILE、TDIGEST.BYRANK、TDIGEST.BYREVRANK和TDIGEST.CDF。
- 可以通过TDIGEST.TRIMMED_MEAN计算指定百分位数之间的平均值。
- t-digest支持合并多个数据结构，以便计算综合的百分位数。
- 使用TDIGEST.MIN和TDIGEST.MAX可以获取t-digest中的最小和最大值。
- t-digest扩展了Redis的概率数据结构，适用于流数据和大数据集的处理。
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