隨著網路的不斷發展，在網站和應用程式中使用資料庫也越普遍。而在開發和維護應用程式時，查詢數據是一項非常關鍵的任務，如何有效率地查詢和處理數據，成為開發人員面臨的重要問題。本文將介紹一種用 PHP 查詢不重複資料結構的方法，以解決這個難題。
假設現在有一個廣告系統，每個廣告都有一個唯一的 ID 號，可以在不同的頁面上展示。如果想要在某個頁面上展示該廣告，可以在MySQL 資料庫中查詢廣告數據，並根據下列三個條件對結果進行過濾：
1）展示狀態：只顯示處於“展示中”狀態（status=1）的廣告。
2）展示機率：每個廣告都有一個展示機率（show_ratio），要根據機率決定是否要展示廣告。
3）去重展示：在同一個頁面中不顯示重複的廣告。
如何有效率地查詢符合條件的廣告資料呢？這就需要一個高效率的不重複資料結構來完成。
為了滿足上述查詢條件，本文介紹一個基於Redis 的不重複資料結構－HyperLogLog（簡稱HLL），HLL 可以有效率地估計一個資料集的基數，即不同元素的個數。使用 HLL 可以快速統計出顯示狀態為「展示中」且顯示機率符合要求的廣告數量，並且去重展示。
HLL 透過使用一組雜湊函數來估計一個資料集合的基數，其實現原理與布隆過濾器類似，但其誤差率較低。在 Redis 中，HLL 類型提供了 pfadd 指令來新增元素，pfcount 指令來計算基數。以下是一段 PHP 程式碼範例：
$redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1', 6379); $redis->pfadd('ad', 'ad1', 'ad2', 'ad3'); // 添加广告 ID $redis->pfadd('ad', 'ad3', 'ad4', 'ad5'); // 添加广告 ID $count = $redis->pfcount('ad'); // 获取基数
上面的程式碼使用 Redis 中的 HLL 來儲存廣告 ID，透過加入廣告 ID 和計算基數來判斷是否已經展示過某個廣告。
在本案例中，首先查詢顯示狀態為「展示中」的所有廣告，然後計算符合展示機率要求的廣告數量，最後根據HLL 防止重複展示。以下是一段 PHP 查詢程式碼：
$redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1', 6379); // 查询展示状态为“展示中”的所有广告信息 $sql = "SELECT * FROM ad WHERE status=1"; $result = $mysqli->query($sql); $total = 0; while ($row = $result->fetch_assoc()) { $show_ratio = $row['show_ratio']; // 广告展示概率 $ad_id = $row['ad_id']; // 广告 ID // 判断是否需要展示该广告 $rand_num = mt_rand(1, 10000); if ($rand_num <= $show_ratio * 10000) { $redis->pfadd('ad', $ad_id); // 添加广告 ID $total++; } } $count = $redis->pfcount('ad'); // 获取基数 if ($total != $count) { // 如果总数量不等于 HLL 的基数，则有重复广告 // 再次处理广告展示逻辑 }
上面的程式碼使用了while迴圈對每個廣告進行機率計算和添加。根據 HLL 去重展示的程式碼位於 while 迴圈外面，透過判斷加入 HLL 中的元素數量和已經計算過的廣告數量是否相等，來判斷是否有重複展示的廣告。
本文介紹了一種使用 Redis 實作 HLL 資料結構的方法，以實現高效的查詢不重複資料的目的。在實際的專案中，可以根據具體需求進行改進和擴展。例如可以添加過期時間來定期清除過期的元素，或者在 HLL 之外再加一層布隆過濾器來提高去重的準確度等等。相信這些方法可以解決查詢資料時經常遇到的去重問題，提高應用程式的效率和效能。
以上是php怎麼查詢不重複資料結構的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
