RedisBloom 2.4 发行说明
添加了 t-digest - 一种概率数据结构，用于根据数据流或浮点值的大型数据集估计分位数。
| Redis 堆栈 |
|---|
要求
RedisBloom v2.4.14 需要：
- 最低 Redis 兼容版本（数据库）：6.0.16
- 最低 Redis 企业软件版本（集群）：6.2.8
v2.4.14（2025 年 2 月）
这是 RedisBloom 2.4 的维护版本。
更新紧急度：MODERATE：对服务器进行升级编程，但这不是紧急的。
详：
v2.4.13（2025 年 1 月）
这是 RedisBloom 2.4 的维护版本。
更新紧急度：SECURITY：此版本中有安全修复程序。
详：
-
安全和隐私：
- #845 （CVE-2024-53993） CMS：潜在越界写入 （MOD-6970）
-
错误修复：
- #845
CMS.MERGE在键数为负数时崩溃或挂起 （MOD-6964）
- #845
-
改进：
- #831添加了对 Ubuntu 22 以及 macOS 13 和 14 的支持
v2.4.9（2024 年 3 月）
这是 RedisBloom 2.4 的维护版本。
更新紧急度：MODERATE：对服务器进行升级编程，但这不是紧急的。
详：
-
错误修复：
- 排名 #753可能崩溃
CMS.MERGE使用无效参数时
- 排名 #753可能崩溃
v2.4.8（2024 年 1 月）
这是 RedisBloom 2.4 的维护版本。
更新紧急度：HIGH：存在可能影响一部分用户的严重错误。升级！
详：
-
错误修复：
- 排名 #727针对 上潜在崩溃的其他修复
CF.LOADCHUNK（型号-6344）
- 排名 #727针对 上潜在崩溃的其他修复
v2.4.7（2024 年 1 月）
这是 RedisBloom 2.4 的维护版本。
更新紧急度：HIGH：存在可能影响一部分用户的严重错误。升级！
详：
v2.4.6（2023 年 12 月）
这是 RedisBloom 2.4 的维护版本。
更新紧急度：LOW：除非有您想要使用的新功能，否则无需升级。
详：
-
错误修复：
- 排名 #707Top-K：
TOPK.ADD和TOPK.QUERY当项目名称为空字符串时崩溃 （RED-114676）
- 排名 #707Top-K：
-
改进：
- 排名 #706添加了对 CBL-Mariner 2 （MOD-6200） 的支持
v2.4.5（2023 年 4 月）
这是 RedisBloom 2.4 的维护版本。
更新紧急度：LOW：除非有您想要使用的新功能，否则无需升级。
详：
-
改进：
- 支持未来 Redis Enterprise 版本的内部更改
v2.4.4（2023 年 2 月）
这是 RedisBloom 2.4 的维护版本。
更新紧急度：MODERATE：对服务器进行升级编程，但这不是紧急的。
详：
v2.4 GA （v2.4.3）（2022 年 11 月）
这是 RedisBloom 2.4 的正式发布版本。
突出
RedisBloom 2.4 引入了一种新的 sketch 数据结构：t-digest。
2.4 中的新增功能
T-Digest 是一种概率数据结构，用于根据数据流或浮点值的大型数据集来估计分位数。它可用于回答以下问题：
- 数据流中有多少部分值小于给定值？
- 数据流中有多少个值小于给定值？
- 哪个值小于数据流中值的 p 百分比？（什么是 P 百分位数值）？
- p1 百分位值和 p2 百分位值之间的平均值是多少？
- 数据流中第 n 个最小值/最大值的值是多少？（[反向] 秩 n 的值是多少）？
与任何其他概率数据结构一样，t-digest 需要次线性空间，并且具有可控的空间精度权衡。
使用 t-digest 非常简单明了：
-
创建草图并添加观测值
TDIGEST.CREATE key [COMPRESSION compression]初始化新的 T-Digest 草图（如果密钥已存在，则初始化 Errors）。这COMPRESSION参数用于指定准确性和内存消耗之间的权衡。默认值为 100。值越高，精度越高。TDIGEST.ADD key value...将新观测值（浮点值）添加到草图中。您可以重复调用 TDIGEST。每当有新的观测值可用时，就添加。 -
按值估计分数或排名
用
TDIGEST.CDF key value...对于每个输入值，检索 （小于给定值的观测值 + 等于给定值的观测值的一半） 的分数估计值。TDIGEST.RANK key value...类似于 TDIGEST。CDF，但用于估计观测值的数量，而不是观测值的分数。更准确地说，对于每个输入值，它返回 （小于给定值的观测值 + 等于给定值的一半观测值） 的估计值。最后，
TDIGEST.REVRANK key value...类似于 TDIGEST。RANK，但对于每个输入值，返回 （大于给定值的观测值 + 等于给定值的一半观测值） 的估计值。 -
按分数或秩估计值
TDIGEST.QUANTILE key fraction...对于每个输入分数，返回小于给定观测值分数的值（浮点）的估计值。TDIGEST.BYRANK key rank...对于每个输入排名，返回具有该排名的值 （浮点） 的估计值。TDIGEST.BYREVRANK key rank...对于每个输入的反向排名，返回具有该反向排名的值 （浮点） 的估计值。 -
估计截尾均值
用
TDIGEST.TRIMMED_MEAN key lowFraction highFraction检索指定分数之间平均值的估计值。这对于计算忽略异常值的平均值特别有用。例如，计算第 20 个百分位数和第 80 个百分位数之间的平均值。
-
合并 sketch
有时，合并草图很有用。例如，假设我们测量 3 台服务器的延迟，并且我们想要计算所有服务器组合的 90%、95% 和 99% 延迟。
TDIGEST.MERGE destKey numKeys sourceKey... [COMPRESSION compression] [OVERRIDE]将多个草图合并为一个草图。如果
destKey不存在，则会创建一个新草图。如果
destKey是现有草图，则其值将与源键的值合并。要覆盖目标键内容，请使用OVERRIDE. -
检索草图信息
用
TDIGEST.MINkey 和TDIGEST.MAX key以分别检索草图中的最小值和最大值。当 Sketch 为空时，两者都返回 NaN （Not a Number）。
这两个命令都返回准确的结果，并且等效于
TDIGEST.BYRANK key 0和TDIGEST.BYREVRANK key 0分别。用
TDIGEST.INFO key以检索有关草图的一些附加信息。 -
重置草图
TDIGEST.RESET key清空草图并重新初始化它。