，该服务器可具体实现为:处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器；
[0102]所述处理器被配置为:
[0103]将每个预设时段内通过互联网访问网站的所有访客的用户标识，添加到与所述预设时段对应的自适应基数计数算法对象中，并将所述自适应基数计数算法对象序列化后写入数据库中；
[0104]根据所述数据库中序列化后的对象序列进行独立访客UV统计。
[0105]在上述信息的服务器的实施例中，应理解，该处理器可以是中央处理单元(英文:Central Processing Unit，简称:CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文:Digital Signal Processor，简称:DSP)、专用集成电路(英文:Appl icat1n SpecificIntegrated Circuit，简称:ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，而前述的存储器可以是只读存储器(英文:read_only memory，缩写:ROM)、随机存取存储器(英文:random access memory，简称:RAM)、快闪存储器、硬盘或者固态硬盘。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
[0106]图8是根据一示例性实施例示出的一种服务器1900的框图。参照图8，服务器1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述实时分析系统中UV的统计方法的全部或部分步骤。
[0107]服务器1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行服务器1900的电源管理，一个有线或无线网络接口 1950被配置为将服务器1900连接到网络，和一个输入输出(1/0)接口 1958。服务器1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如Windows ServerTM,Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。
[0108]本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
[0109]应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。
【主权项】
1.一种实时分析系统中UV的统计方法，其特征在于，包括: 将每个预设时段内通过互联网访问网站的所有访客的用户标识，添加到与所述预设时段对应的自适应基数计数算法对象中，并将所述自适应基数计数算法对象序列化后写入数据库中； 根据所述数据库中序列化后的对象序列进行独立访客UV统计。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将每个预设时段内通过互联网访问网站的所有访客的用户标识，添加到与所述预设时段对应的自适应基数计数算法对象中，并将所述自适应基数计数算法对象序列化后写入数据库中，包括: 在每个所述预设时段内，通过调用自适应基数计数算法的添加接口，将所述预设时段内通过互联网访问网站的所有访客的用户标识，添加到与所述预设时段对应的自适应基数计数算法对象中； 通过调用所述自适应基数计数算法的序列化接口，将所述自适应基数计数算法对象序列化后写入数据库中，并记录写入数据库的时间。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据库中序列化后的对象序列进行独立访客UV统计，包括: 从所述数据库中获取给定时段内对应的第一对象序列，并将所述第一对象序列反序列化为至少一个目标自适应基数计数算法对象； 将所述至少一个目标自适应基数计数算法对象相加，得到总目标自适应基数计数算法对象； 查询所述总目标自适应基数计数算法对象中包括的用户标识的个数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第一对象序列反序列化为至少一个目标自适应基数计数算法对象，包括: 通过调用所述自适应基数计数算法的反序列化接口，将所述第一对象序列反序列化为至少一个目标自适应基数计数算法对象。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述至少一个目标自适应基数计数算法对象相加，得到总目标自适应基数计数算法对象，包括: 通过调用所述自适应基数计数算法的合并接口，将所述至少一个目标自适应基数计数算法对象相加，得到所述总目标自适应基数计数算法对象。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述查询所述总目标自适应基数计数算法对象中包括的用户标识的个数，包括: 通过调用所述自适应基数计数算法的计数接口，查询所述总目标自适应基数计数算法对象中包括的用户标识的个数。7.一种实时分析系统中UV的统计装置，其特征在于，包括: 处理模块，被配置为将每个预设时段内通过互联网访问网站的所有访客的用户标识，添加到与所述预设时段对应的自适应基数计数算法对象中，并将所述自适应基数计数算法对象序列化后写入数据库中； 统计模块，被配置为根据所述数据库中序列化后的对象序列进行独立访客UV统计。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理模块包括: 添加子模块，被配置为在每个所述预设时段内，通过调用自适应基数计数算法的添加接口，将所述预设时段内通过互联网访问网站的所有访客的用户标识，添加到与所述预设时段对应的自适应基数计数算法对象中； 序列化子模块，被配置为通过调用所述自适应基数计数算法的序列化接口，将所述自适应基数计数算法对象序列化后写入数据库中，并记录写入数据库的时间。9.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述统计模块包括: 反序列化子模块，被配置从所述数据库中获取给定时段内对应的第一对象序列，并将所述第一对象序列反序列化为至少一个目标自适应基数计数算法对象； 相加子模块，被配置为将所述至少一个目标自适应基数计数算法对象相加，得到总目标自适应基数计数算法对象； 查询子模块，被配置为查询所述总目标自适应基数计数算法对象中包括的用户标识的个数。10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述反序列化子模块被配置为:通过调用所述自适应基数计数算法的反序列化接口，将所述第一对象序列反序列化为至少一个目标自适应基数计数算法对象。11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述相加子模块被配置为:通过调用所述自适应基数计数算法的合并接口，将所述至少一个目标自适应基数计数算法对象相加，得到所述总目标自适应基数计数算法对象。12.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述查询子模块被配置为:通过调用所述自适应基数计数算法的计数接口，查询所述总目标自适应基数计数算法对象中包括的用户标识的个数。13.一种服务器，其特征在于，包括:处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器； 所述处理器被配置为: 将每个预设时段内通过互联网访问网站的所有访客的用户标识，添加到与所述预设时段对应的自适应基数计数算法对象中，并将所述自适应基数计数算法对象序列化后写入数据库中； 根据所述数据库中序列化后的对象序列进行独立访客UV统计。
【专利摘要】本公开是关于一种实时分析系统中UV的统计方法、装置和服务器，该方法包括：将每个预设时段内通过互联网访问网站的所有访客的用户标识，添加到与所述预设时段对应的自适应基数计数算法对象中，并将所述自适应基数计数算法对象序列化后写入数据库中；根据所述数据库中序列化后的对象序列进行独立访客UV统计。可见，由于自适应基数计数算法对象所占内存可预先设定大小，即使需要统计的访客的用户标识个数非常多，UV统计所占内存仍然是自适应基数计数算法对象所占的内存大小，因此，节省了大量内存。
【IPC分类】G06F17/30
【公开号】CN105512271
【申请号】CN201510883194
【发明人】郑志光, 陈现麟, 刘国明
【申请人】小米科技有限责任公司
【公开日】2016年4月20日
【申请日】2015年12月3日