基数统计是指在Redis中对数据进行去重统计的操作。

Redis提供了HyperLogLog数据结构来实现基数统计。HyperLogLog是一种概率性数据结构，用于以极低的内存占用估计集合中不重复元素的数量。它的优势在于它能够用固定的内存占用来估计非常大的基数，并且误差非常小，通常在0.81%左右。

在Redis中，可以使用以下命令进行基数统计：

1. PFADD key element [element ...]：将指定的元素添加到HyperLogLog数据结构中。如果元素已经存在，则不会重复计数。

2. PFCOUNT key [key ...]：返回指定HyperLogLog数据结构中的基数估计值。

3. PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]：将多个HyperLogLog数据结构合并为一个，并将结果保存在指定的目标key中。

例如，我们可以使用以下命令实现基数统计：

PFADD logs:user:1 alice bob charlie  
PFADD logs:user:2 bob dave eve  
PFADD logs:user:3 charlie dave frank  
PFCOUNT logs:user:1 logs:user:2 logs:user:3  

这里我们创建了三个HyperLogLog数据结构（logs:user:1，logs:user:2，logs:user:3），然后使用PFCOUNT命令计算它们的基数估计值。

输出结果如下：

(integer) 6  

表示三个HyperLogLog数据结构中共计有6个不重复的元素。

需要注意的是，HyperLogLog数据结构在计算基数估计值时会根据数据量的增加而增加内存占用，因此在处理大规模数据时需要注意内存的使用。此外，HyperLogLog只能估计基数，不能存储每个具体的元素，也不能对集合进行查询和排序等操作。