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首頁 云原生數據倉庫AnalyticDB 云原生數據倉庫AnalyticDB PostgreSQL版 操作指南 插件管理 使用HyperLoglog HyperLogLog

HyperLogLog

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云原生數據倉庫AnalyticDB PostgreSQL版除原生Greenplum Database功能外，還支持HyperLogLog，能夠為互聯網廣告分析及有類似預估分析計算需求的行業提供解決方案，以便于快速預估PV、UV等業務指標。

安裝HyperLogLog插件

使用HyperLogLog之前，請您在云原生數據倉庫 AnalyticDB PostgreSQL 版實例插件管理中安裝HyperLogLog插件。具體操作，請參見安裝、升級與卸載插件。

基本類型

  • 執行如下命令，創建一個含有hll字段的表：

    create table agg (id int primary key,userids hll);

  • 執行如下命令，進行int轉hll_hashval：

    select 1::hll_hashval;

基本操作符

  • hll類型支持=、!=、<>、|| 和 #。

    select hll_add_agg(1::hll_hashval) = hll_add_agg(2::hll_hashval);
select hll_add_agg(1::hll_hashval) || hll_add_agg(2::hll_hashval);
select #hll_add_agg(1::hll_hashval);

  • hll_hashval類型支持=、!= 和 <>。

    select 1::hll_hashval = 2::hll_hashval;
select 1::hll_hashval <> 2::hll_hashval;

基本函數

  • hll_hash_boolean、hll_hash_smallint和hll_hash_bigint等hash函數。

    select hll_hash_boolean(true);
select hll_hash_integer(1);

  • hll_add_agg：可以將int轉為hll格式。

    select hll_add_agg(1::hll_hashval);

  • hll_union：hll并集。

    select hll_union(hll_add_agg(1::hll_hashval),hll_add_agg(2::hll_hashval));

  • hll_set_defaults：設置精度。

    select hll_set_defaults(15,5,-1,1);

  • hll_print：用于debug信息。

    select hll_print(hll_add_agg(1::hll_hashval));

示例

create table access_date (acc_date date unique, userids hll);
insert into access_date select current_date, hll_add_agg(hll_hash_integer(user_id)) from generate_series(1,10000) t(user_id);
insert into access_date select current_date-1, hll_add_agg(hll_hash_integer(user_id)) from generate_series(5000,20000) t(user_id);
insert into access_date select current_date-2, hll_add_agg(hll_hash_integer(user_id)) from generate_series(9000,40000) t(user_id);
postgres=# select #userids from access_date where acc_date=current_date;
     ?column?
------------------
 9725.85273370708
(1 row)
postgres=# select #userids from access_date where acc_date=current_date-1;
     ?column?
------------------
 14968.6596883279
(1 row)
postgres=# select #userids from access_date where acc_date=current_date-2;
     ?column?
------------------
 29361.5209149911
(1 row)