HLL是基于HyperLogLog算法的工程实现,用于保存HyperLogLog计算过程的中间结果,它只能作为表的value列类型 通过聚合来不断的减少数据量,以此来实现加快查询的目的,基于它到的是一个估算结果,误差大概在1%左右
hll列是通过其它列或者导入数据里面的数据生成的,导入的时候通过hll_hash函数来指定数据中哪一列用于生成hll列 它常用于替代count distinct,通过结合rollup在业务上用于快速计算uv等
相关函数:
HLL_UNION_AGG(hll) 此函数为聚合函数,用于计算满足条件的所有数据的基数估算。此函数还可用于分析函数,只支持默认窗口,不支持window从句。
HLL_RAW_AGG(hll) 此函数为聚合函数,用于聚合hll类型字段,并且返回的还是hll类型。
HLL_CARDINALITY(hll) 此函数用于计算单条hll列的基数估算
HLL_HASH(column_name) 生成HLL列类型,用于insert或导入的时候,导入的使用见相关说明
HLL_EMPTY() 生成空HLL列,用于insert或导入的时候补充默认值,导入的使用见相关说明
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首先创建一张含有hll列的表
create table test( dt date, id int, name char(10), province char(10), os char(1), set1 hll hll_union, set2 hll hll_union) distributed by hash(id) buckets 32;
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导入数据,导入的方式见相关help curl
a. 使用表中的列生成hll列 curl --location-trusted -uname:password -T data -H "label:load_1" \ -H "columns:dt, id, name, province, os, set1=hll_hash(id), set2=hll_hash(name)" http://host/api/test_db/test/_stream_load b. 使用数据中的某一列生成hll列 curl --location-trusted -uname:password -T data -H "label:load_1" \ -H "columns:dt, id, name, province, sex, cuid, os, set1=hll_hash(cuid), set2=hll_hash(os)" http://host/api/test_db/test/_stream_load
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聚合数据,常用方式3种:(如果不聚合直接对base表查询,速度可能跟直接使用approx_count_distinct速度差不多)
a. 创建一个rollup,让hll列产生聚合, alter table test add rollup test_rollup(dt, set1); b. 创建另外一张专门计算uv的表,然后insert数据) create table test_uv( dt date, uv_set hll hll_union) distributed by hash(id) buckets 32; insert into test_uv select dt, set1 from test; c. 创建另外一张专门计算uv的表,然后insert并通过hll_hash根据test其它非hll列生成hll列 create table test_uv( dt date, id_set hll hll_union) distributed by hash(id) buckets 32; insert into test_uv select dt, hll_hash(id) from test;
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查询,hll列不允许直接查询它的原始值,可以通过配套的函数进行查询
a. 求总uv select HLL_UNION_AGG(uv_set) from test_uv; b. 求每一天的uv select dt, HLL_CARDINALITY(uv_set) from test_uv; c. 求test表中set1的聚合值 select dt, HLL_CARDINALITY(uv) from (select dt, HLL_RAW_AGG(set1) as uv from test group by dt) tmp; select dt, HLL_UNION_AGG(set1) as uv from test group by dt;
HLL