Связаться с намиПодключиться

Оценка количества уникальных элементов с помощью алгоритма HyperLogLog

Статья создана
Обновлена 7 мая 2025 г.

Чтобы оценить количество уникальных элементов в столбце таблицы (мощность множества), вы можете воспользоваться встроенными в Managed Service for Greenplum® функциями, реализующими алгоритм HyperLogLog.

Этот алгоритм преобразует исходное множество в особый объект — HLL. Мощность HLL соответствует мощности исходного множества, а ее оценка может быть произведена за константное время. Алгоритм позволяет быстро оценить количество уникальных элементов в столбце, а относительная погрешность оценки снижается с увеличением размера множества.

В Managed Service for Greenplum® алгоритм HyperLogLog реализуется двумя функциями:

  • gp_hyperloglog_accum(<имя_столбца>) — применяет алгоритм HyperLogLog к переданному столбцу. Возвращает HLL с типом данных gp_hyperloglog_estimator.
  • gp_hyperloglog_get_estimate(<HLL>) — конвертирует переданный HLL в численную оценку.

Также доступны вспомогательные функции:

  • gp_hyperloglog_merge(<HLL1>, <HLL2>) — возвращает HLL, который является результатом объединения (дизъюнкции) исходных HLL.

  • gp_hyperloglog_add_item_agg_default(<HLL>, <значение>) — проверяет, принадлежит ли значение ко множеству, HLL которого передан в параметрах:

    • Если принадлежит или является пустым (null), то функция возвращает HLL исходного множества.
    • Если не принадлежит, то функция возвращает HLL множества, включающего указанное значение.

Получить HLL столбца

Выполните запрос:

SELECT gp_hyperloglog_accum(<имя_столбца>) FROM <имя_таблицы>;

Ответ будет содержать строку.

Получить оценку количества уникальных элементов в столбце

Выполните запрос:

SELECT gp_hyperloglog_get_estimate(gp_hyperloglog_accum(<имя_столбца>)) FROM <имя_таблицы>;

Ответ будет содержать вещественное число.

Получить оценку количества уникальных элементов в объединении двух столбцов

Выполните запрос:

SELECT gp_hyperloglog_get_estimate(
    gp_hyperloglog_merge(gp_hyperloglog_accum(<столбец_1>), gp_hyperloglog_accum(<столбец_2>)))
FROM <имена_таблиц>;

Ответ будет содержать вещественное число.

Учесть новый элемент в имеющейся оценке

Выполните запрос:

SELECT gp_hyperloglog_get_estimate(
    gp_hyperloglog_add_item_agg_default(gp_hyperloglog_accum(<имя_столбца>), <значение_нового_элемента>))
FROM <имя_таблицы>;

Если новый элемент не уникален для данного столбца или имеет значение null, то в ответе вернется такая же оценка, как при запросе количества уникальных элементов в столбце. Иначе оценка увеличится примерно на 1.

Создать и использовать таблицу с предварительной агрегацией

Предварительная агрегация позволяет заранее рассчитать оценку уникальных значений столбца в многомерном наборе данных, чтобы затем по необходимости извлекать оценку для нужного измерения. При этом не придется вычислять HLL при каждом запросе, а получение оценки происходит за константное время — O(1).

Чтобы воспользоваться этим методом:

  1. Создайте таблицу с предварительной агрегацией и наполните ее данными:

    CREATE TABLE agg_table(column1, column2, ..., estimate gp_hyperloglog_estimator);

INSERT INTO agg_table(column1, column2, ..., estimate)
SELECT column1, column2, ..., gp_hyperloglog_accum(estimated_col)
FROM original_table
GROUP BY column1, column2, ...;

    Где:

    • agg_table — имя таблицы с предварительной агрегацией.
    • column1, column2, ..., — имена столбцов исходной таблицы, кроме столбца, для которого проводится оценка.
    • estimate — имя столбца с оценкой в таблице с предварительной агрегацией.
    • estimated_col — имя столбца в исходной таблице, для которого вычисляется оценка.
    • original_table — имя исходной таблицы.

  2. Создайте новую агрегатную функцию на основе gp_hyperloglog_merge:

    CREATE AGGREGATE gp_hyperloglog_merge(gp_hyperloglog_estimator) (
SFUNC=gp_hyperloglog_merge, 
STYPE=gp_hyperloglog_estimator, 
FINALFUNC=gp_hyperloglog_comp,
COMBINEFUNC=gp_hyperloglog_merge
);

  3. Получите оценку количества уникальных элементов в разрезе нужного столбца, например column1:

    SELECT column1, gp_hyperloglog_get_estimate(gp_hyperloglog_merge(estimate))
FROM agg_table
GROUP BY column1;

Примеры

В примерах использованы таблицы, заполненные целыми числами с помощью функции generate_series.

Оценка количества уникальных элементов

Пусть дана таблица со списком клиентов в разных городах:

CREATE TABLE clients(city_id int, client_id int);
INSERT INTO clients (city_id, client_id) 
VALUES (generate_series(1, 10), generate_series(1, 10000));

Чтобы оценить, сколько уникальных клиентов в каждом городе, выполните запрос:

SELECT city_id, gp_hyperloglog_get_estimate(gp_hyperloglog_accum(client_id))
FROM clients
GROUP BY city_id
ORDER BY city_id;

 city_id | gp_hyperloglog_get_estimate 
---------+-----------------------------
       1 |            988.212360350532
       2 |             1002.0269799313
       3 |            1006.27966975993
       4 |            998.837197408661
       5 |             1004.1525443185
       6 |            995.648631718888
       7 |            1003.08887802751
       8 |            997.775023703087
       9 |            1005.21614155965
      10 |             1002.0269799313
(10 rows)

Оценка количества уникальных элементов в объединении столбцов

Пусть даны две таблицы:

CREATE TABLE viewers(index_id int, viewer_id int);
INSERT INTO viewers (index_id, viewer_id) 
VALUES (generate_series(1, 1000), generate_series(1, 1000));

CREATE TABLE purchasers(index_id int, purchaser_id int);
INSERT INTO purchasers (index_id, purchaser_id) 
VALUES (generate_series(1, 1000), generate_series(501, 1500));

В этом примере viewer_id — идентификатор посетителя страницы товара на сайте, purchaser_id — идентификатор покупателя товара. Оба идентификатора являются идентификатором клиента, т. е. принадлежат некоторому единому множеству.

Чтобы оценить, сколько клиентов купило товар после посещения сайта, т. е. количество неуникальных элементов в объединении столбцов:

  1. Оцените количество уникальных вхождений в объединении столбцов viewer_id и purchaser_id:

    SELECT gp_hyperloglog_get_estimate(
    gp_hyperloglog_merge(gp_hyperloglog_accum(viewer_id), gp_hyperloglog_accum(purchaser_id)))
FROM viewers, purchasers;

    gp_hyperloglog_get_estimate 
-----------------------------
            1498.48297183718
(1 row)

  2. Вычтите полученную оценку из общего количества элементов в обоих столбцах: 2000 − 1498 = 502.

Создание таблицы с предварительной агрегацией

Пусть дана таблица со списком клиентов в разных городах и магазинах:

CREATE TABLE clients(city_id int, shop_id int, client_id int);
INSERT INTO clients (city_id, shop_id, client_id) 
VALUES (generate_series(1, 5), generate_series(1, 10), generate_series(1, 10000));

Чтобы быстро получать оценку количества уникальных клиентов в разрезе по городам или магазинам:

  1. Создайте таблицу с предварительной агрегацией и наполните ее данными:

    CREATE TABLE agg_clients(city_id int, shop_id int, unique_clients gp_hyperloglog_estimator);

INSERT INTO agg_clients(city_id, shop_id, unique_clients)
SELECT city_id, shop_id, gp_hyperloglog_accum(client_id)
FROM clients
GROUP BY city_id, shop_id;

  2. Создайте агрегатную функцию на основе gp_hyperloglog_merge:

    CREATE AGGREGATE gp_hyperloglog_merge(gp_hyperloglog_estimator) (
SFUNC=gp_hyperloglog_merge, 
STYPE=gp_hyperloglog_estimator, 
FINALFUNC=gp_hyperloglog_comp,
COMBINEFUNC=gp_hyperloglog_merge
);

  3. Получите оценку количества уникальных клиентов:

    • В разрезе по городам:

      SELECT city_id, gp_hyperloglog_get_estimate(gp_hyperloglog_merge(unique_clients))
FROM agg_clients
GROUP BY city_id
ORDER BY city_id;

      city_id | gp_hyperloglog_get_estimate 
--------+-----------------------------
      1 |            1984.47308188562
      2 |            2002.54325709491
      3 |            1993.50633730345
      4 |            2009.32588394612
      5 |            2012.71700838494
(5 rows)

    • В разрезе по магазинам:

      SELECT shop_id, gp_hyperloglog_get_estimate(gp_hyperloglog_merge(unique_clients))
FROM agg_clients
GROUP BY shop_id
ORDER BY shop_id;

      shop_id | gp_hyperloglog_get_estimate 
--------+-----------------------------
      1 |            988.212360350532
      2 |             1002.0269799313
      3 |            1006.27966975993
      4 |            998.837197408661
      5 |             1004.1525443185
      6 |            995.648631718888
      7 |            1003.08887802751
      8 |            997.775023703087
      9 |            1005.21614155965
     10 |             1002.0269799313
(10 rows)
Предыдущая
Yezzey
Следующая
Просмотр логов кластера