版本：Latest-3.3

使用 HyperLogLog 实现近似去重

本文介绍如何通过 HLL（HyperLogLog）在 StarRocks 中实现近似去重。

HLL 是一种近似去重算法，在部分对去重精度要求不高的场景下，您可以选择使用 HLL 算法减轻数据去重分析的计算压力。根据数据集大小以及所采用的哈希函数的类型，HLL 算法的误差可控制在 1% 至 10% 左右。

创建包含 HLL 列的表

使用 HLL 去重，需要在建表语句中，将目标指标列的类型设置为 HLL，聚合函数设置为 HLL_UNION。只有聚合表支持 HLL 类型列。

说明

您无需向 HLL 列导入数据。HLL 列的数据将根据您指定的 HLL_HASH 函数基于导入的数据自动生成。导入数据时，该函数将自动根据指定的列生成 HLL 列。HLL 算法常用于替代 count distinct，通过结合物化视图在业务上用于快速计算 uv。

以下示例创建 test 表，其中包含 DATE 数据类型列 dt，INT 数据类型列 id，以及 HLL 类型列 uv，其使用的 HLL_HASH 函数为 HLL_UNION。

CREATE TABLE test(
        dt DATE,
        id INT,
        uv HLL HLL_UNION
)
DISTRIBUTED BY HASH(ID);

注意

当前版本中, 仅聚合表支持 HLL 类型的指标列。

当数据量较大时，建议为高频率的 HLL 查询建立对应的物化视图。

导入数据

创建数据文件 test.csv 并将其导入先前创建的表 test。

当前示例使用以下原始数据，其 10 行数据中有 3 行数据重复。

2022-03-10,0
2022-03-11,1
2022-03-12,2
2022-03-13,3
2022-03-14,4
2022-03-15,5
2022-03-16,6
2022-03-14,4
2022-03-15,5
2022-03-16,6

您可以通过 Stream Load 或者 Broker Load 模式导入 test.csv。

Stream Load 模式:

curl --location-trusted -u <username>:<password> -H "label:987654321" -H "column_separator:," -H "columns:dt,id,uv=hll_hash(id)" -T test.csv http://fe_host:http_port/api/db_name/test/_stream_load

Broker Load 模式:

LOAD LABEL test_db.label
     (
     DATA INFILE("hdfs://hdfs_host:hdfs_port/user/starRocks/data/input/file")
     INTO TABLE `test`
     COLUMNS TERMINATED BY ","
     (dt, id, uv)
     SET (
          uv = HLL_HASH(id)
     )
     );

通过 HLL 聚合数据

您可以通过以下三种方式聚合数据加速查询。

基于示例表创建物化视图，使 HLL 列产生聚合。

ALTER TABLE test ADD ROLLUP test_rollup(dt, uv);

创建针对 HLL 列计算的新表，并插入原示例表中的相关数据。

create table test_uv1(
id int,
uv_set hll hll_union)
distributed by hash(id);

insert into test_uv1 select id, uv from test;

创建针对 HLL 列计算的新表，并插入通过 HLL_HASH 基于原示例表中相关数据生成的 HLL 列。

create table test_uv2(
id int,
uv_set hll hll_union)
distributed by hash(id);

insert into test_uv2 select id, hll_hash(id) from test;

查询数据

HLL 列不支持直接查询原始值。您可以通过函数 HLL_UNION_AGG 进行查询。

SELECT HLL_UNION_AGG(uv) FROM test;

返回如下：

+---------------------+
| hll_union_agg(`uv`) |
+---------------------+
|                   7 |
+---------------------+

当在 HLL 类型列上使用 count distinct 时，StarRocks 会自动将其转化为 HLL_UNION_AGG(hll) 计算。所以以上查询等价于以下查询。

SELECT COUNT(DISTINCT uv) FROM test;

返回如下：

+----------------------+
| count(DISTINCT `uv`) |
+----------------------+
|                    7 |
+----------------------+

选择去重方案

如果您的数据集基数在百万、千万量级，并拥有几十台机器，那么您可以直接使用 count distinct 方式。如果您的数据集基数在亿级以上，并且需要精确去重，那么您需要使用 Bitmap 去重。如果您选择近似去重，那么可以使用 HLL 类型去重。

Bitmap 类型仅支持 TINYINT，SMALLINT，INT，BIGINT（注意不支持 LARGEINT）去重。对于其他类型数据集去重，您需要构建词典，将原类型映射到整数类型。HLL 去重方式则无需构建词典，仅要求对应的数据类型支持哈希函数。

对于普通列，您还可以使用 NDV 函数进行近似去重计算。NDV 函数返回值是 COUNT(DISTINCT col) 结果的近似值聚合函数，底层实现将数据存储类型转为 HLL 类型进行计算。但 NDV 函数在计算的时候消耗资源较大，不适合于并发高的场景。

如果您的应用场景为用户行为分析，建议使用 INTERSECT_COUNT 或者自定义 UDAF 去重。

使用 HyperLogLog 实现近似去重

创建包含 HLL 列的表

导入数据

通过 HLL 聚合数据

查询数据

选择去重方案

相关函数

文档是否有帮助？

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