uniqCombined
Вычисляет приблизительное количество различных значений аргументов.
Функция uniqCombined — хороший выбор для вычисления количества различных значений.
Аргументы
HLL_precision: двоичный логарифм количества ячеек в HyperLogLog. Необязательный параметр, функцию можно использовать какuniqCombined(x[, ...]). Значение по умолчанию дляHLL_precisionравно 17, что фактически соответствует 96 КиБ памяти (2^17 ячеек по 6 бит каждая).X: переменное количество параметров. Параметры могут иметь типыTuple,Array,Date,DateTime,Stringили числовые типы.
Возвращаемое значение
- Число типа UInt64.
Подробности реализации
Функция uniqCombined:
- Вычисляет хеш (64-битный хеш для
Stringи 32-битный в остальных случаях) для всех параметров в агрегатной функции и затем использует его в вычислениях. - Использует комбинацию из трёх алгоритмов: массива, хеш-таблицы и HyperLogLog с таблицей коррекции ошибок.
- Для малого количества различных элементов используется массив.
- Когда размер множества больше, используется хеш-таблица.
- Для ещё большего количества элементов используется HyperLogLog, который занимает фиксированный объём памяти.
- Возвращает детерминированный результат (он не зависит от порядка обработки запроса).
Поскольку для типов, отличных от String, используется 32-битный хеш, результат будет иметь очень большую погрешность для кардинальностей, значительно превышающих UINT_MAX (ошибка быстро возрастает после нескольких десятков миллиардов различных значений). Поэтому в таком случае следует использовать uniqCombined64.
По сравнению с функцией uniq, функция uniqCombined:
- Потребляет в несколько раз меньше памяти.
- Обеспечивает точность в несколько раз выше.
- Обычно имеет немного более низкую производительность. В некоторых сценариях
uniqCombinedможет работать быстрее, чемuniq, например, при распределённых запросах, которые передают по сети большое количество состояний агрегации.
Пример
Запрос:
Результат:
См. раздел с примерами в описании uniqCombined64, где показана разница между uniqCombined и uniqCombined64 на значительно больших объёмах входных данных.
См. также