Sintaksis dan contoh fungsi perkiraan - Simple Log Service

Topik ini menjelaskan sintaksis dasar serta memberikan contoh penggunaan fungsi perkiraan.

Simple Log Service mendukung fungsi perkiraan berikut:

Penting Jika Anda ingin menggunakan string dalam pernyataan analitik, pastikan string tersebut diapit dengan tanda kutip tunggal (''). String yang tidak diapit atau diapit dengan tanda kutip ganda ("") akan dianggap sebagai nama bidang atau kolom. Sebagai contoh, 'status' menunjukkan string status, sedangkan status atau "status" menunjukkan bidang log status.

Nama Fungsi	Sintaksis	Deskripsi	Dukungan SQL	Dukungan SPL
fungsi approx_distinct	approx_distinct(x)	Menghitung jumlah nilai unik dalam x. Kesalahan standar default adalah 2,3%.	√	×
fungsi approx_distinct	approx_distinct(x, e)	Menghitung jumlah nilai unik dalam x dan memungkinkan Anda menentukan kesalahan standar kustom.	√	×
fungsi approx_percentile	approx_percentile(x, persentase)	Mengurutkan x secara menaik dan mengembalikan nilai perkiraan dari x pada persentase tertentu. Hasilnya merupakan perkiraan, dan stabilitas serta konsistensinya tidak dijamin.	√	×
	approx_percentile(x, array[persentase01, persentase02...])	Mengurutkan x secara menaik dan mengembalikan nilai perkiraan dari x pada persentase tertentu, seperti persentase01 dan persentase02. Hasilnya merupakan perkiraan, dan stabilitas serta konsistensinya tidak dijamin.	√	×
	approx_percentile(x, bobot, persentase)	Mengurutkan produk dari x dan bobotnya secara menaik dan mengembalikan nilai perkiraan dari x pada persentase tertentu. Hasilnya merupakan perkiraan, dan stabilitas serta konsistensinya tidak dijamin.	√	×
	approx_percentile(x, bobot, array[persentase01, persentase02...])	Mengurutkan produk dari x dan bobotnya secara menaik dan mengembalikan nilai perkiraan dari x pada persentase tertentu, seperti persentase01 dan persentase02. Hasilnya merupakan perkiraan, dan stabilitas serta konsistensinya tidak dijamin.	√	×
	approx_percentile(x, bobot, persentase, akurasi)	Mengurutkan produk dari x dan bobotnya secara menaik dan mengembalikan nilai perkiraan dari x pada persentase tertentu. Memungkinkan Anda menetapkan akurasi nilai pengembalian. Hasilnya merupakan perkiraan, dan stabilitas serta konsistensinya tidak dijamin.	√	×
fungsi numeric_histogram	numeric_histogram(bucket, x)	Menghitung histogram perkiraan untuk x berdasarkan jumlah bucket (kolom histogram). Hasilnya dikembalikan dalam format JSON.	√	×
fungsi numeric_histogram	numeric_histogram(bucket, x, bobot)	Menghitung histogram perkiraan untuk x berdasarkan jumlah bucket (kolom histogram). Hasilnya dikembalikan dalam format JSON. Memungkinkan Anda menetapkan bobot untuk x.	√	×
fungsi numeric_histogram_u	numeric_histogram_u(bucket, x)	Menghitung histogram perkiraan untuk x berdasarkan jumlah bucket (kolom histogram). Hasilnya dikembalikan dalam format multi-baris dan multi-kolom.	√	×
fungsi approx_most_frequent	approx_most_frequent(k, x)	Menghitung frekuensi perkiraan dari `k` nilai paling sering di kolom x. Hasilnya dikembalikan sebagai tipe MAP.	√	×

fungsi approx_distinct

Fungsi approx_distinct menghitung jumlah nilai unik dalam x.

Sintaksis

Menghitung jumlah nilai unik dalam x. Kesalahan standar default adalah 2,3%.
```
approx_distinct(x)
```
Menghitung jumlah nilai unik dalam x dengan kesalahan standar kustom.
```
approx_distinct(x, e)
```

Parameter

Parameter	Deskripsi
x	Nilainya bisa berupa tipe data apa pun.
e	Kesalahan standar kustom. Nilainya harus dalam rentang [0,0115, 0,26].

Tipe Nilai Pengembalian

bigint

Contoh

Contoh 1: Gunakan fungsi count untuk menghitung jumlah tampilan halaman (PV) dan fungsi approx_distinct untuk menghitung jumlah pengunjung unik (UV) berdasarkan nilai unik dari bidang client_ip. Kesalahan standar adalah 2,3%.
- Pernyataan Kueri
```
* |SELECT count(*) AS PV, approx_distinct(client_ip) AS UV
```
- Hasil Kueri dan Analisis
Contoh 2: Gunakan fungsi count untuk menghitung PV dan fungsi approx_distinct untuk menghitung jumlah UV berdasarkan nilai unik dari bidang client_ip. Kesalahan standar kustom adalah 10%.
- Pernyataan Kueri
```
* |SELECT count(*) AS PV, approx_distinct(client_ip,0.1) AS UV
```
- Hasil Kueri dan Analisis

fungsi approx_percentile

Fungsi approx_percentile mengurutkan x secara menaik dan mengembalikan nilai perkiraan pada persentase tertentu. Hasilnya merupakan perkiraan, sehingga stabilitas dan konsistensinya tidak dijamin.

Sintaksis

Mengurutkan x secara menaik dan mengembalikan nilai perkiraan dari x pada persentase tertentu. Nilai pengembalian adalah double.
```
approx_percentile(x, persentase)
```
Mengurutkan x secara menaik dan mengembalikan nilai perkiraan dari x pada beberapa persentase tertentu, seperti persentase01 dan persentase02. Nilai pengembalian adalah array(double,double).
```
approx_percentile(x, array[persentase01, persentase02...])
```
Mengurutkan produk dari x dan bobotnya secara menaik dan mengembalikan nilai perkiraan dari x pada persentase tertentu. Nilai pengembalian adalah double.
```
approx_percentile(x, bobot, persentase)
```
Mengurutkan produk dari x dan bobotnya secara menaik dan mengembalikan nilai perkiraan dari x pada beberapa persentase tertentu, seperti persentase01 dan persentase02. Nilai pengembalian adalah array(double,double).
```
approx_percentile(x, bobot, array[persentase01, persentase02...])
```
Mengurutkan produk dari x dan bobotnya secara menaik dan mengembalikan nilai perkiraan dari x pada persentase tertentu. Nilai pengembalian adalah double. Anda juga dapat menetapkan akurasi nilai pengembalian.
```
approx_percentile(x, bobot, persentase, akurasi)
```

Parameter

Parameter	Deskripsi
x	Nilainya harus bertipe double.
persentase	Nilai persentase. Nilainya harus dalam rentang [0, 1].
akurasi	Akurasi. Nilainya harus dalam rentang (0, 1).
bobot	Bobot. Nilainya harus bilangan bulat lebih besar dari 1. Jika Anda menetapkan bobot, sistem akan mengurutkan data berdasarkan produk dari x dan bobot.

Tipe Nilai Pengembalian

double atau array(double,double)

Contoh

Contoh 1: Mengurutkan kolom request_time dan mengembalikan nilai perkiraan dari bidang request_time pada persentil ke-50.
- Pernyataan Kueri
```
*| SELECT approx_percentile(request_time,0.5)
```
- Hasil Kueri dan Analisis
Contoh 2: Urutkan kolom request_time dan kembalikan nilai request_time pada persentil ke-10, ke-20, dan ke-70.
- Pernyataan Kueri
```
*| SELECT approx_percentile(request_time,array[0.1,0.2,0.7])
```
- Hasil Kueri dan Analisis
Contoh 3: Contoh ini mengurutkan kolom request_time berdasarkan produk dari nilai request_time dan bobotnya, lalu mengembalikan nilai perkiraan persentil ke-50 dari bidang request_time. Bobotnya adalah 100 jika nilai request_time kurang dari 20, dan 10 jika sebaliknya.
- Pernyataan Kueri
```
* |
SELECT
  approx_percentile(
    request_time,case
      when request_time < 20 then 100
      else 10
    end,
    0.5
  )
```
- Hasil Kueri dan Analisis
Contoh 4: Urutkan kolom request_time berdasarkan produk dari request_time dan bobotnya, lalu kembalikan nilai perkiraan dari request_time pada persentil ke-80 dan ke-90. Bobotnya adalah 100 jika request_time kurang dari 20. Jika tidak, bobotnya adalah 10.
- Pernyataan Kueri
```
* |
SELECT
  approx_percentile(
    request_time,case
      when request_time < 20 then 100
      else 10
    end,
    array [0.8,0.9]
  )
```
- Hasil Kueri dan Analisis
Contoh 5: Urutkan kolom request_time berdasarkan produk dari request_time dan bobotnya, lalu kembalikan nilai perkiraan dari bidang request_time pada persentil ke-50 dengan akurasi 0,2, di mana bobotnya adalah 100 jika request_time kurang dari 20 dan 10 jika sebaliknya.
- Pernyataan Kueri
```
* |
SELECT
  approx_percentile(
    request_time,case
      when request_time < 20 then 100
      else 10
    end,
    0.5,
    0.2
  )
```
- Hasil Kueri dan Analisis

fungsi numeric_histogram

Fungsi numeric_histogram menghitung histogram perkiraan untuk x. Hasilnya dikembalikan dalam format JSON.

Sintaksis

Menghitung histogram perkiraan untuk x berdasarkan jumlah bucket tertentu.
```
numeric_histogram(bucket, x)
```
Menghitung histogram perkiraan untuk x berdasarkan jumlah bucket tertentu. Anda juga dapat menentukan bobot untuk x.
```
numeric_histogram(bucket, x, bobot)
```

Parameter

Parameter	Deskripsi
bucket	Jumlah kolom dalam histogram. Nilainya harus bertipe bigint.
x	Nilainya harus bertipe double.
bobot	Bobot. Nilainya harus bilangan bulat lebih besar dari 0. Jika Anda menetapkan bobot, sistem akan mengelompokkan data berdasarkan produk dari x dan bobot.

Tipe Nilai Pengembalian

JSON

Contoh

Contoh 1: Hitung histogram perkiraan durasi permintaan untuk permintaan POST.
- Pernyataan Kueri
```
request_method:POST | SELECT numeric_histogram(10,request_time)
```
- Hasil Kueri dan Analisis
Contoh 2: Hitung histogram perkiraan berbobot dari durasi permintaan untuk permintaan POST. Bobot didasarkan pada nilai request_time.
- Pernyataan Kueri
```
request_method:POST| SELECT numeric_histogram(10, request_time,case when request_time<20 then 100 else 10 end)
```
- Hasil Kueri dan Analisis

fungsi numeric_histogram_u

Fungsi numeric_histogram_u menghitung histogram perkiraan untuk x. Hasilnya dikembalikan dalam format multi-baris dan multi-kolom.

Sintaksis

numeric_histogram_u(bucket, x)

Parameter

Parameter	Deskripsi
bucket	Jumlah kolom dalam histogram. Nilainya harus bertipe bigint.
x	Nilainya harus bertipe double.

Tipe Nilai Pengembalian

double

Contoh

Hitung histogram perkiraan durasi permintaan untuk permintaan POST.

Pernyataan Kueri

request_method:POST | select numeric_histogram_u(10,request_time)

Hasil Kueri dan Analisis

fungsi approx_most_frequent

Menghitung frekuensi perkiraan dari k nilai paling sering di kolom x.

Sintaksis

approx_most_frequent(k, x)

Parameter

Parameter	Deskripsi
k	Jumlah nilai paling sering yang akan dikembalikan. Sebagai contoh, nilai 5 menunjukkan bahwa fungsi mengembalikan frekuensi perkiraan dari 5 nilai paling sering teratas.
x	Nilainya harus bertipe varchar.

Tipe nilai pengembalian

map(varchar, bigint)

Contoh

Ambil tiga nilai paling sering dalam bidang content.

Data Sampel

content: 
'A'
'B'
'A'
'C'
'A'
'B'
'C'
'D'
'E'

Pernyataan Kueri
```
select approx_most_frequent(3, content)
```
Output