HyperLogLog関数の構文と例 - Simple Log Service - Alibaba Cloud ドキュメントセンター

HyperLogLog関数は近似集計関数であり、approx_distinct関数に似ています。大量のデータが計算に含まれる場合、HyperLogLog関数を使用して、より短い時間内に推定結果を返すことができます。このトピックでは、HyperLogLog関数の構文について説明します。このトピックでは、HyperLogLog関数の使用方法の例も提供します。

次の表に、Simple Log ServiceでサポートされているHyperLogLog関数を示します。

重要

分析ステートメントで文字列を使用する場合は、文字列を単一引用符 (')で囲む必要があります。二重引用符 (") で囲まれていない、または囲まれている文字列は、フィールド名または列名を示します。例えば、 'status' はステータスの文字列を示し、status または "status" はステータスログフィールドを示します。

関数	構文	説明	SQLでサポート	SPLでサポート
approx_set関数	approx_set( x)	xフィールドの個別の値の数を推定します。最大標準誤差は0.01625で、これがデフォルト値です。	√	×
カーディナリティ関数	cardinality( x)	HyperLogLogデータをbigintデータに変換します。	√	×
empty_approx_set関数	empty_approx_set()	HyperLogLog型のnull値を返します。最大標準誤差は0.01625で、これがデフォルト値です。	√	×
マージ関数	merge( x)	すべてのHyperLogLog値を集計します。	√	×

approx_set関数

approx_set関数は、xフィールド内の異なる値の数を推定します。最大標準誤差は0.01625で、これがデフォルト値です。

構文

approx_set(x)

パラメーター

パラメーター	説明
x	このパラメーターの値は任意のデータ型です。

戻り値のデータ型

HyperLogLogタイプ。

例

1分あたりのユニークビジター数 (UV) を推定します。戻り値はHyperLogLogタイプです。

クエリ文

* |
SELECT
  date_trunc('minute', __time__) AS Time,
  approx_set(client_ip) AS UV
FROM  website_log
GROUP BY
  Time
ORDER BY
  Time

クエリと分析結果

cardinality関数

カーディナリティ関数は、HyperLogLogデータをbigintデータに変換します。

構文

cardinality(x)

パラメーター

パラメーター	説明
x	このパラメーターの値は、HyperLogLogタイプです。

戻り値のデータ型

bigint型。

例

HyperLogLogデータをbigintデータに変換します。 approx_set関数は、1分あたりのUVの推定数を返します。戻り値はHyperLogLogタイプです。 cardinality関数は、戻り値をbigintデータに変換します。

クエリ文

* |
SELECT
  Time,
  cardinality(UV) AS UV
FROM  (
    SELECT
      date_trunc('minute', __time__) AS Time,
      approx_set(client_ip) AS UV
    FROM      website_log
    GROUP BY
      Time
    ORDER BY
      Time
  ) AS UV

クエリと分析結果

empty_approx_set関数

empty_approx_set関数は、HyperLogLog型のnull値を返します。最大標準誤差は0.01625で、これがデフォルト値です。

構文

empty_approx_set()

戻り値のデータ型

HyperLogLogタイプ。

例

HyperLogLogタイプのnull値を取得します。

クエリ文
```
* | SELECT empty_approx_set()
```
クエリと分析結果

マージ関数

マージ関数は、すべてのHyperLogLog値を集計します。

構文

merge(x)

パラメーター

パラメーター	説明
x	このパラメーターの値は、HyperLogLogタイプです。

戻り値のデータ型

HyperLogLogタイプ。

例

HyperLogLog値を集計します。 approx_set関数は、1分あたりのUVの推定数を返します。マージ関数は、15分のUVの数を集計します。カーディナリティ関数は、HyperLogLogデータをbigintデータに変換します。

クエリ文

* |
SELECT
  Time,
  cardinality(UV) AS UV,
  cardinality(merge(UV) over()) AS Total_UV
FROM  (
    SELECT
      date_trunc('minute', __time__) AS Time,
      approx_set(client_ip) AS UV
    FROM      log
    GROUP BY
      Time
    ORDER BY
      Time
  )

クエリと分析結果