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Beispiele

Dieser Abschnitt enthält Beispiele für die Verwendung HyperLogLog mit Amazon Redshift.

Beispiel: Rückgabe der Kardinalität in einer Unterabfrage

Im folgenden Beispiel wird die Kardinalität für jede Skizze in einer Unterabfrage für eine Tabelle mit dem Namen Sales (Vertrieb) zurückgegeben.

CREATE TABLE Sales (customer VARCHAR, country VARCHAR, amount BIGINT);
INSERT INTO Sales VALUES ('David Joe', 'Greece', 14.5),  ('David Joe', 'Greece', 19.95), ('John Doe', 'USA', 29.95), ('John Doe', 'USA', 19.95), ('George Spanos', 'Greece', 9.95), ('George Spanos', 'Greece', 2.95);

Die folgende Abfrage generiert eine HLL Skizze für die Kunden jedes Landes und extrahiert die Kardinalität. So werden die eindeutigen Kunden aus jedem Land angezeigt.

SELECT hll_cardinality(sketch), country
FROM (SELECT hll_create_sketch(customer) AS sketch, country
        FROM Sales
        GROUP BY country) AS hll_subquery;
        
hll_cardinality | country
----------------+---------
            1   | USA
            2   | Greece
 ...

Beispiel: Gibt einen HLLSKETCH Typ aus kombinierten Skizzen in einer Unterabfrage zurück

Im folgenden Beispiel wird ein einzelner HLLSKETCH Typ zurückgegeben, der die Kombination einzelner Skizzen aus einer Unterabfrage darstellt. Die Skizzen werden mithilfe der Aggregatfunktion HLL _ COMBINE kombiniert.

SELECT hll_combine(sketch)
FROM (SELECT hll_create_sketch(customer) AS sketch
        FROM Sales
        GROUP BY country) AS hll_subquery
       
                                        hll_combine
--------------------------------------------------------------------------------------------
 {"version":1,"logm":15,"sparse":{"indices":[29808639,35021072,47612452],"values":[1,1,1]}}
(1 row)       
       

Beispiel: Gibt eine HyperLogLog Skizze aus der Kombination mehrerer Skizzen zurück

Im folgenden Beispiel nehmen wir an, dass die Tabelle page-users die voraggregierten Skizzen für jede Seite speichert, die Benutzer auf einer bestimmten Website besucht haben. Jede Zeile in dieser Tabelle enthält eine HyperLogLog Skizze, die alle Benutzer darstelltIDs, die die besuchten Seiten aufrufen.

page_users
-- +----------------+-------------+--------------+
-- | _PARTITIONTIME | page         | sketch |
-- +----------------+-------------+--------------+
-- | 2019-07-28     | homepage     | CHAQkAQYA... |
-- | 2019-07-28     | Product A    | CHAQxPnYB... |
-- +----------------+-------------+--------------+

Im folgenden Beispiel werden die voraggregierten Skizzen zu einer einzelnen Skizze zusammengefasst. Diese Skizze kapselt die kollektive Kardinalität, die jede Skizze kapselt.

SELECT hll_combine(sketch) as sketch
FROM page_users

Die Ausgabe sieht folgendermaßen oder ähnlich aus.

-- +-----------------------------------------+
-- | sketch |
-- +-----------------------------------------+
-- | CHAQ3sGoCxgCIAuCB4iAIBgTIBgqgIAgAwY.... |
-- +-----------------------------------------+

Wenn eine neue Skizze erstellt wird, können Sie die CARDINALITY Funktion HLL _ verwenden, um die kollektiven eindeutigen Werte abzurufen, wie im Folgenden gezeigt.

SELECT hll_cardinality(sketch)
FROM ( 
  SELECT
  hll_combine(sketch) as sketch
  FROM page_users
) AS hll_subquery
       

Die Ausgabe sieht folgendermaßen oder ähnlich aus.

-- +-------+
-- | count |
-- +-------+
-- | 54356 |
-- +-------+

Beispiel: Generieren Sie mithilfe externer HyperLogLog Tabellen Skizzen anhand von S3-Daten

In den folgenden Beispielen werden HyperLogLog Skizzen zwischengespeichert, um zu vermeiden, dass zur Kardinalitätsschätzung direkt auf Amazon S3 zugegriffen wird.

Sie können HyperLogLog Skizzen vorab aggregieren und in externen Tabellen zwischenspeichern, die für Amazon S3 S3-Daten definiert sind. Auf diese Weise können Sie Kardinalitätsschätzungen extrahieren, ohne auf die zugrundeliegenden Basisdaten zuzugreifen.

Angenommen, Sie haben eine Reihe von Textdateien mit Tabulatortrennzeichen in Amazon S3 entladen. Sie führen die folgende Abfrage aus, um eine externe Tabelle mit Namen sales im externen Amazon-Redshift-Schema mit dem Namen spectrum zu definieren. Der Amazon S3 S3-Bucket für dieses Beispiel befindet sich im Osten der USA (Nord-Virginia) AWS-Region.

create external table spectrum.sales(
salesid integer,
listid integer,
sellerid smallint,
buyerid smallint,
eventid integer,
dateid integer,
qtysold integer,
pricepaid decimal(8,2),
commission decimal(8,2),
saletime timestamp)
row format delimited
fields terminated by '\t' stored as textfile
location 's3://redshift-downloads/tickit/spectrum/sales/';

Angenommen, Sie möchten die einzelnen Käufer berechnen, die einen Artikel zu einem beliebigen Datum gekauft haben. Zu diesem Zweck generiert das folgende Beispiel Skizzen für den Käufer IDs für jeden Tag des Jahres und speichert das Ergebnis in der Amazon Redshift Redshift-Tabelle. hll_sales

CREATE TABLE hll_sales AS
SELECT saletime, hll_create_sketch(buyerid) AS sketch
FROM spectrum.sales
GROUP BY saletime;
            
SELECT TOP 5 * FROM hll_sales;

Die Ausgabe sieht folgendermaßen oder ähnlich aus.

-- hll_sales

-- | saletime        | sketch                                                              |
-- +-----------------+---------------------------------------------------------------------+
-- | 7/22/2008 8:30  | {"version":1,"logm":15,"sparse":{"indices":[9281416],"values":[1]}}
-- | 2/19/2008 0:38  | {"version":1,"logm":15,"sparse":{"indices":[48735497],"values":[3]}}
-- | 11/5/2008 4:49  | {"version":1,"logm":15,"sparse":{"indices":[27858661],"values":[1]}}
-- | 10/27/2008 4:08 | {"version":1,"logm":15,"sparse":{"indices":[65295430],"values":[2]}}
-- | 2/16/2008 9:37  | {"version":1,"logm":15,"sparse":{"indices":[56869618],"values":[2]}}
-- +---------------- +---------------------------------------------------------------------+

Die folgende Abfrage zeigt die geschätzte Anzahl verschiedener Käufer, die am Freitag nach Thanksgiving im Jahr 2008 einen Artikel gekauft haben.

SELECT hll_cardinality(hll_combine(sketch)) as distinct_buyers
FROM hll_sales
WHERE trunc(saletime) = '2008-11-28';     

Die Ausgabe sieht folgendermaßen oder ähnlich aus.

distinct_buyers
---------------
386

Angenommen, Sie möchten die Anzahl der eindeutigen Benutzer, die einen Artikel an einem bestimmten Datumsbereich gekauft haben abrufen. Der Zeitraum könnte sich zum Beispiel vom Black Friday bis zum darauffolgenden Montag erstrecken. Um diese Information abzurufen, verwendet die folgende Abfrage die Aggregationsfunktion hll_combine. Mit dieser Funktion können Sie vermeiden, dass Käufer doppelt gezählt werden, die einen Artikel an mehr als einem Tag des ausgewählten Bereichs gekauft haben.

SELECT hll_cardinality(hll_combine(sketch)) as distinct_buyers
FROM hll_sales
WHERE saletime BETWEEN '2008-11-28' AND '2008-12-01';

Die Ausgabe sieht folgendermaßen oder ähnlich aus.

distinct_buyers
---------------
1166

Um die hll_sales Tabelle beizubehalten up-to-date, führen Sie am Ende jedes Tages die folgende Abfrage aus. Auf diese Weise wird eine HyperLogLog Skizze erstellt, die auf IDs der Anzahl der Käufer basiert, die heute einen Artikel gekauft haben, und sie wird der hll_sales Tabelle hinzugefügt.

INSERT INTO hll_sales 
SELECT saletime, hll_create_sketch(buyerid) 
FROM spectrum.sales 
WHERE TRUNC(saletime) = to_char(GETDATE(), 'YYYY-MM-DD')
GROUP BY saletime;