近似计算
近似计算的场景
在现代大数据分析场景中,精确计算往往需要消耗大量的计算资源和时间成本。ProtonBase 引入近似计算(Approximate Computing)理念,通过牺牲一定的计算精度来换取显著的性能提升,特别适合以下场景:
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海量数据分析(千万级以上数据量)
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实时性要求高的交互式查询
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允许一定误差范围的统计场景
近似计算的核心优势
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查询速度更快:比精确计算快5-100倍
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资源消耗更低:减少CPU、内存和I/O使用
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可扩展性更好:数据量增长时性能下降平缓
支持的近似计算函数
approx_count_distinct
功能描述
快速估算列中不同值的数量(基数),使用HyperLogLog算法实现。
语法
approx_count_distinct(expr [, precision])
参数说明
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expr
: 需要计算基数的列或表达式 -
precision
(可选): 精度参数,范围4-18,默认12。值越大精度越高但内存消耗越大
精度与误差
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默认精度(12)下,标准误差约0.81%
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误差范围通常为±2%
示例
-- 估算网站独立访客数
SELECT approx_count_distinct(user_id) AS unique_visitors
FROM website_logs
WHERE date = today();
-- 使用更高精度
SELECT approx_count_distinct(product_id, 14) AS approx_unique_products
FROM orders;
适用场景
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大数据集UV(独立访客)统计
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高基数维度分析
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实时仪表盘指标
approx_percentile
功能描述
快速估算数值列的百分位值,使用T-Digest算法实现。
语法
approx_percentile(expr, percentage [, precision])
参数说明
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expr
: 数值类型的列或表达式 -
percentage
: 要计算的百分位(0-1之间) -
precision
(可选): 压缩参数,默认100。值越大精度越高
精度与误差
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对于极端百分位(接近0或1)误差较小
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中间百分位误差通常 < 1%
示例
-- 估算用户年龄的中位数(50%百分位)
SELECT approx_percentile(age, 0.5) AS median_age
FROM users;
-- 计算响应时间的95百分位
SELECT approx_percentile(response_time_ms, 0.95, 200) AS p95_response_time
FROM api_metrics;
适用场景
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延迟分析(p50/p90/p99)
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资源使用量监控
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数据分布分析
限制与注意事项
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近似计算不适用于需要绝对精确结果的场景(如金融交易)
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结果可能存在±2%的波动(相同查询可能返回略有不同的结果)
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不支持作为唯一性约束或精确去重
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极端数据分布(如99%的值相同)可能影响精度