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：

1. 海量数据分析(千万级以上数据量)

2. 实时性要求高的交互式查询

3. 允许一定误差范围的统计场景

近似计算的核心优势

• 查询速度更快：比精确计算快5-100倍

• 资源消耗更低：减少CPU、内存和I/O使用

• 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

• 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

• 默认精度(12)下，标准误差约0.81%

• 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

• 大数据集UV(独立访客)统计

• 高基数维度分析

• 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

• 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

• 对于极端百分位(接近0或1)误差较小

• 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

• 延迟分析(p50/p90/p99)

• 资源使用量监控

• 数据分布分析

限制与注意事项

1. 近似计算不适用于需要绝对精确结果的场景(如金融交易)

2. 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)

3. 不支持作为唯一性约束或精确去重

4. 极端数据分布(如99%的值相同)可能影响精度