作为一个早期的基数估计算法,LC在空间复杂度方面并不算优秀,是O(Nmax), 因此目前很少单独使用LC。 LC的基本思路是:设有一哈希函数H,其哈希结果空间有m个值(最小值0,最大值m-1),并且哈希结果服从均匀分布。使用一个长度为m的bitmap,每个bit为一个桶,均初始化为0,设一个集合的基数为n,此集合所有元素通过...
背景 基数估计任务是在一个查询执行之前预测其基数,基于代价的查询优化器(Cost Based Optimizer)将枚举所有可能的执行计划,并利用估计的基数选出期望执行代价最小的计划,从而完成查询优化的任务。然而,传统…
openGauss本次开源的智能基数估计特性采用了一种分布自适应的内核原生多列数据分布刻画方法,其首先利用数据列相关性进行数据分布感知,然后根据分布构建对应的概率图模型。 具体来说,图模型中的每个节点都是一列数据,节点之间的边表示节点之间的相关关系。对于相关性不强的数据列,在图模型中也是独立且不相关的,此时的基...
基数估计算法(Cardinality Estimation Algorithm)是用于估计一个集合中不同元素的数量的算法。基数(cardinality)指的是集合中不同元素的个数。 在实际应用中,我们经常需要估计大规模数据集的基数,例如在计算网站的独立访客数、统计社交媒体上的独立用户数等。传统的方法需要遍历整个数据集来计算基数,但对于大规模数据集而...
基数估计算法简介 注1:本文是之前工作时在团队内分享的一个PPT的文字版本. 注2 :我有了新的个人博客地址 下文中的sqrt表示开根号(sqrt(4)=2),m^n表示m的n次方 什么是基数(Cardinality) 基数指的是一个可重复集合中不重复元素的个数。 什么是基数计算 ...
基数估计算法使用很少的资源给出数据集基数的一个良好估计,一般只要使用少于1k的空间存储状态。这个方法和数据本身的特征无关,而且可以高效的进行分布式并行计算。估计结果可以用于很多方面,例如流量监控(多少不同IP访问过一个服务器)以及数据库查询优化(例如我们是否需要排序和合并,或者是否需要构建哈希表)。
这和计算基数时,元素越多越耗费内存就越多的集合就 [015]Redis | HyperLogLog应用场景 将sourcekey合并后存储在12k大小的key中,这由hyperloglog合并操作的原理(两个hyperloglog合并时需要单独比较每个桶的值)可以很容易理解。 误差说明:基数估计的结果是一个带有... 目的是做基数统计,故不是集合,不会保存元数据,...
基数估计算法概览,译注:给定一个数据集,求解数据集的基数(Cardinality,也译作“势”,表示一个数据集中不同数据项的数量)是非常普遍的一个需求。许多业务需求最终可以归结为基数求解,如网站访问分析中的UV(访客数,指一段时间内访问网站的不同用户的数量)。由于数
辽宁计发基数估计为:全省(沈阳、大连除外)的企业职工及机关事业单位养老保险基本养老金计发基数为6987元,沈阳的计发基数为8141元,大连的计发基数为8690元。 数据来源:这些数据是根据辽宁省最新的政策和统计数据得出的。 适用范围:适用于2024年度退休人员的养老金计算。 注意事项:这些数据仅供参考,具体计发基数可能会...
采样方法通过对数据进行采样，统计采样后不同元素的个数，并按比例进行估计。其中，随机采样和分层采样是常用的基数估计方法。2.3 基于统计学方法的方法 统计学方法利用数据的分布特性进行基数估计。典型的方法有HyperLogLog和Count-Min Sketch等，它们通过建立特定的数据结构来进行基数估计。第三部分：基数估计方法的应用...