在实际的业务场景中，随着业务数据量越来越大，对数据去重的压力也越来越大，当数据达到一定规模之后，使用精准去重的成本也越来越高，在业务可以接受的情况下，通过近似算法来实现快速去重降低计算压力是一个非常好的方式，本文主要介绍 Doris 提供的 HyperLogLog（简称 HLL）是一种近似去重算法。
HLL 的特点是具有非常优异的空间复杂度 O(mloglogn) , 时间复杂度为 O(n), 并且计算结果的误差可控制在 1%—2% 左右，误差与数据集大小以及所采用的哈希函数有关。
什么是 HyperLogLog
它是 LogLog 算法的升级版，作用是能够提供不精确的去重计数。其数学基础为伯努利试验。
假设硬币拥有正反两面，一次的上抛至落下，最终出现正反面的概率都是50%。一直抛硬币，直到它出现正面为止，我们记录为一次完整的试验。
那么对于多次的伯努利试验，假设这个多次为n次。就意味着出现了n次的正面。假设每次伯努利试验所经历了的抛掷次数为k。第一次伯努利试验，次数设为k1，以此类推，第n次对应的是kn。
其中，对于这n次伯努利试验中，必然会有一个最大的抛掷次数k，例如抛了12次才出现正面，那么称这个为k_max，代表抛了最多的次数。
伯努利试验容易得出有以下结论：
- n 次伯努利过程的投掷次数都不大于 k_max。
- n 次伯努利过程，至少有一次投掷次数等于 k_max
最终结合极大似然估算的方法，发现在n和k_max中存在估算关联：n = 2 ^ k_max。当我们只记录了k_max时，即可估算总共有多少条数据，也就是基数。
假设试验结果如下：
- 第1次试验: 抛了3次才出现正面，此时 k=3，n=1
- 第2次试验: 抛了2次才出现正面，此时 k=2，n=2
- 第3次试验: 抛了6次才出现正面，此时 k=6，n=3
- 第n次试验：抛了12次才出现正面，此时我们估算， n = 2^12
取上面例子中前三组试验，那么 k_max = 6，最终 n=3，我们放进估算公式中去，明显： 3 ≠ 2^6 。也即是说，当试验次数很小的时候，这种估算方法的误差是很大的。
这三组试验，我们称为一轮的估算。如果只是进行一轮的话，当 n 足够大的时候，估算的误差率会相对减少，但仍然不够小。
Doris HLL 函数
HLL 是基于 HyperLogLog 算法的工程实现，用于保存 HyperLogLog 计算过程的中间结果，它只能作为表的 value 列类型、通过聚合来不断的减少数据量，以此
来实现加快查询的目的，基于它得到的是一个估算结果，误差大概在1%左右，hll 列是通过其它列或者导入数据里面的数据生成的，导入的时候通过 hll_hash 函数
来指定数据中哪一列用于生成 hll 列，它常用于替代 count distinct，通过结合 rollup 在业务上用于快速计算uv等
HLL_UNION_AGG(hll)
此函数为聚合函数，用于计算满足条件的所有数据的基数估算。
HLL_CARDINALITY(hll)
此函数用于计算单条hll列的基数估算
HLL_HASH(column_name)
生成HLL列类型，用于insert或导入的时候，导入的使用见相关说明
如何使用Doris HLL
- 使用 HLL 去重的时候，需要在建表语句中将目标列类型设置成HLL，聚合函数设置成HLL_UNION
- HLL类型的列不能作为 Key 列使用
- 用户不需要指定长度及默认值，长度根据数据聚合程度系统内控制
创建一张含有 hll 列的表
create table test_hll( dt date, id int, name char(10), province char(10), os char(10), pv hll hll_union ) Aggregate KEY (dt,id,name,province,os) distributed by hash(id) buckets 10 PROPERTIES( "replication_num" = "1", "in_memory"="false" );
导入数据
- Stream load 导入
curl --location-trusted -u root: -H "label:label_test_hll_load" \ -H "column_separator:," \ -H "columns:dt,id,name,province,os, pv=hll_hash(id)" -T test_hll.csv http://fe_IP:8030/api/demo/test_hll/_stream_load
- 示例数据如下（test_hll.csv）：
2022-05-05,10001,测试01,北京,windows 2022-05-05,10002,测试01,北京,linux 2022-05-05,10003,测试01,北京,macos 2022-05-05,10004,测试01,河北,windows 2022-05-06,10001,测试01,上海,windows 2022-05-06,10002,测试01,上海,linux 2022-05-06,10003,测试01,江苏,macos 2022-05-06,10004,测试01,陕西,windows
- 导入结果如下
# curl --location-trusted -u root: -H "label:label_test_hll_load" -H "column_separator:," -H "columns:dt,id,name,province,os, pv=hll_hash(id)" -T test_hll.csv http://127.0.0.1:8030/api/demo/test_hll/_stream_load { "TxnId": 693, "Label": "label_test_hll_load", "TwoPhaseCommit": "false", "Status": "Success", "Message": "OK", "NumberTotalRows": 8, "NumberLoadedRows": 8, "NumberFilteredRows": 0, "NumberUnselectedRows": 0, "LoadBytes": 320, "LoadTimeMs": 23, "BeginTxnTimeMs": 0, "StreamLoadPutTimeMs": 1, "ReadDataTimeMs": 0, "WriteDataTimeMs": 9, "CommitAndPublishTimeMs": 11 }
- Broker Load
LOAD LABEL demo.test_hlllabel ( DATA INFILE("hdfs://hdfs_host:hdfs_port/user/doris_test_hll/data/input/file") INTO TABLE `test_hll` COLUMNS TERMINATED BY "," (dt,id,name,province,os) SET ( pv = HLL_HASH(id) ) );
查询数据
HLL列不允许直接查询原始值，只能通过HLL的聚合函数进行查询。
- 求总的PV
mysql> select HLL_UNION_AGG(pv) from test_hll; +---------------------+ | hll_union_agg(`pv`) | +---------------------+ | 4 | +---------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
- 等价于：
mysql> SELECT COUNT(DISTINCT pv) FROM test_hll; +----------------------+ | count(DISTINCT `pv`) | +----------------------+ | 4 | +----------------------+ 1 row in set (0.01 sec)
- 求每一天的PV
mysql> select HLL_UNION_AGG(pv) from test_hll group by dt; +---------------------+ | hll_union_agg(`pv`) | +---------------------+ | 4 | | 4 | +---------------------+ 2 rows in set (0.01 sec)
