如何使用HyperLogLog - 云原生数据仓库AnalyticDB

云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版除原生Greenplum Database功能外，还支持HyperLogLog，能够为互联网广告分析及有类似预估分析计算需求的行业提供解决方案，以便于快速预估PV、UV等业务指标。

安装HyperLogLog插件

使用HyperLogLog之前，请您在云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版实例插件管理中安装HyperLogLog插件。具体操作，请参见安装、升级与卸载插件。

基本类型

执行如下命令，创建一个含有hll字段的表：
```
create table agg (id int primary key,userids hll);
```
执行如下命令，进行int转hll_hashval：
```
select 1::hll_hashval;
```

基本操作符

hll类型支持=、!=、<>、|| 和 #。

select hll_add_agg(1::hll_hashval) = hll_add_agg(2::hll_hashval);
select hll_add_agg(1::hll_hashval) || hll_add_agg(2::hll_hashval);
select #hll_add_agg(1::hll_hashval);

hll_hashval类型支持=、!= 和 <>。

select 1::hll_hashval = 2::hll_hashval;
select 1::hll_hashval <> 2::hll_hashval;

基本函数

hll_hash_boolean、hll_hash_smallint和hll_hash_bigint等hash函数。
```
select hll_hash_boolean(true);
select hll_hash_integer(1);
```
hll_add_agg：可以将int转为hll格式。
```
select hll_add_agg(1::hll_hashval);
```

hll_union：hll并集。

select hll_union(hll_add_agg(1::hll_hashval),hll_add_agg(2::hll_hashval));

hll_set_defaults：设置精度。
```
select hll_set_defaults(15,5,-1,1);
```

hll_print：用于debug信息。

select hll_print(hll_add_agg(1::hll_hashval));

示例

create table access_date (acc_date date unique, userids hll);
insert into access_date select current_date, hll_add_agg(hll_hash_integer(user_id)) from generate_series(1,10000) t(user_id);
insert into access_date select current_date-1, hll_add_agg(hll_hash_integer(user_id)) from generate_series(5000,20000) t(user_id);
insert into access_date select current_date-2, hll_add_agg(hll_hash_integer(user_id)) from generate_series(9000,40000) t(user_id);
postgres=# select #userids from access_date where acc_date=current_date;
     ?column?
------------------
 9725.85273370708
(1 row)
postgres=# select #userids from access_date where acc_date=current_date-1;
     ?column?
------------------
 14968.6596883279
(1 row)
postgres=# select #userids from access_date where acc_date=current_date-2;
     ?column?
------------------
 29361.5209149911
(1 row)