ClickHouse/dbms/include/DB/AggregateFunctions/UniqCombinedBiasData.h

40 lines
2.6 KiB
C++
Raw Normal View History

#pragma once
#include <array>
namespace DB
{
/** Данные для HyperLogLogBiasEstimator в функции uniqCombined.
* Схема разработки следующая:
* 1. Собрать ClickHouse.
* 2. Запустить скрипт src/dbms/scripts/gen-bias-data.py, который возвращает один массив для getRawEstimates()
* и другой массив для getBiases().
* 3. Обновить массивы raw_estimates и biases. Также обновить размер массивов в InterpolatedData.
* 4. Собрать ClickHouse.
* 5. Запустить скрипт src/dbms/scripts/linear-counting-threshold.py, который создаёт 3 файла:
* - raw_graph.txt (1-й столбец: настоящее количество уникальных значений;
* 2-й столбец: относительная погрешность в случае HyperLogLog без применения каких-либо поправок)
* - linear_counting_graph.txt (1-й столбец: настоящее количество уникальных значений;
* 2-й столбец: относительная погрешность в случае HyperLogLog с применением LinearCounting)
* - bias_corrected_graph.txt (1-й столбец: настоящее количество уникальных значений;
* 2-й столбец: относительная погрешность в случае HyperLogLog с применением поправок из алгортима HyperLogLog++)
* 6. Сгенерить график с gnuplot на основе этих данных.
* 7. Определить минимальное количество уникальных значений, при котором лучше исправить погрешность
* с помощью её оценки (т.е. по алгоритму HyperLogLog++), чем применить алгоритм LinearCounting.
* 7. Соответственно обновить константу в функции getThreshold()
* 8. Собрать ClickHouse.
*/
struct UniqCombinedBiasData
{
using InterpolatedData = std::array<double, 200>;
static double getThreshold();
/// Оценки количества уникальных значений по алгоритму HyperLogLog без применения каких-либо поправок.
static const InterpolatedData & getRawEstimates();
/// Соответствующие оценки погрешности.
static const InterpolatedData & getBiases();
};
}