update docs uniqhll12 212 -> 2^12

This commit is contained in:
benbiti 2021-04-05 11:03:47 +08:00
parent 6cefb8e620
commit 7ca70a5839
3 changed files with 3 additions and 3 deletions

View File

@ -26,7 +26,7 @@ Function:
- Uses the HyperLogLog algorithm to approximate the number of different argument values.
212 5-bit cells are used. The size of the state is slightly more than 2.5 KB. The result is not very accurate (up to ~10% error) for small data sets (<10K elements). However, the result is fairly accurate for high-cardinality data sets (10K-100M), with a maximum error of ~1.6%. Starting from 100M, the estimation error increases, and the function will return very inaccurate results for data sets with extremely high cardinality (1B+ elements).
2^12 5-bit cells are used. The size of the state is slightly more than 2.5 KB. The result is not very accurate (up to ~10% error) for small data sets (<10K elements). However, the result is fairly accurate for high-cardinality data sets (10K-100M), with a maximum error of ~1.6%. Starting from 100M, the estimation error increases, and the function will return very inaccurate results for data sets with extremely high cardinality (1B+ elements).
- Provides the determinate result (it doesnt depend on the query processing order).

View File

@ -624,7 +624,7 @@ uniqHLL12(x[, ...])
- HyperLogLogアルゴリズムを使用して、異なる引数値の数を近似します。
212 5-bit cells are used. The size of the state is slightly more than 2.5 KB. The result is not very accurate (up to ~10% error) for small data sets (<10K elements). However, the result is fairly accurate for high-cardinality data sets (10K-100M), with a maximum error of ~1.6%. Starting from 100M, the estimation error increases, and the function will return very inaccurate results for data sets with extremely high cardinality (1B+ elements).
2^12 5-bit cells are used. The size of the state is slightly more than 2.5 KB. The result is not very accurate (up to ~10% error) for small data sets (<10K elements). However, the result is fairly accurate for high-cardinality data sets (10K-100M), with a maximum error of ~1.6%. Starting from 100M, the estimation error increases, and the function will return very inaccurate results for data sets with extremely high cardinality (1B+ elements).
- 決定的な結果を提供します(クエリ処理順序に依存しません)。

View File

@ -26,7 +26,7 @@ uniqHLL12(x[, ...])
- Использует алгоритм HyperLogLog для аппроксимации числа различных значений аргументов.
Используется 212 5-битовых ячеек. Размер состояния чуть больше 2.5 КБ. Результат не точный (ошибка до ~10%) для небольших множеств (<10K элементов). Однако для множеств большой кардинальности (10K - 100M) результат довольно точен (ошибка до ~1.6%). Начиная с 100M ошибка оценки будет только расти и для множеств огромной кардинальности (1B+ элементов) функция возвращает результат с очень большой неточностью.
Используется 2^12 5-битовых ячеек. Размер состояния чуть больше 2.5 КБ. Результат не точный (ошибка до ~10%) для небольших множеств (<10K элементов). Однако для множеств большой кардинальности (10K - 100M) результат довольно точен (ошибка до ~1.6%). Начиная с 100M ошибка оценки будет только расти и для множеств огромной кардинальности (1B+ элементов) функция возвращает результат с очень большой неточностью.
- Результат детерминирован (не зависит от порядка выполнения запроса).