mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
synced 2024-11-05 15:21:43 +00:00
40 lines
2.6 KiB
C++
40 lines
2.6 KiB
C++
#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();
|
||
};
|
||
|
||
}
|