如何操作插件hll_云原生数据库 PolarDB(PolarDB)-阿里云帮助中心

背景信息

hll插件支持一种可变长、类似集合的数据类型HyperLogLog（hll），常用于在指定精度下返回近似的distinct值，例如，1280字节的hll数据类型可以高精度地估计出近百亿的distinct值。hll适合互联网广告分析或其他有类似预估分析计算需求的行业，可以快速预估PV、UV等业务指标。

创建hll插件

CREATE EXTENSION hll;

基础操作

创建一个含有hll字段的表，命令如下：

CREATE TABLE agg (id INT PRIMARY KEY, userids hll);

将int数据类型转换为hll_hashval类型，命令如下：
```
SELECT 1::hll_hashval;
```

基本操作符

hll类型支持如下操作符：

=
!=
<>
||
#

示例如下：

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类型支持如下操作符：

=
!=
<>

示例如下：

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

基本函数

支持hll_hash_boolean、hll_hash_smallint和hll_hash_bigint等hash函数，示例如下：
```
SELECT hll_hash_boolean(true);
SELECT hll_hash_integer(1);
```
支持hll_add_agg函数，可以将int转换为hll格式，示例如下：
```
SELECT hll_add_agg(1::hll_hashval);
```

支持hll_union函数，可以将hll并集，示例如下：

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

支持hll_set_defaults函数，可以设置精度，示例如下：
```
SELECT hll_set_defaults(15,5,-1,1);
```
支持hll_print函数，用于打印debug信息，示例如下：
```
SELECT hll_print(hll_add_agg(1::hll_hashval));
```

删除hll插件

DROP EXTENSION hll;

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);

SELECT #userids FROM access_date WHERE acc_date=current_date;
     ?column?
------------------
 9725.852733707077
(1 row)

SELECT #userids FROM access_date WHERE acc_date=current_date-1;
     ?column?
------------------
 14968.65968832792
(1 row)

SELECT #userids FROM access_date WHERE acc_date=current_date-2;
     ?column?
------------------
 29361.520914991113
(1 row)