clickhouse uniqCombined底层采用hyperloglog算法

是的，ClickHouse的uniqCombined函数底层采用了HyperLogLog算法来进行去重统计。HyperLogLog是一种基数估计算法，可以在不精确地统计数据数量的情况下，利用相对较小的内存空间来估计数据的基数（即不同元素的数量）。ClickHouse利用这个特性来进行去重统计，从而在大数据量的情况下减少内存消耗和计算时间。

相关问题

HyperLogLog算法

HyperLogLog算法是一种用于估计基数（不重复元素数量）的概率性算法。它通过使用固定内存来估计大型数据集的基数，具有很高的效率和较小的内存占用。

这个算法的原理是通过哈希函数将输入数据映射为一个位串，然后根据位串中最高位连续为0的个数来估计基数。在HyperLogLog算法中，位串的长度决定了估计的精度，长度越长，估计的误差越小。

HyperLogLog算法主要由以下步骤组成：
1. 将输入数据通过哈希函数映射为一个位串。
2. 根据位串中最高位连续为0的个数（即前导零的个数），记录当前最大值。
3. 重复上述步骤，直到遍历完所有的输入数据。
4. 根据最大值的大小，计算估计的基数。

HyperLogLog算法在实际应用中被广泛使用，比如用于统计网站的UV（独立访客）数量、社交网络中的用户数等。它具有较小的内存占用和高效的计算速度，适用于处理海量数据集。

clickhouse底层存储

ClickHouse是一个开源的列式数据库管理系统，它专门用于处理大规模数据分析工作负载。ClickHouse的底层存储是基于列式存储的设计原则。

在ClickHouse中，数据以列的形式进行存储，而不是传统的行式存储。这种列式存储的方式有以下几个优势：

1. 数据压缩：由于相同类型的数据在列中是连续存储的，可以使用更高效的压缩算法来减小存储空间的占用。

2. 数据读取效率高：由于查询通常只需要读取特定的列，而不是整行数据，所以可以减少磁盘IO和内存带宽的消耗，提高查询性能。

3. 聚合计算效率高：列式存储使得相同类型的数据在一起，可以更好地利用现代处理器的向量化指令集，提高聚合计算的效率。

ClickHouse的底层存储结构由多个文件组成，其中包括：

1. 数据文件（.bin）：存储实际的数据内容，按列进行存储，并使用压缩算法进行压缩。

2. 索引文件（.mrk）：存储数据文件中每个块的元数据信息，用于加速查询时的定位。

3. 参考文件（.mrk2）：存储数据文件中每个块的参考信息，用于加速查询时的跳过不相关的块。

4. 字典文件（.bin.dct）：存储列中的字典数据，用于将实际值映射为字典编码，减小存储空间。

5. 备份文件（.bin.bak）：存储数据文件的备份副本，用于故障恢复和数据冗余。

ClickHouse还支持分布式存储，可以将数据分布在多个节点上，提高数据的可靠性和查询的并行性能。