Google bigquery 在BigQuery？；中，使用什么算法来实现近似的TOP计数；

BigQuery表示，近似聚合函数在内存使用和时间方面是可伸缩的，但会产生近似结果，而不是精确结果

我在钻孔机或蜂箱中找不到任何类似的功能。 使用集群计算，我们可以很容易地得到准确的结果，为什么以及何时应该使用这个近似函数？

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我还希望有人能告诉我近似函数使用的算法是什么？

近似函数有用的一个例子是分析Firebase事件日志（关于StackOverflow上的BigQuery/Firebase有很多问题）。例如，如果您只想知道访问量最大的前10个页面，您可以使用

APPROX\u top\u COUNT

来执行分析，这通常比

COUNT（*）和
groupby
和
ORDER BY的
。。。限制…

从实现的角度来看，您可以想象，如果您只对访问量最大的前10个页面感兴趣，那么可能没有必要在内存中为不经常访问的页面的长尾保留状态，因为它稍后将被丢弃

您可以在以下论文中阅读近似算法：




Thx对于您的答案，我已经使用bigquery测试了bigquery的publicdata（1108779463行）上的近似TOP计数。结果是近似TOP计数和计数（*），带有GROUP BY和ORDER BY。。。限制两个2秒的时间。你能告诉我一些关于这两个查询性能的例子吗？