Google cloud platform HLL+；Google BigQuery的精度

使用

HLL.INIT（…）

和

HLL.MERGE（…）

的精度如下所述：

然而，我想知道是否有基数大小，在这一点下HLL是保证准确的。例如，如果我有10个不同的值，并且我在不同的区域将它们“合并”在一起，那么每次都是100%准确的，还是会受到HLL错误范围的影响？换言之，HLL

精度的每一级是否都有一个保证的上限，在此上限下有100%的保证精度？如果是，如何确定每个精度级别的精度

如果我有10个不同的值，并且我在不同的区域将它们“合并”在一起，那么每次都是100%准确的，还是会受到HLL误差范围的影响

对于相同的输入，输出应该相同。实际上，对于相同的输入，BigQuery可以使用缓存结果，因此，如果一次100%准确，那么每次都是

HLL精度的每一级是否有一个保证的上限，在此上限下有100%的保证精度？如果是，如何确定每个精度级别的精度

不，HLL++提供估计值。对于任何基数大小和/或精度级别，都不能保证100%的准确性。如果您希望获得100%的准确率，请使用计数（不同的…
查看：-您需要从there@MikhailBerlyant是的，我开始读这篇文章，但我仍然不确定“它的确切位置”，如果我害怕猜测的话——但现在我们开始——我怀疑你的问题是否有肯定的答案。我提供了该文档的链接，以防您想阅读更多内容并对Google的HLL+有更多了解。显然，这是一个伟大的问题（+1）！希望谷歌团队的人能对此有所了解。我想知道为什么知道这个案例的确切行为很重要。@FelipeHoffa如果它从来都不正确，我就不会使用它（除非其他地方有我无法解决的内存限制）只有一种情况HLL++是准确的：它可以准确地说没有条目（结果为零）。任何其他值（1或更高）都是估计值。例如，如果报告一个，实际上可能不止一个。（实际上，在如此低的基数下，使用了线性计数，但这只是一个实现细节。）