Анализ количества посетителей на сайте [Считаем...

Считаем уникальныеэлементы

Константин Игнатов

7 ноября 2016

∙ Имеем поток элементов∙ Хотим знать, сколько их было, без повторов∙ Не хотим хранить поток целиком

Что ищем

2

SELECT COUNT DISTINCT . . .

∙ при оптимизации и планировании запросов к БД∙ при оценке количества уникальных пар SRC-DST

в роутере∙ при поиске паттернов в больших графах или

массивах данных∙ при web-аналитике

Где нужно

3

U множество всех возможных элементов, n = |U|

S ⊂ U множество уникальных элементов в потоке

F0 = |S | количество элементов в этом множестве

ut ∈ S элемент на позиции t в потоке

Ut ⊂ S множество уникальных элементов, которые мы видели к моменту t

Считаем точно

4

∙ Сколько стоит добавить один элемент вмножество?

∙ сортированный список∙ битовая маска из n = |U | бит

∙ Сколько стоит посчитать количество элементов?∙ А если элементов много? Очень?

Считаем точно

4

∙ F̃0 = (1 ± 𝜀)F0, 𝜀 > 0, 𝜀 ≪ 1∙ Как гарантировать, что ошибка будет меньше 𝜀?∙ Насколько меньше памяти можно использовать?

∙ Можно добиться линейного уменьшения∙ Ценой экспоненциального увеличения ошибки

∙ Как быть?

Считаем приблизительно

5

∙ F̃0 = (1 ± 𝜀)F0, 𝜀 > 0, 𝜀 ≪ 1∙ Как гарантировать, что ошибка будет меньше 𝜀?∙ Насколько меньше памяти можно использовать?

∙ Можно добиться линейного уменьшения∙ Ценой экспоненциального увеличения ошибки

∙ Как быть?

Считаем приблизительно

5

1983 Flajolet, Martin Probabilistic Counting Algorithms for Data BaseApplications

1996 Alon, Matias, Szegedy The Space Complexity of Approximating theFrequency Moments

2002 Bar-Yossef, Jayram, Kumar, Sivakumar, Trevisan Counting DistinctElements in a Data Stream

2003 Durand, Flajolet LogLog Counting of Large Cardinalities

2003 Indyk, Woodruff Tight Lower Bounds for the Distinct Elements Problem

State of art

6

2007 Flajolet, Fusy, Gandouet, Meunier HyperLogLog: the analysis of anear-optimal cardinality estimation algorithm

2010 Kane, Nelson, Woodruff Optimal Algorithm for the Distinct ElementsProblem

2012 Helmi, Lumbroso, Martinez, Viola Data Streams as Random Permutations:the Distinct Element Problem

State of art

6

∙ Кратко об этапах работы алгоритма∙ Подробно об элементах алгоритмов

∙ Хэш-функции∙ Разделение потока∙ Статистики

∙ Подробно о том, почему всё это работает

План

7

bloom filter: встречался ли этот элемент в потоке?

heavy hiters: какие элементы встречались чаще всего?

F∞moment: как часто встречался самый распространённый элемент

online pattern discovery: какие элементы чаще всего встречалисьвместе?

Связанные задачи

8

Bloom Filter

9

Bloom Filter

9

Bloom Filter

9

Bloom Filter

9

Bloom Filter

9

Bloom Filter

9

Sketch

10

Идея: храним не всю информацию, а только то, что необходимо для ответа

∙ В случае вероятностного алгоритма (вариант):∙ Храним и обновляем несколько значений x ,

вычисленных из увиденного потока∙ E [f (x)] асимптотически равно оцениваемой

величине∙ Var [f (x)] должно быть мало

Sketch

10

Sketch

10

Инициализация(для 𝜀 = 0.32)Выбрать большое простое число p, например 5247972723348490517Выбрать три функции, например:h(x) = (3813295331020233847x + 2061310418014472126) mod pg1(x) = (4905134244493838961x + 339751972700966608) mod p mod 1000g2(x) = (3462845419123084402x3+2920301559511116865x2+4398447080453503003x+1489413524815015911) mod p mod 10Создать сжатый массив C из m = 10 элементов, равных 0.

Вариант алгоритма

11

Для каждого объекта x

1 r = lsb (h(x)) — количество нулей справа вбинарном представлении хеша + 1

2 i = g(x)3 C [i ] = max (C [i ], r)

Вариант алгоритма

11

Получение результата

1 r = min(C )2 T — количество элементов в C , которые больше r

3 Ответ: 2r+1 log(1−Tm)

log(1− 1m)

Вариант алгоритма

11

∙ Будем рассматривать алгоритм, который:∙ Отвечает с некоторой точностью 𝜀F0,𝜀 = F0 · (1 ± 𝜀)

∙ Может ответить с большей ошибкой свероятностью (1 − 𝛿) < 1

2

(𝜀, 𝛿)-аппроксимация

Вероятностные алгоритмы

12

∙ Вероятность ошибки: 𝛿 < 12

∙ Вероятность не допустить ошибку: 1 − 𝛿 > 12

∙ При R повторах:∙ Биноминальное распределение∙ Нужно R

2 + 1 или больше верных ответов

∙R∑︀

i=R2+1

(︀Ri

)︀(1 − 𝛿)i 𝛿R−i

Уменьшение вероятности ошибки

13

h : U → {0, 1, 2, 3, . . . ,m − 1}

или

h : U →{︂0,

1m,2m,3m, . . . , 1

}︂как правило, m 6 |U|

∙ В современных реализациях потоковыхалгоритмов, как правило:

∙ logm = 64 (64-битные хэш-функции).

Хэш-функции

14

∙ Теоретически нам нужно, чтобы вероятностьувидеть любой элемент была одинаковой

∙ На практике так не бывает∙ Используем хэш-функции (теория):

∙ вероятность встретить определённый хэш 1m

∙ даже если исходные объекты «скучкованны»

Хэш-функции и случайные величины

15

∙ Абсолютно случайная хэш-функция:∙ Для каждого элемента в U генерируем

случайное число от 0 до m∙ Храним n = |U | хэшей в массиве (векторе)∙ O (n logm) места в памяти

∙ Часто нам нужно несколько хэш-функций...

Память для хэш-функций

16

∙ На практике:∙ используется быстрая детерминистическая

функция от нескольких переменных∙ фиксируются все переменные кроме одной∙ нужно хранить только параметры функции∙ как правило,O (logm)

Память для хэш-функций

16

Хэш-функции

17

Хэш-функции

17

Хэш-функции

17

Хэш-функции

17

Хэш-функции

17

Хэш-функции

17

435839x + 117959 mod 567857

Хэш-функции

17

Хэш-функции

17

Хэш-функции

17

Хэш-функции

17

Хэш-функции

17

Хэш-функции

17

Хэш-функции

17

∙ При абсолютно случайной хэш-функции всезначения не зависят друг от друга:Pr (h (x1) = c1, h (x2) = c2, . . . , h (xm) = cm) =

1mm

∀{︀ci ∈ 0,m − 1

}︀

Семейства хэш-функций

18

∙ На практике нам достаточно независимоститолько для небольшого числа хэшей k

∙ Выбираем хэш-функцию случайно изнекоторого семейства H

∙ например, для k = 2,(ax + b) mod p mod m,0 < a < p, 0 6 b < p:Prh∈H

(h (x1) = c1 ∧ h (x2) = c2) =1m2

∀x1, x2 ∈ U ,∀c1, c2 ∈ 0,m − 1

Семейства хэш-функций

18

∙ Для произвольного k

h (x) =

[︂(︂k−1∑︀i=0

aix i)︂

mod p

]︂mod m

Pr (h (x1) = c1 ∧ h (x2) = c2 ∧ . . . ∧ h (xk) = ck) =1mk

∀x1 . . . xk ∈ U, ∀c1, . . . ck ∈ 0,m − 1

Семейства хэш-функций

18

∙ Вероятность верного ответа (1 − 𝛿) и память∙ Вероятность и сложность (время выполнения)∙ Точность 𝜀 и память:

∙ теоретически 𝜀 = 1√M

∙ M — количество используемых хэш-функций

Компромиссы

19

∙ В некоторый момент переключаем выполнениеалгоритма с одного исполнителя (Алиса) кдругому (Боб)

∙ Алиса при этом должна отправить Бобусообщение. Дальше поток видит только Боб

∙ В конце Боб должен сказать, сколько былоэлементов в потоке с (𝜀, 𝛿) аппроксимацией

∙ Размер сообщения и есть потребление памяти

Теоретическое потребление памяти

20

∙ Теоретический предел: O(︀

1𝜀2 + log n

)︀∙ Наиболее распространённый на практике

алгоритм: O(︀

1𝜀2 log log n

)︀n = |U | — количество возможных объектов (e.g. 264)

log n — количество бит в бинарном представлении n (e.g. 64)

log log n — количество бит, нужных для записи количества бит в n (e.g. 6)

Теоретическое потребление памяти

20

Сколько элементов в bloom-фильтре?

21

Сколько элементов в bloom-фильтре?

21

Сколько элементов в bloom-фильтре?

21

Сколько элементов в bloom-фильтре?

21

Переделываем bloom

22

Переделываем bloom

22

Переделываем bloom

22

∙ Сколько чисел из 0,m имеют∙ k нулей в конце бинарного представления?∙ k нулей в начале?∙ k нулей или единиц подряд?

Вероятность «редкой птицы»

23

Pr (0 zeros) = 12

Pr (1 zero) = 12

Pr(2 zeros) = 14

Pr(k zeros) = 12k

∙ А после N увиденныхэлементов?

∙ 1 −(︀1 − 1

2k)︀N

Вероятность «редкой птицы»

23

Pr (0 zeros) = 12

Pr (1 zero) = 12

Pr(2 zeros) = 14

Pr(k zeros) = 12k

∙ А после N увиденныхэлементов?

∙ 1 −(︀1 − 1

2k)︀N

Вероятность «редкой птицы»

23

Pr (0 zeros) = 12

Pr (1 zero) = 12

Pr(2 zeros) = 14

Pr(k zeros) = 12k

∙ А после N увиденныхэлементов?

∙ 1 −(︀1 − 1

2k)︀N

Вероятность «редкой птицы»

23

∙ Итого: в «сломанном» bloom-фильтре примерно2r𝜑 элементов

∙ r — номер первого бита 1 справа∙ 𝜑 — константа∙ Нужно объединить результаты нескольких

экспериментов (иначе будут ответы, кратныестепеням 2)

Вероятность «редкой птицы»

23

𝜑 = 2−12 e𝛾

23

∞∏︁𝜌=1

[︂(4𝜌+ 1)(4𝜌+ 2)(4𝜌)(4𝜌+ 3)

]︂(−1)𝜈(𝜌)

≈ 0.77351

𝜈(𝜌) — количество 1-бит в бинарном представлении 𝜌

𝛾 = −∞́

0

ln xex dx — постоянная Эйлера

Интересная константа

24

∙ Плохо: ответы, кратные степеням 2∙ Плохо: высокий разброс ошибки∙ Хотим провести M независимых экспериментов,

не дублируя поток∙ Заводим M корзинок и раскладываем элементы в

них при помощи ещё одной хэш-функции∙ как при балансировке нагрузки∙ одинаковые элементы всегда попадают в один

«подпоток»

Разделение потока

25

∙ NB: Первые элементы (K ∼ m) потока:∙ NB: Сколько останется пустых корзинок?

∙ Pr (bi) =1m Pr (∼ bi) =

(︀1 − 1

m

)︀∙ Pr (∼ bi after K ) =

(︀1 − 1

m

)︀K∙ Pr (bi after K ) = 1 −

(︀1 − 1

m

)︀K∙ Все корзинки одинаковые:E (emty) = m

(︁1 −

(︀1 − 1

m

)︀K)︁

Разделение потока

25

∙ применяем «сломанный bloom-фильтр» длякаждой корзинки, считаем среднее

∙ Точность: 𝜀 = 0.78√M

∙ Память: O(︀

1𝜀2 log n

)︀∙ Заменив арифметическое среднее на

гармоническое, получим 𝜀 = 1.02√M

Разделение потока

25

∙ Нам не нужно хранить сами значения в«регистрах»

∙ Достаточно индекса нужного бита∙ вот тут и получается O

(︀1𝜀2 log log n

)︀

Наблюдение 1

26

∙ В получившемся массиве почти все числа будутодинаковыми

∙ Можно хранить минимальное значение отдельно,а остальное — сжать

∙ Существуют компактные структуры данных сбыстрым обновлением и запросами

∙ Память: O (sum (C )) (на практике: 3–4 1𝜀2)

∙ E (#bucket ≈ log F0) = m(︁1 −

(︀1 − 1

m

)︀F0)︁

∙ остаётся выразить F0

Наблюдение 2

27

∙ Храним sketch за каждые несколько секунд∙ При запросе объединяем все затронутые

интервалы∙ учитываем, что min хранится отдельно

∙ Запускаем последний шаг алгоритма∙ Можем получить оценку не только за

произвольный интервал времени,∙ но и за объединение любых произвольных

интервалов

Я всё-таки хочу знать...

28

Redis∙ Специальная структура данных∙ Специальные команды для этой

структуры∙ Удобно для работы с небольшим

количеством множеств

Реализации

29

Clickhouse∙ Умеет делать запросы с использованием

вероятностных алгоритмов∙ По-умолчанию uniq() использует

вероятностный алгоритм∙ Понятие состояния алгоритма и

специальный тип данных

Реализации

29

СпасибоКонстантин Игнатов@podshumokkv@qrator.net

2r (r — количество 1 в конце слова x):0 1 0 1 0 1 1 1 x

1 0 1 0 1 0 0 0 ∼ x

0 1 0 1 1 0 0 0 x + 10 0 0 0 1 0 0 0 ∼ x&(x + 1) = 2r

Bit tricks

31

x mod y (нам не нужен результат деления)

∙ x % p = ( x >> 61) + ( x & p )

(если p = 261 − 1)∙ ( ( u i n t 1 2 8 ) x * ( u i n t 1 2 8 ) p ) >> 64

Bit tricks

31

CRCCLMULPOPCNT

Bit tricks

31

Порядковая статистика

32

Порядковая статистика

32

Порядковая статистика

32

Порядковая статистика

32

Порядковая статистика

32

Порядковая статистика

32

Порядковая статистика

32

Порядковая статистика

32

Порядковая статистика

32

Порядковая статистика

32

Порядковая статистика

32

Порядковая статистика

32

Порядковая статистика

32

Порядковая статистика

32