Druid默认Distinct近似算法

Druid是一种开源的分布式列存数据库，用于实时数据分析和探索。它支持快速的聚合、过滤和查询大规模的实时数据集。Druid默认Distinct近似算法是Druid用于处理Distinct查询的默认算法。

Distinct查询是一种用于获取唯一值的查询操作。在传统的关系型数据库中，Distinct查询需要对整个数据集进行扫描和排序，这在大规模数据集上可能会非常耗时。为了解决这个问题，Druid引入了近似算法来加速Distinct查询。

Druid默认Distinct近似算法基于HyperLogLog++算法，它可以在不牺牲太多准确性的情况下，显著提高Distinct查询的性能。HyperLogLog++算法通过使用一种概率性的数据结构来估计唯一值的数量，而不需要存储实际的唯一值。这样可以大大减少内存消耗，并且在大规模数据集上仍然能够提供较为准确的结果。

Druid的默认Distinct近似算法在以下场景中非常适用：

1. 需要对大规模数据集进行Distinct查询的场景，例如用户分析、广告统计等。
2. 对查询性能要求较高，而对结果的准确性要求相对较低的场景。

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