计算参数的不同值的近似数量。
语法

uniq(x[, ...])

参数
该函数采用可变数量的参数。 参数可以是 Tuple, Array, Date, DateTime, String, 或数字类型。
返回值

• UInt64 类型数值。

实现细节
功能:

• 计算聚合中所有参数的哈希值，然后在计算中使用它。
• 使用自适应采样算法。 对于计算状态，该函数使用最多65536个元素哈希值的样本。
  这个算法是非常精确的，并且对于CPU来说非常高效。如果查询包含一些这样的函数，那和其他聚合函数相比 uniq 将是几乎一样快。
• 确定性地提供结果（它不依赖于查询处理顺序）。

我们建议在几乎所有情况下使用此功能。

计算不同参数值的近似数量。
语法

uniqCombined(HLL_precision)(x[, ...])

该 uniqCombined 函数是计算不同值数量的不错选择。
参数
该函数采用可变数量的参数。 参数可以是 Tuple, Array, Date, DateTime, String，或数字类型。
HLL_precision 是以2为底的单元格数的对数 HyperLogLog。可选，您可以将该函数用作 uniqCombined(x[, ...])。 HLL_precision 的默认值是17，这是有效的96KiB的空间（2^17个单元，每个6比特）。
返回值

• 一个 UInt64 类型的数字。

实现细节
功能:

• 为聚合中的所有参数计算哈希（String类型用64位哈希，其他32位），然后在计算中使用它。
• 使用三种算法的组合：数组、哈希表和包含错误修正表的HyperLogLog。
  少量的不同的值，使用数组。 值再多一些，使用哈希表。对于大量的数据来说，使用HyperLogLog，HyperLogLog占用一个固定的内存空间。
• 确定性地提供结果（它不依赖于查询处理顺序）。

和 uniqCombined 一样, 但对于所有数据类型使用64位哈希。

计算不同参数值的准确数目。
语法

uniqExact(x[, ...])

如果你绝对需要一个确切的结果，使用 uniqExact 函数。 否则使用 uniq 函数。
uniqExact 函数比 uniq 使用更多的内存，因为状态的大小随着不同值的数量的增加而无界增长。
参数
该函数采用可变数量的参数。 参数可以是 Tuple, Array, Date, DateTime, String，或数字类型。

计算不同参数值的近似数量，使用 HyperLogLog 算法。
语法

uniqHLL12(x[, ...])

参数
该函数采用可变数量的参数。 参数可以是 Tuple, Array, Date, DateTime, String，或数字类型。
返回值

• 一个UInt64类型的数字。

实现细节
功能:

• 计算聚合中所有参数的哈希值，然后在计算中使用它。
• 使用 HyperLogLog 算法来近似不同参数值的数量。
  使用2^12个5比特单元。 状态的大小略大于2.5KB。 对于小数据集（<10K元素），结果不是很准确（误差高达10%）。 但是, 对于高基数数据集（10K-100M），结果相当准确，最大误差约为1.6%。Starting from 100M, the estimation error increases, and the function will return very inaccurate results for data sets with extremely high cardinality (1B+ elements).
• 提供确定结果（它不依赖于查询处理顺序）。

我们不建议使用此函数。 在大多数情况下, 使用 uniq 或 uniqCombined 函数。