APPROXIMATE_SIMILARITY¶

Sintaxe¶

APPROXIMATE_SIMILARITY( [ DISTINCT ] <expr> [ , ... ] )

APPROXIMATE_SIMILARITY(*)

Argumentos¶

expr

A(s) expressão(ões) deve(m) ser um ou mais estados de MinHash retornados por chamadas para a função MINHASH. Em outras palavras, as expressões devem ser informações de estado de MinHash, não a coluna ou expressão para a qual se deseja a similaridade aproximada. (O exemplo abaixo ajuda a esclarecer isso).

Para obter mais informações sobre os estados MinHash, consulte Estimativa da similaridade de dois ou mais conjuntos.

Retornos¶

Um número de ponto flutuante entre 0,0 e 1,0 (inclusive), onde 1,0 indica que os conjuntos são idênticos, e 0,0 indica que os conjuntos não têm sobreposição.

Notas de uso¶

• DISTINCT pode ser incluído como um argumento, mas não tem efeito.

• Os estados de entrada MinHash devem ter matrizes MinHash de comprimento igual.

• O comprimento da matriz dos estados de entrada MinHash é um indicador da qualidade da aproximação.

  Quanto maior o valor de k usado na função MINHASH, melhor será a aproximação. Entretanto, este valor tem um impacto linear no tempo de cálculo para estimar a similaridade.

Exemplos¶

USE SCHEMA snowflake_sample_data.tpch_sf1;

SELECT APPROXIMATE_SIMILARITY(mh) FROM
    (
      (SELECT MINHASH(100, C5) mh FROM orders WHERE c2 <= 50000)
         UNION
      (SELECT MINHASH(100, C5) mh FROM orders WHERE C2 > 50000)
    );

+----------------------------+
| APPROXIMATE_SIMILARITY(MH) |
|----------------------------|
|                       0.97 |
+----------------------------+

Here is a more extensive example, showing the three related functions MINHASH, MINHASH_COMBINE and APPROXIMATE_SIMILARITY. This example creates 3 tables (ta, tb, and tc), two of which (ta and tb) are similar, and two of which (ta and tc) are completely dissimilar.

Criar e preencher tabelas com valores:

CREATE TABLE ta (i INTEGER);
CREATE TABLE tb (i INTEGER);
CREATE TABLE tc (i INTEGER);

INSERT INTO ta (i) VALUES (1), (2), (3), (4), (5), (6), (7), (8), (9), (10);
INSERT INTO tb (i) VALUES (1), (2), (3), (4), (5), (6), (7), (8), (9), (11);
INSERT INTO tc (i) VALUES (-1), (-20), (-300), (-4000);

Calcular as informações de minhash para o conjunto inicial de dados:

CREATE TABLE minhash_a_1 (mh) AS SELECT MINHASH(100, i) FROM ta;
CREATE TABLE minhash_b (mh) AS SELECT MINHASH(100, i) FROM tb;
CREATE TABLE minhash_c (mh) AS SELECT MINHASH(100, i) FROM tc;

Adicionar mais dados a uma das tabelas:

INSERT INTO ta (i) VALUES (12);

Demonstrate the MINHASH_COMBINE function:

CREATE TABLE minhash_a_2 (mh) AS SELECT MINHASH(100, i) FROM ta WHERE i > 10;

CREATE TABLE minhash_a (mh) AS
  SELECT MINHASH_COMBINE(mh)
    FROM (
      (SELECT mh FROM minhash_a_1)
      UNION ALL
      (SELECT mh FROM minhash_a_2)
    );

This query shows the approximate similarity of the two similar tables (ta and tb):

SELECT APPROXIMATE_SIMILARITY(mh)
  FROM (
    (SELECT mh FROM minhash_a)
    UNION ALL
    (SELECT mh FROM minhash_b)
  );

+-----------------------------+
| APPROXIMATE_SIMILARITY (MH) |
|-----------------------------|
|                        0.75 |
+-----------------------------+

This query shows the approximate similarity of the two very different tables (ta and tc):

SELECT APPROXIMATE_SIMILARITY(mh)
  FROM (
    (SELECT mh FROM minhash_a)
    UNION ALL
    (SELECT mh FROM minhash_c)
  );

+-----------------------------+
| APPROXIMATE_SIMILARITY (MH) |
|-----------------------------|
|                           0 |
+-----------------------------+