La précision de l'estimation peut être finement ajustée grâce au paramètre nRegisterBits. Ce paramètre spécifie l'exposant qui détermine le nombre de registres utilisés par l'estimateur de cardinalitéLa cardinalité représente le nombre de valeurs distinctes contenues dans une colonne. Une cardinalité élevée indique une grande diversité de données, influençant le choix des modèles dans CAS.. Par défaut, la valeur est fixée à 10, mais elle peut varier entre 5 et 16. En augmentant cette valeur, vous réduisez l'erreur type de l'estimation au prix d'une légère augmentation de l'utilisation de la mémoireGemini said
Espace de stockage temporaire (RAM) utilisé par le moteur CAS pour charger et traiter les données à haute vitesse, minimisant les accès disque pour optimiser les performances de SAS Viya. sur le Cloud Analytic ServicesMoteur d'exécution in-memory de SAS Viya. Il assure le traitement massivement parallèle (MPP) et distribué des données pour optimiser les performances analytiques et le passage à l'échelle. (CAS).
Comment configurer la précision de votre estimateur HyperLogLog++ dans SAS Viya ?
Exemples pour l'action highCardinality
Estimation basique de la cardinalité
Un appel minimaliste de l'action pour estimer rapidement le nombre de clients uniques et de catégories dans notre grande table d'achats.
Haute précision et affichage forcé des résultats
Nous augmentons ici la précision de l'algorithme avec `nRegisterBits=16` (la limite maximale), incluons les valeurs manquantes, et nous forçons l'affichage du résultat dans le journal via `outputTableOptions`.
Cette réponse vous a-t-elle aidé ?
À lire aussi...
Comment gérer efficacement les valeurs manquantes lors de vos audits de qualité de données ?
Où sont stockés les résultats détaillés après l'exécution de l'analyse ?
Pourquoi l'action highCardinality est-elle indispensable pour vos environnements Big Data ?
Est-il possible d'intégrer des fréquences et des poids dans vos calculs de cardinalité ?