# Set Digest函数
#### 概述
HetuEngine提供了几个处理MinHash技术的函数。
MinHash用于估计两个集合的Jaccard相似系数。它通常用于数据挖掘，用于大规模检测近乎相同的网页。通过使用这些信息，搜索引擎有效地避免了在搜索结果中显示两个几乎相同的网页。
以下示例展示了如何使用Set Digest函数来简单估计文本之间的相似性。通过使用函数ngrams()将输入文本分割为4-shingles（文本被分成长度为4的连续子序列，每个子序列称为一个shingle或者gram），它们被用于创建每个初始文本的集合摘要。将集合摘要相互比较，以获得其相应初始文本相似性的近似值。
```
WITH text_input(id, text) AS (
         VALUES
             (1, 'The quick brown fox jumps over the lazy chicken'),
             (2, 'The quick and the lazy'),
             (3, 'The quick brown fox jumps over the chicken')
     ), 
    text_ngrams(id, ngrams) AS (
        SELECT id,
                transform(
                  ngrams(
                    split(text, ' '),
                    4
                  ),
                  token -> array_join(token, ' ')
                )
         FROM text_input
     ),
     minhash_digest(id, digest) AS (
         SELECT id,
                (SELECT make_set_digest(v) FROM unnest(ngrams) u(v))
         FROM text_ngrams
     ),
     setdigest_side_by_side(id1, digest1, id2, digest2) AS (
         SELECT m1.id as id1,
                m1.digest as digest1,
                m2.id as id2,
                m2.digest as digest2
         FROM (SELECT id, digest FROM minhash_digest) m1
         JOIN (SELECT id, digest FROM minhash_digest) m2
           ON m1.id != m2.id AND m1.id < m2.id
     )
SELECT id1,
       id2,
       intersection_cardinality(digest1, digest2) AS intersection_cardinality,
       jaccard_index(digest1, digest2)
            AS jaccard_index
FROM setdigest_side_by_side
ORDER BY id1, id2;
 id1 | id2 | intersection_cardinality | jaccard_index 
---|---|---|---------------
   1 |   2 |                        0 |           0.0 
   1 |   3 |                        4 |           0.6 
   2 |   3 |                        0 |           0.0 
(3 rows)
```
上述结果列表指出，正如预期的那样，id为1和3的文本非常相似。
![](https://support.huaweicloud.com/cmpntguide-lts-mrs/public_sys-resources/note_3.0-zh-cn.png)
Data sketches（数据草图）可以序列化为varbinary，也可以从varbinary反序列化。因此可以用varbinary来存储数据草图。
#### 函数
- make_set_digest(x)→setdigest 描述：将所有的输入值X，组合到setdigest中。
  ```
  SELECT make_set_digest(value) FROM (VALUES 1, 2, 3) T(value);
                        _col0                      
  -------------------------------------------------
   01 10 00 00 00 02 0b 03 00 80 03 44 00 00 58 3d 
   5b 80 20 08 de 00 20 00 00 03 00 00 00 a8 c0 76 
   6c a0 20 08 de 4a c4 05 fb b7 03 44 00 0c 8b 48 
   b2 39 58 3d 5b 01 00 01 00 01 00                
  (1 row)
  SELECT make_set_digest(value) FROM (VALUES 'Trino', 'SQL', 'on', 'everything') T(value);
                        _col0                      
  -------------------------------------------------
   01 14 00 00 00 02 0b 04 00 c0 8c 7d 1e c0 75 c9 
   2d c0 1a 1a 66 03 11 c3 a5 00 20 00 00 04 00 00 
   00 06 e5 2d 45 05 11 c3 a5 48 85 6b d5 e0 8c 7d 
   1e b9 1a 8a 39 ff 75 c9 2d 02 ad 0c 7c ed 1a 1a 
   66 01 00 01 00 01 00 01 00                      
  (1 row)
  ```
  

- merge_set_digest(setdigest)→setdigest 描述：返回由输入值setdigest聚合组成的setdigest。
  

- cardinality(setdigest)→long 描述：基于内部HyperLogLog组件返回setdigest的基数。
  ```
  SELECT cardinality(make_set_digest(value)) FROM (VALUES 1, 2, 2, 3, 3,4, 4, 4, 5) T(value); -- 5
  ```
  

- intersection_cardinality(x,y)→long 描述：返回两个集合摘要交集的基数估计。其中x,y都是setdigest类型。
  ```
  SELECT intersection_cardinality(make_set_digest(v1), make_set_digest(v2)) FROM (VALUES (1, 1), (NULL, 2), (2, 3), (3, 4)) T(v1, v2); -- 3
  ```
  

- jaccard_index(x,y)→double 描述：返回两个集合摘要的Jaccard索引估计值。其中x,y都是setdigest类型。
  ```
  SELECT jaccard_index(make_set_digest(v1), make_set_digest(v2)) FROM (VALUES (1, 1), (NULL,2), (2, 3), (NULL, 4)) T(v1, v2); -- 0.5
  ```
  

- hash_counts(x) 描述：返回一个包含Murmur3Hash128哈希值及其在属于x的内部MinHash结构中出现的计数的Map。其中x是setdigest类型。
  ```
  SELECT hash_counts(make_set_digest(value)) FROM (VALUES 1, 1, 1, 2, 2) T(value); -- {19144387141682250=3, -2447670524089286488=2}
  ```