13、Snowflake数据处理与半结构化数据操作指南

Snowflake数据处理与半结构化数据操作指南

1. 数据相似度计算与频率估计

在数据处理中，我们常常需要计算数据的相似度以及估计数据的频率。例如，通过以下查询可以计算两个随机样本数据集的相似度：

select MINHASH(100, *) mh from (
    select *
    from SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF10.ORDERS
      sample (50)
)
union
select MINHASH(100, *) mh from (
    select *
    from SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF10.ORDERS
      sample (50)
);

该查询结果约为0.4，由于使用了随机样本，每次执行查询结果会略有不同。结果表明两个数据集在0到1的范围内相似度约为0.4。

在计算数据频率时，以Snowflake示例数据库中的 PART 表为例，我们可以查询使用前十个容器的零件数量。为使结果更具针对性，我们筛选出 P_SIZE 列为33且 P_BRAND 列为 'Brand#44' 的行。具体查询如下：

select top 10 p_container, count(*) as cnt
from SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF10.PART
where p_