MySQL HyperLogLog是一種基數估計算法，它可以在幾乎不占用內存的情況下完成去重統計操作。 在數據存儲及分析的場景下具有非常廣泛的應用價值。

MySQL HyperLogLog算法的核心思想是將數據hash成一個二進制串，通過計算這個二進制串的前綴長度來估算數據集的基數。

-- 以下代碼展示了如何在MySQL中創建HyperLogLog：
CREATE TABLE hyperloglog_test (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`data` varchar(255) NOT NULL,
`hll_data` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT 'hyperloglog數據',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin ROW_FORMAT=DYNAMIC COMMENT='HyperLogLog測試表';
INSERT INTO hyperloglog_test(`data`) VALUES("hello world");
INSERT INTO hyperloglog_test(`data`) VALUES("hello mysql");
INSERT INTO hyperloglog_test(`data`) VALUES("hello hyperloglog");
INSERT INTO hyperloglog_test(`data`) VALUES("hello world");
INSERT INTO hyperloglog_test(`data`) VALUES("hello mysql");
-- 計算數據集的基數
SELECT COUNT(DISTINCT data) FROM hyperloglog_test;
-- 添加hyperloglog數據
UPDATE hyperloglog_test SET hll_data=HEX(HLL_COUNT(DISTINCT data)) WHERE hll_data IS NULL;
-- 從hyperloglog數據中查詢數據集的基數
SELECT HLL_COUNT.MERGE(HLL_RAW.hll_data) FROM hyperloglog_test AS HLL_RAW WHERE id<= 5;

通過HyperLogLog算法，我們可以在海量數據中進行快速的去重和基數統計操作，這對于數據分析和數據清洗等場景下具有非常重要的意義。