moon-sketch-kit
MoonBit streaming sketch toolkit for approximate analytics, drift checks, and compact data reports.
sketch
streaming
analytics
bloom-filter
count-min
moonbit
moon add cauchyQ/moon-sketch-kit@0.1.0
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0.1.0
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README#Moon Sketch Kit
Moon Sketch Kit 是一个用 MoonBit 实现的流式近似分析工具箱，目标是让 MoonBit 项目可以用很小的内存对事件流、日志 token、埋点数据或简单业务流水做快速画像。
它不是 CSV 解析器，也不是 Web 展示项目，而是偏“基础算法 + 应用生态”的可复用库：把 Count-Min Sketch、Bloom Filter、HyperLogLog-lite、MinHash、Space-Saving Top-K、Reservoir Sampling、直方图、分位数、窗口漂移和质量门组合成一套可运行的分析工具。
当前仓库上传后请替换：
- GitHub: https://github.com/cauchyQ/moon-sketch-kit
- GitLink: https://www.gitlink.org.cn/cauchyQ/moon-sketch-kit
#适用场景
- 日志或埋点流：统计高频事件、估算唯一用户数、抽样查看代表性 token。
- 数据质量检查：比较两段流是否发生漂移，输出质量门和建议。
- 浏览器或 CLI 小工具：用较小内存生成 Markdown / JSON 报告。
- MoonBit 生态基础库：给上层可视化、CI 检查、监控示例提供可复用组件。
#核心功能
- Count-Min Sketch：近似频率统计，支持加权更新和误差报告。
- Space-Saving Top-K：在线高频项发现。
- HyperLogLog-lite：唯一值数量估算。
- MinHash：集合相似度估算。
- Bloom Filter：成员关系判断和误判率估计。
- Reservoir Sampling：确定性抽样，便于测试和报告复现。
- Histogram / Quantile：数值分布、P50/P90/P99 预览。
- Windowed Stream：用 | 或 ; 分隔窗口，查看趋势、尖峰和 Top-K 时间线。
- Quality Gate：比较 baseline / candidate，输出 pass/fail、问题列表和修复建议。
- Token Profile：分析 token 类型、长度分布和前缀 Top-K。
- Budget Planner：根据样本流推荐 sketch 参数。
#安装和检查
需要先安装 MoonBit 工具链。
cd C:\Users\Lenovo\Desktop\Hot100\moon-sketch-kit
moon update
moon check
moon test一键验证：
.\scripts\verify.ps1当前测试覆盖核心路径：哈希稳定性、事件解析、Count-Min、Bloom、Top-K、HLL-lite、MinHash、Reservoir、Histogram、Quantile、Drift、Quality Gate、Weighted Stream、Windowed Stream、Token Profile 和 Budget Planner。
#CLI 示例
整体事件流报告：
moon run cmd/main -- report "login view login cart checkout login"JSON 报告：
moon run cmd/main -- json "login view login cart checkout login"窗口漂移报告：
moon run cmd/main -- windows "login login view | view cart cart checkout | checkout refund refund"加权事件报告：
moon run cmd/main -- weighted "login:12 view:7 checkout:3 refund:1"数值分布：
moon run cmd/main -- histogram "12 18 21 21 35 89" 0 100 10
moon run cmd/main -- quantile "12 18 21 21 35 89"质量门：
moon run cmd/main -- gate "login view login cart" "login login checkout refund"参数建议：
moon run cmd/main -- budget "login view login cart checkout refund user42 user43" 6运行完整演示：
.\scripts\demo.ps1#MoonBit API 示例
///|
fn main {
let report = @sketch.windowed_report_from_text(
"login login view | view cart checkout | refund refund checkout",
)
println(@sketch.windowed_report_markdown(report))
}可运行示例：
moon run examples/basic
moon run examples/windowed
moon run examples/budget#测试集说明
仓库内置 fixtures/ 目录，包含四类小样本：
- fixtures/events.txt：普通事件流，用于整体报告、Top-K、Bloom、Token Profile。
- fixtures/windowed.txt：带窗口分隔符的事件流，用于漂移报告和时间线。
- fixtures/weighted.txt：key:weight 加权事件，用于加权 Count-Min。
- fixtures/numbers.txt：数值序列，用于 Histogram 和 Quantile。
这些测试集不追求大数据量，而是追求可读、可复现、便于验收时手工检查。
#项目性质
本项目为原创 MoonBit 实现。算法思想参考公开通用算法资料和业界常见 sketch 结构，但没有移植某个特定开源库，也没有复制第三方实现代码。
许可证：Apache-2.0。
#参赛交付清单
- MoonBit 主要实现语言：核心库、CLI、示例和测试均为 MoonBit。
- README：包含项目目标、安装、使用、示例、测试集说明。
- CI：.github/workflows/ci.yml 覆盖 format、check、test、example run。
- 测试：覆盖核心算法和报告输出。
- 可运行示例：cmd/main 和 examples/*。
- 开源许可证：LICENSE。
- mooncakes.io：上传仓库后再执行 moon register / moon login / moon publish。
#BloomFilter
Compact membership sketch with deterministic hashes.
#BloomStats
#CountMinError
#CountMinErrorReport
pub(all) struct CountMinErrorReport {
total : Int
max_overestimate : Int
average_overestimate : Double
rows : Array[CountMinError]
} derive(Eq, Debug)#CountMinSketch
#EventWindow
A logical batch inside a stream. Window text uses | or ; as separators.
#ExactCounter
#HistogramBucket
#HistogramStats
#HyperLogLogLite
#IntHistogram
Fixed-width integer histogram for quick distribution previews.
#MinHashSignature
#NumericSummary
#QuantileSummary
Exact-backed quantile summary for small to medium samples.
It uses the same reporting interface that a future approximate quantile
sketch can keep, so examples and CI workflows do not need to change.
#ReservoirSampler
#SketchBudgetPlan
#SketchGateIssue
#SketchGateReport
pub(all) struct SketchGateReport {
passed : Bool
policy : SketchQualityPolicy
drift : StreamDrift
issues : Array[SketchGateIssue]
} derive(Eq, Debug)#SketchQualityPolicy
#SketchRecommendation
#SketchReport
pub(all) struct SketchReport {
item_count : Int
unique_count : Int
hll_estimate : Double
topk : SpaceSavingTopK
sampler : ReservoirSampler
} derive(Eq, Debug)#SpaceSavingTopK
#StreamDrift
pub(all) struct StreamDrift {
baseline : StreamSnapshot
candidate : StreamSnapshot
event_delta : Int
unique_delta : Int
top_overlap : Double
minhash_similarity : Double
} derive(Eq, Debug)#StreamSnapshot
Compact snapshot of one stream for release notes, CI checks, and demos.
#TokenProfile
pub(all) struct TokenProfile {
total : Int
unique : Int
numeric : Int
alphabetic : Int
alphanumeric : Int
mixed : Int
min_length : Int
max_length : Int
average_length : Double
length_histogram : IntHistogram
prefix_topk : Array[TopKItem]
} derive(Eq, Debug)#WeightedStreamSummary
pub(all) struct WeightedStreamSummary {
event_rows : Int
total_weight : Int
unique_keys : Int
count_min : CountMinSketch
exact : ExactCounter
topk : Array[TopKItem]
} derive(Eq, Debug)#WindowChange
#WindowSnapshot
#WindowedStreamReport
pub(all) struct WindowedStreamReport {
windows : Array[WindowSnapshot]
changes : Array[WindowChange]
total_events : Int
max_event_spike : Int
min_similarity : Double
} derive(Eq, Debug)#bloom_from_items
#count_min_add_count
#count_min_error_report
fn count_min_error_report(items : Array[String], probes : Array[String], width : Int, depth : Int) -> CountMinErrorReport#count_min_from_items
#count_min_summary_markdown
#evaluate_stream_gate
fn evaluate_stream_gate(baseline_name : String, baseline_input : String, candidate_name : String, candidate_input : String, policy : SketchQualityPolicy) -> SketchGateReport#evaluate_stream_gate_default
fn evaluate_stream_gate_default(baseline_input : String, candidate_input : String) -> SketchGateReport#histogram_approx_percentile
#histogram_from_text
#histogram_from_values
#minhash_from_items
#minhash_similarity
#quantile_compare_markdown
#recommendations_from_gate
#recommendations_from_weighted
#recommendations_from_windowed
#recommendations_markdown
#reservoir_add
#reservoir_from_items
#sketch_budget_from_text
#sketch_budget_plan
fn sketch_budget_plan(expected_events : Int, expected_unique : Int, accuracy_level : Int) -> SketchBudgetPlan#sketch_budget_recommendations
#sketch_gate_issue
fn sketch_gate_issue(severity : String, rule : String, metric : String, message : String) -> SketchGateIssue#sketch_hash
fn sketch_hash(value : String, seed : Int) -> IntStable hash used by all sketches in this package.
The implementation is intentionally deterministic across targets. It is not
cryptographic; it is meant for repeatable sketch indexing, examples, and
tests.
#sketch_recommendation
fn sketch_recommendation(severity : String, code : String, title : String, detail : String, action : String) -> SketchRecommendation#sketch_report
#stream_drift
fn stream_drift(baseline_name : String, baseline_input : String, candidate_name : String, candidate_input : String) -> StreamDrift#stream_drift_json
fn stream_drift_json(baseline_name : String, baseline_input : String, candidate_name : String, candidate_input : String) -> String#stream_drift_markdown
fn stream_drift_markdown(baseline_name : String, baseline_input : String, candidate_name : String, candidate_input : String) -> String#token_profile_from_text
#token_profile_recommendations
#weighted_compare_markdown
fn weighted_compare_markdown(baseline : WeightedStreamSummary, candidate : WeightedStreamSummary) -> String#weighted_summary
fn weighted_summary(events : Array[WeightedEvent], width : Int, depth : Int, k : Int) -> WeightedStreamSummary#weighted_summary_from_text
#weighted_summary_markdown
#window_change
#windowed_report_from_text
#windowed_topk_timeline_markdown
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