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Aplica-se a: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel
Mescla os resultados do HLL. Esta é a versão escalar da versão agregada hll_merge().
Leia sobre o algoritmo subjacente (HyperLogLog) e precisão de estimativa.
Importante
Os resultados de hll(), hll_if() e hll_merge() podem ser armazenados e posteriormente recuperados. Por exemplo, talvez você queira criar um resumo diário de usuários exclusivos, que pode ser usado para calcular contagens semanais. No entanto, a representação binária precisa desses resultados pode mudar ao longo do tempo. Não há garantia de que essas funções produzam resultados idênticos para entradas idênticas e, portanto, não aconselhamos confiar nelas.
Sintaxe
hll_merge(
hll,hll2, [ hll3, ... ])
Saiba mais sobre convenções de sintaxe.
Parâmetros
| Designação | Tipo | Necessário | Descrição |
|---|---|---|---|
| hll, hll2, ... | string |
✔️ | Os nomes das colunas que contêm valores HLL a serem mesclados. A função espera entre 2-64 argumentos. |
Devoluções
Retorna um valor HLL. O valor é o resultado da fusão das colunas hll, hll2, ... hllN.
Exemplos
Este exemplo mostra o valor das colunas mescladas.
range x from 1 to 10 step 1
| extend y = x + 10
| summarize hll_x = hll(x), hll_y = hll(y)
| project merged = hll_merge(hll_x, hll_y)
| project dcount_hll(merged)
Output
dcount_hll_merged |
|---|
| 20 |
Precisão da estimativa
Esta função usa uma variante do algoritmo HyperLogLog (HLL), que faz uma estimativa estocástica da cardinalidade do conjunto. O algoritmo fornece um "botão" que pode ser usado para equilibrar a precisão e o tempo de execução por tamanho de memória:
| Exatidão | Erro (%) | Contagem de entradas |
|---|---|---|
| 0 | 1.6 | 212 |
| 1 | 0.8 | 214 |
| 2 | 0.4 | 216 |
| 3 | 0.28 | 217 |
| 4 | 0.2 | 218 |
Observação
A coluna "contagem de entradas" é o número de contadores de 1 byte na implementação HLL.
O algoritmo inclui algumas provisões para fazer uma contagem perfeita (erro zero), se a cardinalidade definida for pequena o suficiente:
- Quando o nível de precisão é
1, 1000 valores são retornados - Quando o nível de precisão é
2, 8000 valores são retornados
O limite de erro é probabilístico, não um limite teórico. O valor é o desvio padrão da distribuição de erro (sigma), e 99,7% das estimativas terão um erro relativo inferior a 3 x sigma.
A imagem a seguir mostra a função de distribuição de probabilidade do erro relativo de estimativa, em porcentagens, para todas as configurações de precisão suportadas:
