Hinweis
Für den Zugriff auf diese Seite ist eine Autorisierung erforderlich. Sie können versuchen, sich anzumelden oder das Verzeichnis zu wechseln.
Für den Zugriff auf diese Seite ist eine Autorisierung erforderlich. Sie können versuchen, das Verzeichnis zu wechseln.
Gilt für: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel
Berechnet die unterschiedliche Anzahl von Ergebnissen, die von hll oder hll_merge generiert werden.
Lesen Sie den zugrunde liegenden Algorithmus (HyperLogL og Log) und die Schätzgenauigkeit.
Syntax
dcount_hll(hll)
Erfahren Sie mehr über Syntaxkonventionen.
Parameter
| Name | Type | Erforderlich | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| hll | string |
✔️ | Ein ausdruck, der von hll oder hll-merge generiert wird, um die unterschiedliche Anzahl zu finden. |
Gibt zurück
Gibt die unterschiedliche Anzahl der einzelnen Werte in hll zurück.
Beispiel
Das folgende Beispiel zeigt die eindeutigen Anzahl der zusammengeführten Ergebnisse.
StormEvents
| summarize hllRes = hll(DamageProperty) by bin(StartTime,10m)
| summarize hllMerged = hll_merge(hllRes)
| project dcount_hll(hllMerged)
Output
| dcount_hll_hllMerged |
|---|
| 315 |
Schätzgenauigkeit
Diese Funktion verwendet eine Variante des HyperLogLog (HLL)-Algorithmus, der eine stochastische Schätzung der Set-Kardinalität durchführt. Der Algorithmus stellt einen „Knopf“ bereit, über den Genauigkeit und Ausführungszeit pro Arbeitsspeichergröße ausgeglichen werden können:
| Genauigkeit | Fehler (%) | Entry count |
|---|---|---|
| 0 | 1.6 | 212 |
| 1 | 0,8 | 214 |
| 2 | 0,4 | 216 |
| 3 | 0.28 | 217 |
| 4 | 0.2 | 218 |
Hinweis
Die Spalte „entry count“ ist die Anzahl von 1-Byte-Leistungsindikatoren in der HLL-Implementierung.
Der Algorithmus enthält einige Vorkehrungen für eine perfekte Anzahl (null Fehler), wenn die festgelegte Kardinalität klein genug ist:
- Wenn die Genauigkeitsgrad
1ist, werden 1.000 Werte zurückgegeben. - Wenn die Genauigkeitsgrad
2ist, werden 8.000 Werte zurückgegeben.
Die Fehlerbindung ist probabilistisch und keine theoretische Grenze. Der Wert ist die Standardabweichung der Fehlerverteilung (Sigma), und 99,7 % der Schätzungen weisen einen relativen Fehler von unter 3 x Sigma auf.
Die folgende Abbildung zeigt die Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion des relativen Schätzfehlers in Prozent für alle unterstützten Genauigkeitseinstellungen: