hll_merge()

Unisce i risultati HLL. Questa è la versione scalare della versione hll_merge()di aggregazione .

Informazioni sull'algoritmo sottostante (HyperLogLog) e sull'accuratezza della stima.

Importante

I risultati di hll(), hll_if() e hll_merge() possono essere archiviati e recuperati in seguito. Ad esempio, è possibile creare un riepilogo utenti univoci giornaliero, che può quindi essere usato per calcolare i conteggi settimanali. Tuttavia, la rappresentazione binaria precisa di questi risultati può cambiare nel tempo. Non esiste alcuna garanzia che queste funzioni produrranno risultati identici per gli input identici e pertanto non è consigliabile affidarsi a tali input.

Sintassi

hll_merge(hll,hll2, [ hll3, ... ])

Altre informazioni sulle convenzioni di sintassi.

Parametri

Nome	Tipo	Obbligatoria	Descrizione
hll, hll2, ...	string	✔️	Nomi di colonna contenenti valori HLL da unire. La funzione prevede tra 2 e 64 argomenti.

Restituisce

Restituisce un valore HLL. Il valore è il risultato dell'unione delle colonne hll, hll2, ... hllN.

Esempio

In questo esempio viene illustrato il valore delle colonne unite.

Eseguire la query

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

Accuratezza della stima

Questa funzione usa una variante dell'algoritmo HyperLogLog (HLL), che esegue una stima stocastica della cardinalità set. L'algoritmo fornisce una "manopola" che può essere usata per bilanciare l'accuratezza e il tempo di esecuzione in base alle dimensioni della memoria:

Accuratezza	Errori (%)	Numero di voci
0	1.6	212
1	0,8	214
2	0,4	216
3	0,28	217
4	0,2	218

Nota

La colonna "Numero di voci" corrisponde al numero di contatori di 1 byte nell'implementazione di HLL.

L'algoritmo include alcune clausole per eseguire un conteggio perfetto (zero errori) se la cardinalità del set è sufficientemente piccola:

• Se il livello di accuratezza è 1, vengono restituiti 1000 valori
• Se il livello di accuratezza è 2, vengono restituiti 8000 valori

Il limite di errore è probabilistico, non teorico. Il valore è la deviazione standard della distribuzione degli errori (sigma) e il 99,7% delle stime avrà un errore relativo inferiore a 3 x sigma.

L'immagine seguente mostra la funzione di distribuzione delle probabilità di errore relativo nella stima, in percentuali, per tutte le impostazioni di accuratezza supportate: