dcount() (статистическая функция)

Вычисляет количество различных значений, принимаемых скалярным выражением в сводной группе.

Значения NULL игнорируются и не учитываются при вычислении.

Примечание

Статистическая функция dcount() в основном полезна для оценки кратности огромных наборов. Он торгует точностью за производительность и может возвращать результат, который зависит от выполнения. Порядок входных данных может влиять на выходные данные.

Примечание

Эта функция используется в сочетании с оператором summarize.

Синтаксис

dcount(expr[,точность])

Дополнительные сведения о соглашениях о синтаксисе.

Параметры

Имя	Тип	Обязательно	Описание
expr	string	✔️	Входные данные, уникальные значения которых подсчитываются.
Точность	int		Значение, определяющее запрошенную точность оценки. Значение по умолчанию — 1. Поддерживаемые значения см. в разделе Точность оценки .

Возвращаемое значение

Возвращает оценку количества различных значений expr в группе.

Пример

В этом примере показано, сколько типов штормовых событий произошло в каждом состоянии.

Выполнить запрос

StormEvents
| summarize DifferentEvents=dcount(EventType) by State
| order by DifferentEvents

Показанная таблица результатов содержит только первые 10 строк.

Состояние	События DifferentEvents
Техас	27
Калифорния	26
ПЕНСИЛЬВАНИЯ	25
Грузия	24
Иллинойс	23
МЭРИЛЕНД	23
СЕВЕРНАЯ КАРОЛИНА	23
Мичиган	22
Флорида	22
ОРЕГОН	21
Канзас	21
...	...

Точность оценки

Эта функция использует вариант алгоритма HyperLogLog (HLL), который выполняет стохастическую оценку кратности набора. Алгоритм предоставляет "рычаг управления", который можно использовать для выравнивания точности и времени выполнения под размер памяти:

Точность	Ошибка (%)	Число записей
0	1.6	212
1	0,8	214
2	0,4	216
3	0,28	217
4	0.2	218

Примечание

Столбец "число записей" — это количество 1-байтных счетчиков в реализации HLL.

Алгоритм включает в себя некоторые положения для выполнения идеального подсчета (нулевой ошибки), если кратность набора достаточно мала:

• если уровень точности равен 1, возвращаются значения 1000;
• если уровень точности равен 2, возвращаются значения 8000.

Границы погрешности — вероятностная, а не теоретическая граница. Значение является стандартным отклонением распределения погрешностей (сигма). 99,7 % оценок будут иметь относительную погрешность в 3 сигмы.

На следующем изображении показана функция распределения вероятности относительной погрешности оценки (в процентах) для всех поддерживаемых параметров точности: