hll_merge()

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合并 HLL 结果。 这是聚合版 hll_merge() 的标量版本。

阅读基础算法 (HyperLogLog ) 和估算准确度。

重要

hll()、hll_if() 和 hll_merge() 的结果可以进行存储，并在以后进行检索。 例如，你可能想要创建每日唯一用户摘要，然后就可以将其用于计算每周计数。 然而，这些结果的精确二进制表示形式可能会随时间而改变。 无法保证这些函数会为相同的输入生成相同的结果，因此不建议依赖它们。

语法

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

详细了解语法约定。

参数

客户 类型​​ 必需 说明
hll, hll2, ... string ✔ 包含要合并的 HLL 值的列名称。 此函数需要 2-64 个参数。

返回

返回一个 HLL 值。 值是合并 hll、hll2、... hllN 列后的结果。

示例

此示例显示合并列的值。

运行查询

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)

输出

dcount_hll_merged
20

估计准确度

此函数使用 HyperLogLog (HLL) 算法的变体，该算法对集基数进行随机估算。 该算法提供一个“旋钮”，可用于平衡每个内存大小的准确度和执行时间：

精确度 错误 (%) 条目数
0 1.6 212
1 0.8 214
2 0.4 216
3 0.28 217
4 0.2 218

注意

“条目数”列是 HLL 实现中 1 字节计数器的数目。

如果集基数足够小，则该算法包括以下有关执行理想计数（零错误）的规定：

  • 当准确度等级为 1 时，将返回 1000 个值
  • 当准确度等级为 2 时，将返回 8000 个值

错误边界基于概率，而不是基于理论界限。 值是错误分布的标准偏差 (sigma)，99.7% 的估计值的相对误差小于 3 x sigma。

下图显示所有受支持的准确度设置的相对估计误差的概率分布函数，以百分比为单位：

Graph showing the hll error distribution.