共用方式為

hll_merge()

  • 發行項

適用於：✅Microsoft網狀架構✅Azure 數據✅總管 Azure 監視器✅Microsoft Sentinel

合併 HLL 結果。 這是匯總版本的純量版本 hll_merge()。

閱讀基礎演算法 （HyperLog Log） 和估計精確度。

重要

hll（）、hll_if（） 和 hll_merge（） 的結果可以儲存和稍後擷取。 例如，您可能想要建立每日唯一使用者摘要，然後可用來計算每周計數。 不過，這些結果的精確二進位表示可能會隨著時間而變更。 不保證這些函式會對相同的輸入產生相同的結果，因此我們不建議您依賴它們。

語法

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

深入瞭解 語法慣例。

參數

姓名 類型​​ 必要 描述
hll、 hll2、... string ✔️ 包含要合併之 HLL 值的數據行名稱。 函式預期介於 2-64 個自變數之間。

傳回

傳回一個 HLL 值。 值是合併資料行 hll、 hll2... 的結果。 hllN。

範例

此範例顯示合併數據行的值。

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)

輸出

dcount_hll_merged
20

估計的正確性

此函式會使用 HyperLogLog （HLL） 演算法的變體，它會對集合基數執行隨機估計。 此演算法提供「旋鈕」，可用來平衡每個記憶體大小的正確性和運行時間：

準確度 錯誤 ≤ 項目計數
0 1.6 212
1 0.8 214
2 0.4 216
3 0.28 217
4 0.2 218

注意

「進入計數」數據行是 HLL 實作中的 1 位元節計數器數目。

如果設定基數夠小，演算法會包含一些用於執行完美計數（零錯誤）的布建：

  • 當精確度層級為 1時，會傳回 1000 個值
  • 當精確度層級為 2時，會傳回8000個值

錯誤系結是概率的，而不是理論系結。 此值是誤差分佈的標準偏差（sigma），而 99.7% 的估計會有 3 x sigma 以下的相對誤差。

下圖顯示相對估計誤差的機率分佈函數，以百分比表示所有支援的精確度設定：

顯示 hll 錯誤分佈的圖表。