Función hll_if() (función de agregación)

Se aplica a: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel

Calcula los resultados intermedios de dcount en registros para los que el predicado se evalúa como true.

Obtenga información sobre el algoritmo subyacente (HyperLogLog) y la precisión de la estimación.

Nota:

Esta función se usa junto con el operador summarize.

Importante

Los resultados de hll(), hll_if() y hll_merge() se pueden almacenar y recuperar posteriormente. Por ejemplo, puede que quiera crear un resumen diario de usuarios únicos, que luego se puede usar para calcular recuentos semanales. Sin embargo, la representación binaria precisa de estos resultados puede cambiar con el tiempo. No hay ninguna garantía de que estas funciones produzcan resultados idénticos para entradas idénticas y, por lo tanto, no se recomienda confiar en ellas.

Sintaxis

hll_if(expr, predicado [, precisión])

Obtenga más información sobre las convenciones de sintaxis.

Parámetros

Nombre	Type	Obligatorio	Descripción
expr	string	✔️	Expresión usada para el cálculo de agregación.
predicado	string	✔️	Expr usado para filtrar los registros para agregar al resultado intermedio de dcount.
exactitud	int		Valor que controla el equilibrio entre velocidad y precisión. Si no se especifica, se usa el valor predeterminado 1. Para conocer los valores admitidos, consulte Precisión de estimación.

Devoluciones

Devuelve los resultados intermedios del recuento distinto de Expr para el que predicado se evalúa como true.

Sugerencia

• Puede usar la función hll_merge de agregación para combinar más de un hll resultado intermedio. Solo funciona con hll la salida.
• Puede usar dcount_hll, para calcular el recuento distinto de hlllas funciones dehll_merge agregación o hll_if .

Ejemplos

Ejecución de la consulta

StormEvents
| where State in ("IOWA", "KANSAS")
| summarize hll_flood = hll_if(Source, EventType == "Flood") by State
| project State, SourcesOfFloodEvents = dcount_hll(hll_flood)

Valor	SourcesOfFloodEvents
KANSAS	11
IOWA	7

Precisión de la estimación

Precisión	Velocidad	Error (%)
0	Más rápido	1.6
1	Equilibrada	0.8
2	Lento	0,4
3	Lento	0,28
4	Lento	0,2