hll_if() (funzione di aggregazione)
Si applica a: ✅Microsoft Fabric✅
Calcola i risultati intermedi di dcount
nei record per i quali il predicato restituisce true
.
Informazioni sull'algoritmo sottostante (HyperLog Log) e sull'accuratezza della stima.
Sintassi
hll_if
(
expr, predicato [,
accuratezza])
Altre informazioni sulle convenzioni di sintassi.
Parametri
Nome | Digita | Obbligatorio | Descrizione |
---|---|---|---|
expr | string |
✔️ | Espressione utilizzata per il calcolo dell'aggregazione. |
predicate | string |
✔️ | Expr utilizzato per filtrare i record da aggiungere al risultato intermedio di dcount . |
accuratezza | int |
Valore che controlla l'equilibrio tra velocità e accuratezza. Se non specificato, il valore predefinito è 1 . Per i valori supportati, vedere Accuratezza della stima. |
Valori restituiti
Restituisce i risultati intermedi del conteggio distinto di Expr per il quale predicato restituisce true
.
Nota
- I risultati di hll(), hll_if() e hll_merge() possono essere archiviati e recuperati in un secondo momento. Ad esempio, è possibile creare un riepilogo utente univoco giornaliero, che può quindi essere usato per calcolare i conteggi settimanali. Tuttavia, la rappresentazione binaria precisa di questi risultati potrebbe cambiare nel tempo. Non esiste alcuna garanzia che queste funzioni producano risultati identici per gli input identici e pertanto non è consigliabile affidarsi a tali input.
- Usare la funzione
hll_merge
per unire più di un risultato intermediohll
. Funziona solo conhll
output. - Usare
dcount_hll
, per calcolare il conteggio dei valori distinti dahll
,hll_merge
ohll_if
funzioni di aggregazione.
Esempi
La query seguente restituisce il numero di fonti di eventi di alluvione univoci in Iowa e Kansas. Usa la funzione hll_if()
per visualizzare solo gli eventi di alluvione.
StormEvents
| where State in ("IOWA", "KANSAS")
| summarize hll_flood = hll_if(Source, EventType == "Flood") by State
| project State, SourcesOfFloodEvents = dcount_hll(hll_flood)
output
Provincia | SourcesOfFloodEvents |
---|---|
KANSAS | 11 |
IOWA | 7 |
Accuratezza della stima
Precisione | Velocità | Errori (%) |
---|---|---|
0 | Il più rapido | 1.6 |
1 | Bilanciato | 0,8 |
2 | Lente | 0.4 |
3 | Lente | 0.28 |
4 | Più lento | 0.2 |
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