hll_if() (функция агрегирования)

Статья
09/24/2024

Область применения: ✅Microsoft Fabric ✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor ✅Microsoft Sentinel

Вычисляет промежуточные результаты записей, для которых предикат dcount вычисляетсяtrue.

Ознакомьтесь с базовым алгоритмом (H yperLog Log) и точностью оценки.

Примечание.

Эта функция используется в сочетании с оператором сводки.

Внимание

Результаты hll(), hll_if() и hll_merge() можно сохранить и получить позже. Например, может потребоваться создать сводку по ежедневным уникальным пользователям, которая затем может использоваться для вычисления еженедельных подсчетов. Однако точное двоичное представление этих результатов может меняться с течением времени. Нет никакой гарантии, что эти функции будут производить идентичные результаты для идентичных входных данных, поэтому мы не советуем полагаться на них.

Синтаксис

hll_if(expr, предикат [, точность])

Дополнительные сведения о соглашениях синтаксиса.

Параметры

Имя (название)	Type	Обязательно	Описание
expr	`string`	✔️	Выражение, используемое для вычисления агрегирования.
predicate	`string`	✔️	Expr, используемый для фильтрации записей для добавления в промежуточный результат`dcount`.
точность	`int`		Значение, которое управляет балансом между скоростью и точностью. Если не задано иное, по умолчанию используется значение `1`. Поддерживаемые значения см. в разделе "Точность оценки".

Возвраты

Возвращает промежуточные результаты различающегося количества экспров, для которых предикат оцениваетсяtrue.

Совет

Функцию hll_merge агрегирования можно использовать для объединения нескольких hll промежуточных результатов. Работает только с выходными hll данными.
Вы можете использовать dcount_hll, чтобы вычислить определенное число от hllфункцийhll_merge статистической обработки или hll_if агрегирования.

Примеры

Выполнить запрос

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

Штат	SourcesOfFloodEvents
КАНЗАС	11
АЙОВА	7

Точность оценки

Правильность	Скорость	Ошибка (%)
0	Самый быстрый	1,6
1	Balanced	0,8
2	Медл.	0,4
3	Медл.	0,28
4	Медленный	0,2

Поделиться через