dcount_hll()
適用於：✅Microsoft網狀架構✅Azure 數據✅總管 Azure 監視器✅Microsoft Sentinel
計算 hll 或 hll_merge 所產生的結果相異計數。
閱讀基礎演算法 （HyperLog Log） 和估計精確度。
語法
dcount_hll(hll)
深入瞭解 語法慣例。
參數
| 姓名 | 類型 | 必要 | 描述 |
|---|---|---|---|
| hll | string |
✔️ | hll 或 hll-merge 產生的表達式，用來尋找相異計數。 |
傳回
傳回 hll 中每個值的相異計數。
範例
下列範例顯示相異計數 hll 合併的結果。
StormEvents
| summarize hllRes = hll(DamageProperty) by bin(StartTime,10m)
| summarize hllMerged = hll_merge(hllRes)
| project dcount_hll(hllMerged)
輸出
| dcount_hll_hllMerged |
|---|
| 315 |
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：
