Amazon Redshift unterstützt ab Patch 198 nicht mehr die Erstellung neuer Python-UDFs. Bestehende Python-UDFs werden bis zum 30. Juni 2026 weiterhin funktionieren. Weitere Informationen finden Sie im [Blog-Posting](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). 

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# Funktion HLL\_COMBINE
<a name="r_HLL_COMBINE"></a>

Die HLL\_COMBINE-Aggregationsfunktion gibt einen HLLSKETCH-Datentyp zurück, der alle Eingabe-HLLSKETCH-Werte kombiniert. 

Die Kombination von zwei oder mehr HyperLogLog Skizzen ist ein neuer HLLSKETCH, der Informationen über die Vereinigung der unterschiedlichen Werte enthält, die jede Eingabeskizze darstellt. Nach dem Kombinieren von Skizzen extrahiert Amazon Redshift die Kardinalität der Vereinigung von zwei oder mehr Datensätzen. Weitere Informationen zum Kombinieren mehrerer Skizzen finden Sie unter [Beispiel: Rückgabe einer HyperLogLog Skizze aus der Kombination mehrerer Skizzen](r_HLL-examples.md#hll-examples-multiple-sketches).

## Syntax
<a name="r_HLL_COMBINE-synopsis"></a>

```
HLL_COMBINE (hllsketch_expression)
```

## Argument
<a name="r_HLL_COMBINE-argument"></a>

 *hllsketch\_expression*   
Jeder gültige Ausdruck, der einen HLLSKETCH-Typ auswertet, zum Beispiel ein Spaltenname. Der Eingabewert ist der HLLSKETCH-Datentyp.

## Rückgabetyp
<a name="r_HLL_COMBINE-return-type"></a>

Die HLL\_COMBINE-Funktion gibt einen HLLSKETCH-Typ zurück.

## Beispiele
<a name="r_HLL_COMBINE-examples"></a>

Im folgenden Beispiel werden die kombinierten HLLSKETCH-Werte in der Tabelle `hll_table` zurückgegeben.

```
CREATE TABLE a_table(an_int INT, b_int INT);
INSERT INTO a_table VALUES (1,1), (2,1), (3,1), (4,1), (1,2), (2,2), (3,2), (4,2), (5,2), (6,2);

CREATE TABLE hll_table (sketch HLLSKETCH);
INSERT INTO hll_table select hll_create_sketch(an_int) from a_table group by b_int;

SELECT hll_combine(sketch) AS sketches FROM hll_table;
sketches
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
{"version":1,"logm":15,"sparse":{"indices":[20812342,20850007,22362299,40314817,42650774,47158030],"values":[1,2,1,3,2,1]}}
(1 row)
```