Amazon Redshift unterstützt UDFs ab Patch 198 nicht mehr die Erstellung von neuem Python. Das bestehende Python UDFs wird 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\$1CREATE\$1SKETCH
<a name="r_HLL_CREATE_SKETCH"></a>

Die HLL\$1CREATE\$1SKETCH-Funktion gibt einen HLLSKETCH-Datentyp zurück, der die Eingabeausdruckswerte kapselt. Die HLL\$1CREATE\$1SKETCH-Funktion funktioniert mit jedem Datentyp und ignoriert NULL-Werte. Wenn keine Zeilen in einer Tabelle vorhanden sind oder alle Zeilen NULL sind, enthält die resultierende Skizze keine Index-Wert-Paare wie zum Beispiel `{"version":1,"logm":15,"sparse":{"indices":[],"values":[]}}`.

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

```
HLL_CREATE_SKETCH (aggregate_expression)
```

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

 *aggregate\$1expression*   
Jeder gültige Ausdruck, der den Wert bereitstellt, der aggregiert werden soll, zum Beispiel einen Spaltennamen. NULL-Werte werden ignoriert. Diese Funktion unterstützt jeden Datentyp als Eingabe mit Ausnahme von HLLSKETCH, GEOMETRY, GEOGRAPHY und VARBYTE.

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

Die HLL\$1CREATE\$1SKETCH-Funktion gibt einen HLLSKETCH-Wert zurück.

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

Im folgenden Beispiel wird der Typ HLLSKETCH für die Spalte `an_int` in der Tabelle `a_table` zurückgegeben. Ein JSON-Objekt wird verwendet, um beim Importieren, Exportieren oder Drucken von HyperLogLog Skizzen eine dünne Skizze darzustellen. Eine Zeichenkettendarstellung (im Base64-Format) wird verwendet, um eine dichte Skizze darzustellen. HyperLogLog 

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

SELECT hll_create_sketch(an_int) AS sketch FROM a_table;
sketch
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
{"version":1,"logm":15,"sparse":{"indices":[20812342,20850007,22362299,47158030],"values":[1,2,1,1]}}
(1 row)
```