Amazon Redshift dejará de admitir la creación de nuevas UDF de Python a partir del parche 198. Las UDF de Python existentes seguirán funcionando hasta el 30 de junio de 2026. Para obtener más información, consulte la [publicación del blog](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). 

# Función HLL\$1CREATE\$1SKETCH
<a name="r_HLL_CREATE_SKETCH"></a>

La función HLL\$1CREATE\$1SKETCH devuelve un tipo de datos HLLSKETCH que encapsula los valores de expresión de entrada. La función HLL\$1CREATE\$1SKETCH es compatible con cualquier tipo de datos e ignora los valores NULL. Cuando no hay filas en una tabla o todas las filas son NULL, el boceto resultante no tiene pares índice-valor como `{"version":1,"logm":15,"sparse":{"indices":[],"values":[]}}`.

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

```
HLL_CREATE_SKETCH (aggregate_expression)
```

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

 *expresión\$1de\$1agregación*   
Toda expresión válida que proporcione el valor a una agrupación, como el nombre de una columna. Los valores NULL se omiten. Esta función admite cualquier tipo de datos como entrada, excepto HLLSKETCH, GEOMETRY, GEOGRAPHY y VARBYTE.

## Tipo de retorno
<a name="r_HLL_CREATE_SKETCH-return-type"></a>

La función HLL\$1CREATE\$1SKETCH devuelve un valor HLLSKETCH.

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

El siguiente ejemplo devuelve el tipo HLLSKETCH para la columna `an_int` en la tabla `a_table`. Se utiliza un objeto JSON para representar un boceto de HyperLogLog disperso al momento de importar, exportar o imprimir los bocetos. Se utiliza la representación de una cadena (en formato Base64) para representar un boceto de HyperLogLog denso.

```
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)
```