Amazon Redshift non supporterà più la creazione di nuovi Python UDFs a partire dalla Patch 198. Python esistente UDFs continuerà a funzionare fino al 30 giugno 2026. Per ulteriori informazioni, consulta il [post del blog](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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# Funzione HLL\$1CREATE\$1SKETCH
<a name="r_HLL_CREATE_SKETCH"></a>

La funzione HLL\$1CREATE\$1SKETCH restituisce un tipo di dati HLLSKETCH che incapsula i valori delle espressioni di input. La funzione HLL\$1CREATE\$1SKETCH funziona con qualsiasi tipo di dati e ignora i valori NULL. Quando non ci sono righe in una tabella o tutte le righe sono NULL, lo schizzo risultante non ha coppie indice-valore come `{"version":1,"logm":15,"sparse":{"indices":[],"values":[]}}`.

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

```
HLL_CREATE_SKETCH (aggregate_expression)
```

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

 *aggregate\$1expression*   
Qualsiasi espressione valida (come il nome di una colonna) che fornisce i valori da aggregare. I valori NULL vengono ignorati. Questa funzione supporta qualsiasi tipo di dati come input tranne HLLSKETCH, GEOMETRY, GEOGRAPHY e VARBYTE.

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

La funzione HLL\$1CREATE\$1SKETCH restituisce un valore HLLSKETCH.

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

L'esempio seguente restituisce il tipo HLLSKETCH per la colonna `an_int` nella tabella `a_table`. Un oggetto JSON viene utilizzato per rappresentare uno schizzo sparso durante l'importazione, l'esportazione o la stampa di HyperLogLog schizzi. Una rappresentazione di stringa (in formato Base64) viene utilizzata per rappresentare uno schizzo denso. 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)
```