

 O Amazon Redshift não permitirá mais a criação de UDFs do Python a partir do Patch 198. As UDFs do Python existentes continuarão a funcionar normalmente até 30 de junho de 2026. Para ter mais informações, consulte a [publicação de blog ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). 

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

A função HLL\$1CREATE\$1SKETCH retorna um tipo de dados HLLSKETCH que encapsula os valores de expressão de entrada. A função HLL\$1CREATE\$1SKETCH funciona com qualquer tipo de dados e ignora valores NULL. Quando não há linhas em uma tabela ou todas as linhas são NULL, o esboço resultante não tem pares de valor de índice, como `{"version":1,"logm":15,"sparse":{"indices":[],"values":[]}}`.

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

```
HLL_CREATE_SKETCH (aggregate_expression)
```

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

 *aggregate\$1expression*   
Qualquer expressão válida que forneça o valor a uma agregação, como um nome de coluna. Valores NULL são ignorados. Esta função é compatível com qualquer tipo de dados como entrada, exceto HLLSKETCH, GEOMETRY, GEOGRAPHY e VARBYTE.

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

A função HLL\$1CREATE\$1SKETCH retorna um valor HLLSKETCH.

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

O exemplo a seguir retorna o tipo HLLSKETCH para coluna `an_int` na tabela `a_table`. Um objeto JSON é usado para representar um esboço do HyperLogLog esparso ao importar, exportar ou imprimir esboços. Uma representação de string (no formato Base64) é usada para representar um esboço 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)
```