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\$1COMBINE
<a name="r_HLL_COMBINE"></a>

La funzione di aggregazione HLL\$1COMBINE restituisce un tipo di dati HLLSKETCH che combina tutti i valori HLLSKETCH di input. 

La combinazione di due o più HyperLogLog schizzi è un nuovo HLLSKETCH che incapsula le informazioni sull'unione dei valori distinti rappresentati da ogni schizzo di input. Dopo aver combinato gli schizzi, Amazon Redshift estrae la cardinalità dell'unione di due o più set di dati. Per ulteriori informazioni su come combinare più schizzi, consultare [Esempio: restituisci uno HyperLogLog schizzo combinando più schizzi](r_HLL-examples.md#hll-examples-multiple-sketches).

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

```
HLL_COMBINE (hllsketch_expression)
```

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

 *hllsketch\$1expression*   
Qualsiasi espressione valida che restituisce un tipo HLLSKETCH, come ad esempio un nome di colonna. Il valore di input è il tipo di dati HLLSKETCH.

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

La funzione HLL\$1COMBINE restituisce un tipo HLLSKETCH.

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

L'esempio seguente restituisce i valori HLLSKETCH combinati nella tabella `hll_table`.

```
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)
```