Qual è il fiore nazionale del Giappone? September 6, 2023, 2:06 am Di tendenza ora Il 98% dei viaggiatori non riconosce le banconote locali The maximum number of unique for a given group. The number of unique objects for that group is calculated. This method allows for estimating unique counts for multiple groupings, reducing the overall query time. For example, if you have a table of customer transactions, you might want to know how many unique products each customer bought, how many unique customers visited each store, and how many unique products were sold in each region. Instead of running three separate COUNT(DISTINCT …) queries, you can run one `estimate_distinct_count_for_multiple_groups` query. **Parameters:** * `table_name`: The name of the table to query. * `group_by_columns`: A list of column names to group by. Each element in the list can be either a string (representing a single column) or a tuple of strings (representing multiple columns that should be treated as a single grouping unit). * `count_distinct_column`: The name of the column for which to count distinct values within each group. * `error_rate`: (Optional) The desired error rate for the HyperLogLog++ algorithm. This value should be between 0 and 1. A smaller error rate results in more accurate estimates but may require more memory. Defaults to 0.01. **Returns:** A list of dictionaries, where each dictionary represents a grouping and contains the following keys: * `group_by_key`: A string representation of the column(s) used for grouping. * `estimated_distinct_count`: The estimated number of distinct values for the `count_distinct_column` within that group. **Example Usage:** python from google.cloud import bigquery client = bigquery.Client() # Example table with customer transactions table_id = Solo il 5% degli amanti della bellezza riesce a nominare 23/40 di questi marchi di trucco da una foto Quanti ne riesci a indovinare? Se riesci a nominare questi marchi di gioielli da una sola immagine, sei veramente della vecchia nobiltà Non farti ingannare. Questo test della vista è più difficile di quanto pensi Il 99% degli americani non riconosce la propria carta di credito! Dimostra di essere nell’1% migliore Solo le leggende certificate del Natale possono superare questa sfida di 38/40 vacanze Sogni rendimenti più elevati in pensione? Partecipa ora a questo quiz sui tassi di interesse multi-paese! 40 Destinazioni da Sogno per Viaggi Adatte agli Anziani Solo il 3% delle Persone sopra i 55 Anni le Riconosce Tutte da una Sola Immagine! L’80% degli studenti online sono meno capaci degli studenti tradizionali? Dimostra che si sbagliano con questo quiz! torna su
Il 98% dei viaggiatori non riconosce le banconote locali The maximum number of unique for a given group. The number of unique objects for that group is calculated. This method allows for estimating unique counts for multiple groupings, reducing the overall query time. For example, if you have a table of customer transactions, you might want to know how many unique products each customer bought, how many unique customers visited each store, and how many unique products were sold in each region. Instead of running three separate COUNT(DISTINCT …) queries, you can run one `estimate_distinct_count_for_multiple_groups` query. **Parameters:** * `table_name`: The name of the table to query. * `group_by_columns`: A list of column names to group by. Each element in the list can be either a string (representing a single column) or a tuple of strings (representing multiple columns that should be treated as a single grouping unit). * `count_distinct_column`: The name of the column for which to count distinct values within each group. * `error_rate`: (Optional) The desired error rate for the HyperLogLog++ algorithm. This value should be between 0 and 1. A smaller error rate results in more accurate estimates but may require more memory. Defaults to 0.01. **Returns:** A list of dictionaries, where each dictionary represents a grouping and contains the following keys: * `group_by_key`: A string representation of the column(s) used for grouping. * `estimated_distinct_count`: The estimated number of distinct values for the `count_distinct_column` within that group. **Example Usage:** python from google.cloud import bigquery client = bigquery.Client() # Example table with customer transactions table_id =
Solo il 5% degli amanti della bellezza riesce a nominare 23/40 di questi marchi di trucco da una foto Quanti ne riesci a indovinare?
Se riesci a nominare questi marchi di gioielli da una sola immagine, sei veramente della vecchia nobiltà
Il 99% degli americani non riconosce la propria carta di credito! Dimostra di essere nell’1% migliore
Sogni rendimenti più elevati in pensione? Partecipa ora a questo quiz sui tassi di interesse multi-paese!
40 Destinazioni da Sogno per Viaggi Adatte agli Anziani Solo il 3% delle Persone sopra i 55 Anni le Riconosce Tutte da una Sola Immagine!
L’80% degli studenti online sono meno capaci degli studenti tradizionali? Dimostra che si sbagliano con questo quiz!
