Qual è la capitale del Brasile? August 17, 2023, 2:18 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 = La maggior parte delle persone sbaglia queste comuni situazioni di salute: tu lo faresti? 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? Non farti ingannare. Questo test della vista è più difficile di quanto pensi Solo i fan dei viaggi di lusso possono identificare questi 40 hotel iconici Epoca dei telefoni retrò vs. Era di TikTok: Chi indovina questi marchi di cellulari? Solo i veri amanti della bellezza sopra i 50 anni possono nominare tutti e 40 questi iconici trucchi vintage Nessuno sotto i 50 anni ha mai ottenuto il 100% in questo quiz di identificazione dell’attrezzatura per sport invernali – Puoi tu? Solo le persone con più di 50 anni possono superare questa prova: riconoscere ognuno di questi luoghi turistici ora famosi da vecchie foto! 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?
Solo i veri amanti della bellezza sopra i 50 anni possono nominare tutti e 40 questi iconici trucchi vintage
Nessuno sotto i 50 anni ha mai ottenuto il 100% in questo quiz di identificazione dell’attrezzatura per sport invernali – Puoi tu?
Solo le persone con più di 50 anni possono superare questa prova: riconoscere ognuno di questi luoghi turistici ora famosi da vecchie foto!
