Quanti continenti ci sono sulla Terra? May 8, 2023, 2:08 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 = Sfida Prezzi Ville di Lusso: Ottieni 28+ Risposte Corrette per Dimostrare di Conoscere la Vera Ricchezza Scommetto che non riesci a nominare queste 40 console dimenticate dell’età d’oro del gioco – il 98% ne indovina meno della metà Se riesci a nominare questi marchi di gioielli da una sola immagine, sei veramente della vecchia nobiltà Solo le leggende certificate del Natale possono superare questa sfida di 38/40 vacanze Riesci a nominare queste opere d’arte iconiche? La maggior parte delle persone non ci riesce esperti s Riesci a identificare tutta l’attrezzatura da pesca? Dimostra di essere un vero pescatore Pensi di amare le crociere? Solo i veri amanti del mare superano questo popolare quiz sui loghi delle crociere Solo i veri cuochi over 50 ottengono il 100% in questo quiz sui nomi delle pentole: sei ufficialmente una leggenda della cucina? 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 =
Sfida Prezzi Ville di Lusso: Ottieni 28+ Risposte Corrette per Dimostrare di Conoscere la Vera Ricchezza
Scommetto che non riesci a nominare queste 40 console dimenticate dell’età d’oro del gioco – il 98% ne indovina meno della metà
Se riesci a nominare questi marchi di gioielli da una sola immagine, sei veramente della vecchia nobiltà
Riesci a nominare queste opere d’arte iconiche? La maggior parte delle persone non ci riesce esperti s
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Solo i veri cuochi over 50 ottengono il 100% in questo quiz sui nomi delle pentole: sei ufficialmente una leggenda della cucina?
