Chi ha vinto il Premio Nobel per la letteratura nel 2020? September 27, 2023, 2:49 am Di tendenza ora Riesci a nominare questi strumenti per la pulizia della casa? Ottieni meno di 32/40 e ammetti di essere un disordinato! Essenziali da scrivania nostalgici: sai dare un nome a questi classici articoli di cancelleria con cui sei cresciuto? 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 = Quei lavori “ben retribuiti” smascherati: il 98% delle persone sbaglia completamente a indovinare i veri stipendi 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 La lezione di storia “, stato facile”, La maggior parte delle persone fallisce questo quiz sui film comici “,” riesci ad abbinare il personaggio al film? Quanto bene conosci realmente i tuoi diritti? Un rapido controllo per gli anziani da un avvocato specializzato in incidenti automobilistici torna su
Riesci a nominare questi strumenti per la pulizia della casa? Ottieni meno di 32/40 e ammetti di essere un disordinato!
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