也就是将count distinct 转换为 group by 操作,第一层根据visit_type,pv_id分组,第二层根据visit_type 直接求和即可,使数据分布更加均匀。但是 这种方式在第二层group by 也可能会产生大量的数据shuffle操作,可以再次优化: 代码语言:javascript 复制 select visit_type,sum(cnt)from(SELECTvisit_type,count(distinct...
count_distinct(到期) 参数 名称类型必需描述 exp标量✓要对其唯一值进行计数的标量表达式。 退货 指示每个摘要组的Expr唯一值的数目的长整数值。 示例 此示例显示与每个唯一事件name关联的不同src_ip的数目 events | project name, severity, original_time, src_ip | where original_time > ago(24h) | where...
若要只計算述詞傳 true回 的記錄,請使用 count_distinctif 聚合函數。注意 此函式限制為 100M 唯一值。 嘗試在傳回太多值的表達式上套用函式,將會產生運行時錯誤 (HRESULT:0x80DA0012) 。 在來自不同叢集的多個數據源上作業時,函式效能可能會降低。
count_distinct()(聚合函数)-(预览版) AI 技能挑战 2024/9/25 – 2024/11/2 立即注册 消除警报 Learn 发现 产品文档 开发语言 主题 登录 Kusto Kusto 文档 本主题的部分内容可能是由机器翻译。 版本 Azure Data Explorer 实体 数据类型 函数 查询语句...
count distinct方式执行时间: 可以看出来,group by比count distinct慢18秒。 11.1G数据的查询时间截图 group by方式执行时间: count distinct方式执行时间: 可以看出来,group by比count distinct慢15秒。 从测试结果来看(多次测试对比后),明显count distinct的方式要比group by的方式效率要高一些。
CountDistinct(基数统计) 为不可聚合型算子, 在产品运营中, 不能通过合并多天的计算结果, 计算累计(新增)的人数。 因此一般的方案会维护一个所有历史用户的池子 UNION (Distinct) 新的数据分片更新池子 更新数据分布前后的差值即为新增用户数 JOIN 计算新增用户具体有哪些 ...
approx_count_distinct(expr[, relativeSD]) [FILTER ( WHERE cond ) ] 还可以使用OVER子句将此函数作为窗口函数调用。 参数 expr:可以是定义了等效性的任何类型。 relativeSD:定义允许的最大相对标准偏差。 cond:一个可选的布尔表达式,可筛选用于聚合的行。
“column”是需要编码(进行Count Distinct计算)的字段,”builder”指定了字典的builder类,目前只能是”org.apache.kylin.dict.GlobalDictionaryBuilder”。 “reuse”是用来优化字典的,当多个字段的值是同一个数据集的时候,指定复用同一个字典即可,不需要再建立字典,后面会详细说明。
从表中可以看到,mysql执行引擎直接将count(distinct expr)作为一个查询,查看官方文档: 解决办法 至此问题才终于弄清楚了。解决这个问题的办法有两种,第一种就是上述的先去重后统计,第二种可以利用IFNULL()函数: SELECTCOUNT(DISTINCTid, a, IFNULL(b,'0'))ascntFROMtest_distinct; ...
对count distinct的用法 平均活跃天数和月活人数_牛客题霸_牛客网 (nowcoder.com) 在牛客做这道题时看到了这样的写法。 count(distinctuid,date_format(submit_time,"%Y%m%d") 不禁疑惑count里面可以跟两个参数吗。 其实不是的,还是只有一个参数。 这里面的distinct先起作用....