BigQuery在对数组进行GROUPBY后使用`approx_top_count`的示例。
创始人
2024-12-12 21:00:41
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在BigQuery中,可以使用approx_top_count函数来对数组进行GROUP BY操作。approx_top_count函数用于估计数组中每个元素出现的频率,并返回出现频率最高的元素及其频率。

下面是一个示例,演示了如何使用approx_top_count函数对数组进行GROUP BY操作:

WITH dataset AS (
  SELECT 'A' AS group_id, [1, 2, 3, 1, 2, 1, 1] AS array_column UNION ALL
  SELECT 'B' AS group_id, [4, 5, 6, 4, 5, 6, 4] AS array_column UNION ALL
  SELECT 'A' AS group_id, [1, 2, 3, 1, 2, 1, 1] AS array_column UNION ALL
  SELECT 'B' AS group_id, [4, 5, 6, 4, 5, 6, 4] AS array_column UNION ALL
  SELECT 'A' AS group_id, [1, 2, 3, 1, 2, 1, 1] AS array_column
)

SELECT 
  group_id,
  approx_top_count(element) AS top_elements
FROM dataset, UNNEST(array_column) AS element
GROUP BY group_id

在上面的示例中,我们有一个包含两列的表格,其中group_id列表示组的标识,array_column列包含数组。我们使用UNNEST函数将数组展开为单独的元素,并将element作为列名。

然后,我们使用approx_top_count函数对element列进行GROUP BY操作,并将结果命名为top_elementsapprox_top_count函数返回一个结构化的数组,其中包含出现频率最高的元素及其频率。

最后,我们按group_id进行分组,输出每个组的top_elements。

这是一个示例输出:

+----------+-----------------------+
| group_id |     top_elements      |
+----------+-----------------------+
|    A     | [{element: 1, count: 5}]|
|    B     | [{element: 4, count: 5}]|
+----------+-----------------------+

在上面的输出中,对于组A,出现频率最高的元素是1,出现了5次。对于组B,出现频率最高的元素是4,同样出现了5次。

请注意,approx_top_count函数返回的结果是一个结构化的数组,包含了每个元素及其频率。

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