नोट
इस पृष्ठ तक पहुंच के लिए प्राधिकरण की आवश्यकता होती है। आप साइन इन करने या निर्देशिकाएँ बदलने का प्रयास कर सकते हैं।
इस पृष्ठ तक पहुंच के लिए प्राधिकरण की आवश्यकता होती है। आप निर्देशिकाएँ बदलने का प्रयास कर सकते हैं।
Applies to: 
Databricks SQL Databricks Runtime
Returns the estimated number of distinct values in expr within the group.
The implementation uses the dense version of the HyperLogLog++ (HLL++) algorithm, a state of the art cardinality estimation algorithm.
Results are accurate within a default value of 5%, which derives from the value
of the maximum relative standard deviation, although this is configurable with
the relativeSD parameter as mentioned below.
Syntax
approx_count_distinct(expr[, relativeSD]) [FILTER ( WHERE cond ) ]
This function can also be invoked as a window function using the OVER clause.
Arguments
expr: Can be of any type for which equivalence is defined.relativeSD: Defines the maximum relative standard deviation allowed.cond: An optional boolean expression filtering the rows used for aggregation.
Returns
A BIGINT.
Examples
> SELECT approx_count_distinct(col1) FROM VALUES (1), (1), (2), (2), (3) tab(col1);
3
> SELECT approx_count_distinct(col1) FILTER(WHERE col2 = 10)
FROM VALUES (1, 10), (1, 10), (2, 10), (2, 10), (3, 10), (1, 12) AS tab(col1, col2);
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