BigQuery中count distinct + case when / with group by rollup的问题

BigQuery是Google Cloud提供的一种快速、弹性且完全托管的大数据分析服务。它可以处理海量数据集，并提供了强大的查询性能和灵活的分析功能。

在BigQuery中，count distinct + case when / with group by rollup的问题是指如何使用count distinct函数结合case when语句和group by rollup子句进行数据分析。

首先，count distinct函数用于计算某一列中不重复值的数量。它可以用于统计唯一值的个数，例如统计某个表中不同用户的数量。

case when语句用于根据条件进行逻辑判断和分组。它可以根据不同的条件返回不同的值，用于数据分类和分组统计。

group by rollup子句用于生成多层次的汇总数据。它可以按照指定的列进行分组，并生成各个层次的汇总结果。例如，可以按照地区、日期和产品类别进行分组，并生成不同层次的销售额汇总。

综合应用这些功能，可以使用以下查询语句解决count distinct + case when / with group by rollup的问题：

SELECT
  CASE
    WHEN condition1 THEN value1
    WHEN condition2 THEN value2
    ELSE value3
  END AS category,
  COUNT(DISTINCT column) AS distinct_count
FROM
  dataset.table
GROUP BY ROLLUP (category)

在上述查询语句中，condition1、condition2等是根据具体需求定义的条件，value1、value2等是根据条件返回的值。column是要进行distinct计数的列，dataset.table是数据集和表的名称。

对于BigQuery，推荐的相关产品是：

BigQuery ML：用于在BigQuery中进行机器学习建模和预测的工具。它可以直接在SQL查询中使用机器学习算法，无需离开BigQuery环境。产品介绍链接：https://cloud.google.com/bigquery-ml
BigQuery BI Engine：用于加速BigQuery查询性能的内存缓存服务。它可以提供实时的交互式查询体验，并支持大规模数据集的高速分析。产品介绍链接：https://cloud.google.com/bi-engine
BigQuery Data Transfer Service：用于将其他数据源中的数据自动导入到BigQuery中的数据传输服务。它可以简化数据迁移和集成的过程，提高数据的可用性和一致性。产品介绍链接：https://cloud.google.com/bigquery-transfer-service

通过使用这些相关产品，可以进一步提升BigQuery在数据分析和处理中的能力和效率。