Google bigquery 如何计算BigQuery中字符串中的重复值？

例如： 我有以下字符串： 201904，空白，201902，空白，空白，201811201810201809 如何计算一个接一个的“空白”重复值的数量？ 在所描述的示例中，答案是2，但查询是什么？

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提前谢谢你的帮助

下面是BigQuery标准SQL（带有快速简化的示例）

修正版

这里的想法是

• 提取连续空白的所有实例
• 将每个这样的实例拆分为空白元素数组
• 最后得到这些数组的最大长度

只是有些事情来得很快

重构版本

两者都有输出

Row value                                                                   max_repeated_count   
1   201904,BLANK,201902,BLANK,BLANK,201811,201810,201809,BLANK,BLANK,BLANK  3    
2   201904,BLANK,201902,BLANK,BLANK,BLANK,201811                            3    
3   201904,BLANK,201902,BLANK,201811,201902,BLANK,201811                    1

重构后的版本略有不同（但主要思想相同）

• 它删除所有空格（假设空格不能是其他元素的一部分-如果可以-代码可以轻松调整）
• 然后将所有连续的逗号项提取到数组中
• 计算此类逗号序列的最大长度

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也许我误解了，但您不能简单地按您要查找的值拆分并减去2（1表示第一个元素，1表示拆分后的元素计数）：

declare t DEFAULT'201904，BLANK，201902，BLANK，BLANK，201811201810201809'；
挑选
t作为字符串，
拆分（t，“空白”）为拆分字符串，
数组长度（拆分（t，'BLANK'））-2作为装入

n> 0-重复次数， 0-不重复，

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-1-元素未找到

我不熟悉BigQuery，也不想显得粗鲁，但我想你可以通过搜索“BigQuery count”或“BigQuery count specific value”在谷歌上找到答案Leo，如果这是一件简单的事情，我不会花数小时搜索答案：）你建议搜索简单的计数，但问题是计算重复的值。我明白了。我把你的例子误解为米哈伊尔的全部结果。这几乎解决了问题，但有一些错误，例如：value='201904，BLANK，201902，BLANK，BLANK，BLANK，201811'预期结果：3当前结果：4 value='201904，BLANK，201902，BLANK，201811'预期结果：1当前结果：2如我所述-这是一个供您探索的快速想法-无论如何，请参阅更新-使用更正版本和新版本-稍微修改DexCellent！这是绝对正确的事情！非常感谢，米哈伊尔。使用我答案中的样本数据，比较结果/输出

#standardSQL
WITH `project.dataset.table` AS (
  SELECT '201904,BLANK,201902,BLANK,BLANK,201811,201810,201809,BLANK,BLANK,BLANK' value UNION ALL
  SELECT '201904,BLANK,201902,BLANK,BLANK,BLANK,201811' UNION ALL
  SELECT '201904,BLANK,201902,BLANK,201811,201902,BLANK,201811'
)
SELECT value, 
  (
    SELECT MAX(LENGTH(element) - 1) 
    FROM UNNEST(REGEXP_EXTRACT_ALL(REPLACE(value || ',', 'BLANK', ''), r',+')) element
  ) max_repeated_count
FROM `project.dataset.table`    

Row value                                                                   max_repeated_count   
1   201904,BLANK,201902,BLANK,BLANK,201811,201810,201809,BLANK,BLANK,BLANK  3    
2   201904,BLANK,201902,BLANK,BLANK,BLANK,201811                            3    
3   201904,BLANK,201902,BLANK,201811,201902,BLANK,201811                    1