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# distinct\$1count
<a name="distinct_count-function"></a>

`distinct_count` 函數會計算維度或量值中的相異值數量 (依照選擇的一個或多個維度分組)。例如，`distinct_count(product type)` 會傳回依照 (選用) 選擇之維度分組的個別產品類型總數，不包括任何重複類型。`distinct_count(ship date)` 函數會傳回依照 (選用) 選擇之維度 (例如區域) 分組的產品出貨日期總數。

## 語法
<a name="distinct_count-function-syntax"></a>

```
distinct_count(dimension or measure, [group-by level])
```

## 引數
<a name="distinct_count-function-arguments"></a>

 *dimension or measure*   
引數必須是量值或維度。結果會省略空值。常值無作用。引數必須是欄位。

 *group-by level*   
(選用) 指定彙總分組依據的層級。新增的層級可以是與新增至視覺效果的維度無關的任何一個或多個維度。  
引數必須是維度欄位。分組依據層級必須以方括弧 `[ ]` 括起。如需詳細資訊，請參閱[關卡感知計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。

## 範例
<a name="distinct_count-function-examples"></a>

下列範例計算產品在視覺效果中依據 (選用) 所選維度 (例如區域) 分組的訂購日期總數。

```
distinct_count({Order Date})
```

![\[在每個區域訂購產品的日期總數。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/distinct_count-function-example.png)


您也可以使用檢視或資料集中的一個或多個維度，指定在哪個層級將運算分組。這就是所謂的 LAC-A 函數。如需 LAC-A 函數的詳細資訊，請參閱[感知層級計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。下列範例計算國家/地區層級的平均銷售額，但不會計算視覺效果中其他維度 (區域) 的平均銷售額。

```
distinct_count({Order Date}, [Country])
```

![\[在每個國家/地區訂購產品的日期總數。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/distinct_count-function-example2.png)