> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# uniqArrayIf

> مثال على استخدام المركّب uniqArrayIf

<div id="description">
  ## الوصف
</div>

يمكن تطبيق المُركِّبين [`Array`](/ar/reference/functions/aggregate-functions/combinators#-array) و[`If`](/ar/reference/functions/aggregate-functions/combinators#-if) على الدالة [`uniq`](/ar/reference/functions/aggregate-functions/uniq)
لاحتساب عدد القيم الفريدة في المصفوفات ضمن الصفوف التي يكون فيها
الشرط true، وذلك باستخدام دالة المُركِّب التجميعي `uniqArrayIf`.

<Note>
  -يمكن الجمع بين -`If` و-`Array`. لكن يجب أن يأتي `Array` أولًا، ثم `If`.
</Note>

يفيد ذلك عندما تريد احتساب العناصر الفريدة في مصفوفة بناءً على
شروط محددة من دون الحاجة إلى استخدام `arrayJoin`.

<div id="example-usage">
  ## مثال للاستخدام
</div>

<div id="count-unique-products">
  ### عدّ المنتجات الفريدة التي تمت مشاهدتها حسب نوع الشريحة ومستوى التفاعل
</div>

في هذا المثال، سنستخدم جدولًا يتضمن بيانات جلسات تسوّق المستخدمين لعدّ
عدد المنتجات الفريدة التي شاهدها مستخدمون ضمن شريحة محددة، مع اعتماد
مقياس التفاعل المتمثل في الوقت الذي قضوه في الجلسة.

```sql title="Query" theme={null}
CREATE TABLE user_shopping_sessions
(
    session_date Date,
    user_segment String,
    viewed_products Array(String),
    session_duration_minutes Int32
) ENGINE = Memory;

INSERT INTO user_shopping_sessions VALUES
    ('2024-01-01', 'new_customer', ['smartphone_x', 'headphones_y', 'smartphone_x'], 12),
    ('2024-01-01', 'returning', ['laptop_z', 'smartphone_x', 'tablet_a'], 25),
    ('2024-01-01', 'new_customer', ['smartwatch_b', 'headphones_y', 'fitness_tracker'], 8),
    ('2024-01-02', 'returning', ['laptop_z', 'external_drive', 'laptop_z'], 30),
    ('2024-01-02', 'new_customer', ['tablet_a', 'keyboard_c', 'tablet_a'], 15),
    ('2024-01-02', 'premium', ['smartphone_x', 'smartwatch_b', 'headphones_y'], 22);

-- Count unique products viewed by segment type and engagement level
SELECT 
    session_date,
    -- Count unique products viewed in long sessions by new customers
    uniqArrayIf(viewed_products, user_segment = 'new_customer' AND session_duration_minutes > 10) AS new_customer_engaged_products,
    -- Count unique products viewed by returning customers
    uniqArrayIf(viewed_products, user_segment = 'returning') AS returning_customer_products,
    -- Count unique products viewed across all sessions
    uniqArray(viewed_products) AS total_unique_products
FROM user_shopping_sessions
GROUP BY session_date
ORDER BY session_date
FORMAT Vertical;
```

```response title="Response" theme={null}
Row 1:
──────
session_date:                2024-01-01
new_customer⋯ed_products:    2
returning_customer_products: 3
total_unique_products:       6

Row 2:
──────
session_date:                2024-01-02
new_customer⋯ed_products:    2
returning_customer_products: 2
total_unique_products:       7
```

<div id="see-also">
  ## راجع أيضًا
</div>

* [`uniq`](/ar/reference/functions/aggregate-functions/uniq)
* [`مركّب Array`](/ar/reference/functions/aggregate-functions/combinators#-array)
* [`مركّب If`](/ar/reference/functions/aggregate-functions/combinators#-if)