DataWorks数据质量自定义中，count与table_count的区别是什么？

在DataWorks数据质量自定义中，count和table_count具有不同的含义和用途。具体来说，count用于计算某张表中的记录数，而table_count则用于统计满足特定条件的数据表的数量。

为了更好地理解这两个概念，让我们以数据质量控制为例。数据质量可以帮助您及时感知源端数据的变更以及ETL过程中产生的脏数据，并自动拦截问题任务，有效防止脏数据向下游传播。这对于避免产出不符合预期的问题数据，进而影响正常的使用和业务决策非常重要。

在实际配置数据质量规则时，您可以选择以表为单位或以规则模板为单位来配置质量规则。例如，按照表（单表）的方式进行配置，可以监控单个数据表的数据是否符合要求，从而自动拦截问题任务，确保产出的表数据符合预期。

总之，count和table_count在DataWorks数据质量自定义中扮演着不同的角色。count主要用于统计表中的记录数，而table_count则用于计算满足特定条件的数据表数量。这些功能的结合使您能够更好地管理和控制数据质量，确保数据的准确性和一致性。

在DataWorks数据质量自定义中，count 和 table_count 都可以用于计算表中的记录数，但是在不同的场景下它们有不同的含义和用途。
count 是 SQL 关键字，用于计算特定列的记录数，例如 COUNT(column_name)。它返回指定列中非 NULL 值的数量。
table_count 是一个特殊的关键字，用于计算表中的总记录数，不包括 NULL 值。table_count 的结果始终等于 COUNT(*) 的结果。
在 DataWorks 中，count 和 table_count 主要用于数据质量检查，以便检查表中的记录数是否符合预期。一般来说，如果数据表中缺少记录，则可以用 count 来检查指定列是否存在 NULL 值；如果表中的记录数异常，可以用 table_count 来检查表的整体记录数是否正常。