পাটিগণিত ফাংশন

পাটিগণিত ফাংশন

Cloud Firestore-এর সব পাটিগণিত ফাংশনের নিম্নলিখিত আচরণ আছে:

  • ইনপুট প্যারামিটারের মধ্যে কোনও একটি NULL হলে, NULL হিসেবে মূল্যায়ন করে।
  • যেকোনও আর্গুমেন্ট NaN হলে, NaN হিসেবে মূল্যায়ন করে।
  • ওভারফ্লো বা আন্ডারফ্লো হলে একটি ত্রুটি তৈরি করে।

Cloud Firestore নিম্নলিখিত ক্রম অনুযায়ী নিউমেরিক টাইপ ওয়াইডেনিং পারফর্ম করে: INT32 < INT64 < FLOAT64 < DECIMAL128. যখন কোনও অ্যারিথমেটিক ফাংশন বিভিন্ন ধরনের একাধিক সংখ্যাসূচক আর্গুমেন্ট নেয় (যেমন, add(5.0D, 6L)), তখন সংকীর্ণ প্রকারগুলি অন্তর্নিহিতভাবে অপারেন্ডের মধ্যে উপস্থিত সবচেয়ে প্রশস্ত প্রকারে রূপান্তরিত হয়। আগের উদাহরণে, 6L-কে 6.0D-এ পরিবর্তন করা হয়েছে, যার ফলে এক্সপ্রেশনটি FLOAT64 টাইপ রিটার্ন করে।

INT64 -> FLOAT64 থেকে একটি অন্তর্নিহিত জবরদস্তি নির্ভুলতার ক্ষতি করতে পারে কারণ জবরদস্তিমূলক মান তার সবচেয়ে কম উল্লেখযোগ্য বিট হারাতে পারে। ফলাফল হিসেবে পাওয়া ভ্যালু IEEE 754 রাউন্ড-টু-নিয়ারেস্ট মোড ব্যবহার করে আসল পূর্ণ সংখ্যার ভ্যালুর রাউন্ড করা ভার্সন হবে।

নাম বিবরণ
ABS number-এর পরম মান দেখায়
ADD x + y-এর মান রিটার্ন করে
SUBTRACT x - y-এর মান রিটার্ন করে
MULTIPLY x * y-এর মান রিটার্ন করে
DIVIDE x / y-এর মান রিটার্ন করে
MOD x / y-এর ভাগের ভাগশেষ দেখায়
CEIL number-এর সিলিং দেখায়
FLOOR number-এর ফ্লোর রিটার্ন করে
ROUND number-কে places দশমিক স্থান পর্যন্ত রাউন্ড করে
TRUNC number-কে places দশমিক স্থান পর্যন্ত ট্রাঙ্কেট করে
POW base^exponent-এর মান রিটার্ন করে
SQRT number-এর বর্গমূল দেখায়
EXP exponent-এর সূচক হিসেবে অয়লারের সংখ্যা দেখায়
LN number-এর ন্যাচারাল লগারিদম দেখায়
LOG number-এর লগারিদম দেখায়
LOG10 10 বেসের সাপেক্ষে number-এর লগারিদম দেখায়
RAND সিউডো-র‍্যান্ডম ফ্লোটিং পয়েন্ট নম্বর দেখায়

ABS

সিনট্যাক্স:

abs[N <: INT32 | INT64 | FLOAT64 | DECIMAL128](number: N) -> N

বিবরণ:

number-এর পরম মান দেখায়।

  • ফাংশনটি INT32 বা INT64 মান ওভারফ্লো করলে একটি ত্রুটি দেখায়।

উদাহরণ:

নম্বর abs(number)
10 10
-10 10
১০ লাখ ১০ লাখ
-০.০ 0.0
১০.৫ ১০.৫
-১০.৫ ১০.৫
-২৩১ [error]
-২৬৩ [error]

যোগ করুন

সিনট্যাক্স:

add[N <: INT32 | INT64 | FLOAT64 | DECIMAL128](x: N, y: N) -> N

বিবরণ:

x + y-এর ভ্যালু দেখায়।

উদাহরণ:

x y add(x, y)
20 3 23
১০.০ 1 ১১.০
22.5 2.0 ২৪.৫
INT64.MAX 1 [error]
INT64.MIN -১ [error]
Node.js
const result = await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("soldBooks").add(field("unsoldBooks")).as("totalBooks"))
  .execute();

Web

const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("soldBooks").add(field("unsoldBooks")).as("totalBooks"))
);
Swift
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select([Field("soldBooks").add(Field("unsoldBooks")).as("totalBooks")])
  .execute()

Kotlin

val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.add(field("soldBooks"), field("unsoldBooks")).alias("totalBooks"))
    .execute()

Java

Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.add(field("soldBooks"), field("unsoldBooks")).alias("totalBooks"))
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Field.of("soldBooks").add(Field.of("unsoldBooks")).as_("totalBooks"))
    .execute()
)
জাভা
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("books")
        .select(add(field("soldBooks"), field("unsoldBooks")).as("totalBooks"))
        .execute()
        .get();
Go
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("books").
	Select(firestore.Fields(
		firestore.Add(firestore.FieldOf("soldBooks"), firestore.FieldOf("unsoldBooks")).As("totalBooks"),
	)).
	Execute(ctx)

বিয়োগ করুন

সিনট্যাক্স:

subtract[N <: INT32 | INT64 | FLOAT64 | DECIMAL128](x: N, y: N) -> N

বিবরণ:

x - y-এর ভ্যালু দেখায়।

উদাহরণ:

x y subtract(x, y)
20 3 17
১০.০ 1 ৯.০
22.5 2.0 20.5
INT64.MAX -১ [error]
INT64.MIN 1 [error]
Node.js
const storeCredit = 7;
const result = await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("price").subtract(constant(storeCredit)).as("totalCost"))
  .execute();

Web

const storeCredit = 7;
const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("price").subtract(constant(storeCredit)).as("totalCost"))
);
Swift
let storeCredit = 7
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select([Field("price").subtract(Constant(storeCredit)).as("totalCost")])
  .execute()

Kotlin

val storeCredit = 7
val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.subtract(field("price"), storeCredit).alias("totalCost"))
    .execute()

Java

int storeCredit = 7;
Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.subtract(field("price"), storeCredit).alias("totalCost"))
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

store_credit = 7
result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Field.of("price").subtract(store_credit).as_("totalCost"))
    .execute()
)
জাভা
int storeCredit = 7;
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("books")
        .select(subtract(field("price"), storeCredit).as("totalCost"))
        .execute()
        .get();
Go
storeCredit := 7
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("books").
	Select(firestore.Fields(
		firestore.Subtract(firestore.FieldOf("price"), storeCredit).As("totalCost"),
	)).
	Execute(ctx)

MULTIPLY

সিনট্যাক্স:

multiply[N <: INT32 | INT64 | FLOAT64 | DECIMAL128](x: N, y: N) -> N

বিবরণ:

x * y-এর ভ্যালু দেখায়।

উদাহরণ:

x y multiply(x, y)
20 3 60
১০.০ 1 ১০.০
22.5 2.0 ৪৫.০
INT64.MAX 2 [error]
INT64.MIN 2 [error]
FLOAT64.MAX FLOAT64.MAX +inf
Node.js
const result = await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("price").multiply(field("soldBooks")).as("revenue"))
  .execute();

Web

const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("price").multiply(field("soldBooks")).as("revenue"))
);
Swift
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select([Field("price").multiply(Field("soldBooks")).as("revenue")])
  .execute()

Kotlin

val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.multiply(field("price"), field("soldBooks")).alias("revenue"))
    .execute()

Java

Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.multiply(field("price"), field("soldBooks")).alias("revenue"))
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Field.of("price").multiply(Field.of("soldBooks")).as_("revenue"))
    .execute()
)
জাভা
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("books")
        .select(multiply(field("price"), field("soldBooks")).as("revenue"))
        .execute()
        .get();
Go
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("books").
	Select(firestore.Fields(
		firestore.Multiply(firestore.FieldOf("price"), firestore.FieldOf("soldBooks")).As("revenue"),
	)).
	Execute(ctx)

ভাগ

সিনট্যাক্স:

divide[N <: INT32 | INT64 | FLOAT64 | DECIMAL128](x: N, y: N) -> N

বিবরণ:

x / y-এর ভ্যালু দেখায়। পূর্ণসংখ্যা বিভাজন ট্রাঙ্কেট করা হয়েছে।

উদাহরণ:

x y divide(x, y)
20 3 6
১০.০ 3 3.333...
22.5 2 ১১.২৫
10 0 [error]
1.0 0.0 +inf
-১.০ 0.0 -inf
0.0 0.0 NaN
+inf +inf NaN
Node.js
const result = await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("ratings").divide(field("soldBooks")).as("reviewRate"))
  .execute();

Web

const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("ratings").divide(field("soldBooks")).as("reviewRate"))
);
Swift
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select([Field("ratings").divide(Field("soldBooks")).as("reviewRate")])
  .execute()

Kotlin

val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.divide(field("ratings"), field("soldBooks")).alias("reviewRate"))
    .execute()

Java

Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.divide(field("ratings"), field("soldBooks")).alias("reviewRate"))
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Field.of("ratings").divide(Field.of("soldBooks")).as_("reviewRate"))
    .execute()
)
জাভা
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("books")
        .select(divide(field("ratings"), field("soldBooks")).as("reviewRate"))
        .execute()
        .get();
Go
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("books").
	Select(firestore.Fields(
		firestore.Divide(firestore.FieldOf("ratings"), firestore.FieldOf("soldBooks")).As("reviewRate"),
	)).
	Execute(ctx)

MOD

সিনট্যাক্স:

mod[N <: INT32 | INT64 | FLOAT64 | DECIMAL128](x: N, y: N) -> N

বিবরণ:

x / y-এর ভাগশেষ দেখায়।

  • y-এর মান পূর্ণ সংখ্যার (INT64) জন্য শূন্য হলে error দেখায়।
  • ফ্লোট টাইপের (FLOAT64) জন্য y শূন্য হলে NaN রিটার্ন করে।

উদাহরণ:

x y mod(x, y)
20 3 2
-10 3 -১
10 -৩ 1
-10 -৩ -১
10 1 0
22.5 2 ০.৫
22.5 0.0 NaN
25 0 [error]
Node.js
const displayCapacity = 1000;
const result = await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("unsoldBooks").mod(constant(displayCapacity)).as("warehousedBooks"))
  .execute();

Web

const displayCapacity = 1000;
const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("unsoldBooks").mod(constant(displayCapacity)).as("warehousedBooks"))
);
Swift
let displayCapacity = 1000
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select([Field("unsoldBooks").mod(Constant(displayCapacity)).as("warehousedBooks")])
  .execute()

Kotlin

val displayCapacity = 1000
val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.mod(field("unsoldBooks"), displayCapacity).alias("warehousedBooks"))
    .execute()

Java

int displayCapacity = 1000;
Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.mod(field("unsoldBooks"), displayCapacity).alias("warehousedBooks"))
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

display_capacity = 1000
result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Field.of("unsoldBooks").mod(display_capacity).as_("warehousedBooks"))
    .execute()
)
জাভা
int displayCapacity = 1000;
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("books")
        .select(mod(field("unsoldBooks"), displayCapacity).as("warehousedBooks"))
        .execute()
        .get();
Go
displayCapacity := 1000
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("books").
	Select(firestore.Fields(
		firestore.Mod(firestore.FieldOf("unsoldBooks"), displayCapacity).As("warehousedBooks"),
	)).
	Execute(ctx)

CEIL

সিনট্যাক্স:

ceil[N <: INT32 | INT64 | FLOAT64 | DECIMAL128](number: N) -> N

বিবরণ:

number-এর থেকে কম নয় এমন ক্ষুদ্রতম পূর্ণসংখ্যা দেখায়।

উদাহরণ:

নম্বর ceil(number)
20 20
10 10
0 0
24L 24L
-0.4 -০.০
০.৪ 1.0
22.5 ২৩.০
NaN NaN
+inf +inf
-inf -inf
Node.js
const booksPerShelf = 100;
const result = await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(
    field("unsoldBooks").divide(constant(booksPerShelf)).ceil().as("requiredShelves")
  )
  .execute();

Web

const booksPerShelf = 100;
const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(
    field("unsoldBooks").divide(constant(booksPerShelf)).ceil().as("requiredShelves")
  )
);
Swift
let booksPerShelf = 100
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select([
    Field("unsoldBooks").divide(Constant(booksPerShelf)).ceil().as("requiredShelves")
  ])
  .execute()

Kotlin

val booksPerShelf = 100
val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(
        Expression.divide(field("unsoldBooks"), booksPerShelf).ceil().alias("requiredShelves")
    )
    .execute()

Java

int booksPerShelf = 100;
Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(
        Expression.divide(field("unsoldBooks"), booksPerShelf).ceil().alias("requiredShelves")
    )
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

books_per_shelf = 100
result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .select(
        Field.of("unsoldBooks")
        .divide(books_per_shelf)
        .ceil()
        .as_("requiredShelves")
    )
    .execute()
)
জাভা
int booksPerShelf = 100;
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("books")
        .select(ceil(divide(field("unsoldBooks"), booksPerShelf)).as("requiredShelves"))
        .execute()
        .get();
Go
booksPerShelf := 100
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("books").
	Select(firestore.Fields(
		firestore.Ceil(firestore.Divide(firestore.FieldOf("unsoldBooks"), booksPerShelf)).As("requiredShelves"),
	)).
	Execute(ctx)

FLOOR

সিনট্যাক্স:

floor[N <: INT32 | INT64 | FLOAT64 | DECIMAL128](number: N) -> N

বিবরণ:

number-এর থেকে বড় নয় এমন সবচেয়ে বড় পূর্ণসংখ্যার মান দেখায়।

উদাহরণ:

নম্বর floor(number)
20 20
10 10
0 0
2147483648 2147483648
-0.4 -১.০
০.৪ 0.0
22.5 ২২.০
NaN NaN
+inf +inf
-inf -inf
Node.js
const result = await db.pipeline()
  .collection("books")
  .addFields(
    field("wordCount").divide(field("pages")).floor().as("wordsPerPage")
  )
  .execute();

Web

const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .addFields(
    field("wordCount").divide(field("pages")).floor().as("wordsPerPage")
  )
);
Swift
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .addFields([
    Field("wordCount").divide(Field("pages")).floor().as("wordsPerPage")
  ])
  .execute()

Kotlin

val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .addFields(
        Expression.divide(field("wordCount"), field("pages")).floor().alias("wordsPerPage")
    )
    .execute()

Java

Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .addFields(
        Expression.divide(field("wordCount"), field("pages")).floor().alias("wordsPerPage")
    )
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .add_fields(
        Field.of("wordCount").divide(Field.of("pages")).floor().as_("wordsPerPage")
    )
    .execute()
)
জাভা
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("books")
        .addFields(floor(divide(field("wordCount"), field("pages"))).as("wordsPerPage"))
        .execute()
        .get();
Go
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("books").
	AddFields(firestore.Selectables(
		firestore.Floor(firestore.Divide(firestore.FieldOf("wordCount"), firestore.FieldOf("pages"))).As("wordsPerPage"),
	)).
	Execute(ctx)

ROUND

সিনট্যাক্স:

round[N <: INT32 | INT64 | FLOAT64 | DECIMAL128](number: N) -> N
round[N <: INT32 | INT64 | FLOAT64 | DECIMAL128](number: N, places: INT64) -> N

বিবরণ:

number-এর places সংখ্যা রাউন্ড অফ করে। places পজিটিভ হলে, দশমিক বিন্দুর ডানদিকের সংখ্যাকে এবং নেগেটিভ হলে, দশমিক বিন্দুর বাঁদিকের সংখ্যাকে রাউন্ড করে।

  • শুধু number দেওয়া হলে, সবচেয়ে কাছের পূর্ণ সংখ্যায় রাউন্ড করা হয়।
  • হাফওয়ে কেসের ক্ষেত্রে শূন্য থেকে দূরে রাউন্ড করে।
  • নেগেটিভ places ভ্যালু দিয়ে রাউন্ড করার ফলে ওভারফ্লো হলে, error থ্রো করা হয়।

উদাহরণ:

নম্বর স্থানসমূহ round(number, places)
১৫.৫ 0 ১৬.০
-15.5 0 -১৬.০
15 1 15
15 0 15
15 -১ 20
15 -২ 0
15.48924 1 ১৫.৫
২৩১-১ -১ [error]
২৬৩-১L -১ [error]
Node.js
const result = await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("soldBooks").multiply(field("price")).round().as("partialRevenue"))
  .aggregate(field("partialRevenue").sum().as("totalRevenue"))
  .execute();

Web

const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("soldBooks").multiply(field("price")).round().as("partialRevenue"))
  .aggregate(field("partialRevenue").sum().as("totalRevenue"))
  );
Swift
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select([Field("soldBooks").multiply(Field("price")).round().as("partialRevenue")])
  .aggregate([Field("partialRevenue").sum().as("totalRevenue")])
  .execute()

Kotlin

val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.multiply(field("soldBooks"), field("price")).round().alias("partialRevenue"))
    .aggregate(AggregateFunction.sum("partialRevenue").alias("totalRevenue"))
    .execute()

Java

Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Expression.multiply(field("soldBooks"), field("price")).round().alias("partialRevenue"))
    .aggregate(AggregateFunction.sum("partialRevenue").alias("totalRevenue"))
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .select(
        Field.of("soldBooks")
        .multiply(Field.of("price"))
        .round()
        .as_("partialRevenue")
    )
    .aggregate(Field.of("partialRevenue").sum().as_("totalRevenue"))
    .execute()
)
জাভা
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("books")
        .select(round(multiply(field("soldBooks"), field("price"))).as("partialRevenue"))
        .aggregate(sum("partialRevenue").as("totalRevenue"))
        .execute()
        .get();
Go
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("books").
	Select(firestore.Fields(
		firestore.Round(firestore.Multiply(firestore.FieldOf("soldBooks"), firestore.FieldOf("price"))).As("partialRevenue"),
	)).
	Aggregate(firestore.Accumulators(
		firestore.Sum("partialRevenue").As("totalRevenue"),
	)).
	Execute(ctx)

TRUNC

সিনট্যাক্স:

trunc[N <: Number](number: N) -> N
trunc[N <: Number](number:  N, places: INT64) -> N

বিবরণ:

number-কে নির্দিষ্ট সংখ্যক places দশমিক স্থানে ট্রাঙ্কেট করে। places পজিটিভ হলে দশমিক বিন্দুর ডানদিকে এবং নেগেটিভ হলে দশমিক বিন্দুর বাঁদিকে সংখ্যা ট্রাঙ্কেট করে।

  • শুধুমাত্র number প্রদান করা হলে, শূন্যের কাছাকাছি পূর্ণ সংখ্যায় ট্রাঙ্কেট করা হয়।
  • ট্রাঙ্কেট করার ফলে ওভারফ্লো হলে error থ্রো করা হয়।

উদাহরণ:

নম্বর স্থানসমূহ trunc(number, places)
১৫.৫ 0 15.0
-15.5 0 -১৫.০
15 1 15
15 0 15
15 -১ 10
15 -২ 0
15.48924 1 15.4
-15.48924 2 -১৫.৪৮

POW

সিনট্যাক্স:

pow(base: FLOAT64, exponent: FLOAT64) -> FLOAT64

বিবরণ:

base ভ্যালুর exponent ঘাত দেখায়।

  • base <= 0 এবং exponent নেগেটিভ হলে সমস্যা দেখায়।

  • যেকোনও exponent-এর (NaN সহ) জন্য, pow(1, exponent) হল ১।

  • যেকোনও base-এর (NaN সহ) জন্য, pow(base, 0) হল ১।

উদাহরণ:

বেস ঘাত pow(base, exponent)
2 3 ৮.০
2 -৩ ০.১২৫
+inf 0 1.0
1 +inf 1.0
NaN 0 1.0
1 NaN 1.0
NaN Numeric NaN
Numeric NaN NaN
-১ ০.৫ [error]
0 -১ [error]
Node.js
const googleplex = { latitude: 37.4221, longitude: 122.0853 };
const result = await db.pipeline()
  .collection("cities")
  .addFields(
    field("lat").subtract(constant(googleplex.latitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("latitudeDifference"),
    field("lng").subtract(constant(googleplex.longitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("longitudeDifference")
  )
  .select(
    field("latitudeDifference").add(field("longitudeDifference")).sqrt()
      // Inaccurate for large distances or close to poles
      .as("approximateDistanceToGoogle")
  )
  .execute();

Web

const googleplex = { latitude: 37.4221, longitude: 122.0853 };
const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("cities")
  .addFields(
    field("lat").subtract(constant(googleplex.latitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("latitudeDifference"),
    field("lng").subtract(constant(googleplex.longitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("longitudeDifference")
  )
  .select(
    field("latitudeDifference").add(field("longitudeDifference")).sqrt()
      // Inaccurate for large distances or close to poles
      .as("approximateDistanceToGoogle")
  )
);
Swift
let googleplex = CLLocation(latitude: 37.4221, longitude: 122.0853)
let result = try await db.pipeline()
  .collection("cities")
  .addFields([
    Field("lat").subtract(Constant(googleplex.coordinate.latitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("latitudeDifference"),
    Field("lng").subtract(Constant(googleplex.coordinate.latitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("longitudeDifference")
  ])
  .select([
    Field("latitudeDifference").add(Field("longitudeDifference")).sqrt()
      // Inaccurate for large distances or close to poles
      .as("approximateDistanceToGoogle")
  ])
  .execute()

Kotlin

val googleplex = GeoPoint(37.4221, -122.0853)
val result = db.pipeline()
    .collection("cities")
    .addFields(
        field("lat").subtract(googleplex.latitude)
            .multiply(111) // km per degree
            .pow(2)
            .alias("latitudeDifference"),
        field("lng").subtract(googleplex.longitude)
            .multiply(111) // km per degree
            .pow(2)
            .alias("longitudeDifference")
    )
    .select(
        field("latitudeDifference").add(field("longitudeDifference")).sqrt()
            // Inaccurate for large distances or close to poles
            .alias("approximateDistanceToGoogle")
    )
    .execute()

Java

GeoPoint googleplex = new GeoPoint(37.4221, -122.0853);
Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("cities")
    .addFields(
        field("lat").subtract(googleplex.getLatitude())
            .multiply(111 /* km per degree */)
            .pow(2)
            .alias("latitudeDifference"),
        field("lng").subtract(googleplex.getLongitude())
            .multiply(111 /* km per degree */)
            .pow(2)
            .alias("longitudeDifference")
    )
    .select(
        field("latitudeDifference").add(field("longitudeDifference")).sqrt()
            // Inaccurate for large distances or close to poles
            .alias("approximateDistanceToGoogle")
    )
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

googleplexLat = 37.4221
googleplexLng = -122.0853
result = (
    client.pipeline()
    .collection("cities")
    .add_fields(
        Field.of("lat")
        .subtract(googleplexLat)
        .multiply(111)  # km per degree
        .pow(2)
        .as_("latitudeDifference"),
        Field.of("lng")
        .subtract(googleplexLng)
        .multiply(111)  # km per degree
        .pow(2)
        .as_("longitudeDifference"),
    )
    .select(
        Field.of("latitudeDifference")
        .add(Field.of("longitudeDifference"))
        .sqrt()
        # Inaccurate for large distances or close to poles
        .as_("approximateDistanceToGoogle")
    )
    .execute()
)
জাভা
double googleplexLat = 37.4221;
double googleplexLng = -122.0853;
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("cities")
        .addFields(
            pow(multiply(subtract(field("lat"), googleplexLat), 111), 2)
                .as("latitudeDifference"),
            pow(multiply(subtract(field("lng"), googleplexLng), 111), 2)
                .as("longitudeDifference"))
        .select(
            sqrt(add(field("latitudeDifference"), field("longitudeDifference")))
                // Inaccurate for large distances or close to poles
                .as("approximateDistanceToGoogle"))
        .execute()
        .get();
Go
googleplexLat := 37.4221
googleplexLng := -122.0853
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("cities").
	AddFields(firestore.Selectables(
		firestore.Pow(firestore.Multiply(firestore.Subtract(firestore.FieldOf("lat"), googleplexLat), 111), 2).As("latitudeDifference"),
		firestore.Pow(firestore.Multiply(firestore.Subtract(firestore.FieldOf("lng"), googleplexLng), 111), 2).As("longitudeDifference"),
	)).
	Select(firestore.Fields(
		firestore.Sqrt(firestore.Add(firestore.FieldOf("latitudeDifference"), firestore.FieldOf("longitudeDifference"))).
			// Inaccurate for large distances or close to poles
			As("approximateDistanceToGoogle"),
	)).
	Execute(ctx)

SQRT

সিনট্যাক্স:

sqrt[N <: FLOAT64 | DECIMAL128](number: N) -> N

বিবরণ:

number-এর বর্গমূল দেখায়।

  • number নেতিবাচক হলে error দেখায়।

উদাহরণ:

নম্বর sqrt(number)
25 ৫.০
১২.০০২ 3.464...
0.0 0.0
NaN NaN
+inf +inf
-inf [error]
x < 0 [error]
Node.js
const googleplex = { latitude: 37.4221, longitude: 122.0853 };
const result = await db.pipeline()
  .collection("cities")
  .addFields(
    field("lat").subtract(constant(googleplex.latitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("latitudeDifference"),
    field("lng").subtract(constant(googleplex.longitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("longitudeDifference")
  )
  .select(
    field("latitudeDifference").add(field("longitudeDifference")).sqrt()
      // Inaccurate for large distances or close to poles
      .as("approximateDistanceToGoogle")
  )
  .execute();

Web

const googleplex = { latitude: 37.4221, longitude: 122.0853 };
const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("cities")
  .addFields(
    field("lat").subtract(constant(googleplex.latitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("latitudeDifference"),
    field("lng").subtract(constant(googleplex.longitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("longitudeDifference")
  )
  .select(
    field("latitudeDifference").add(field("longitudeDifference")).sqrt()
      // Inaccurate for large distances or close to poles
      .as("approximateDistanceToGoogle")
  )
);
Swift
let googleplex = CLLocation(latitude: 37.4221, longitude: 122.0853)
let result = try await db.pipeline()
  .collection("cities")
  .addFields([
    Field("lat").subtract(Constant(googleplex.coordinate.latitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("latitudeDifference"),
    Field("lng").subtract(Constant(googleplex.coordinate.latitude))
      .multiply(111 /* km per degree */)
      .pow(2)
      .as("longitudeDifference")
  ])
  .select([
    Field("latitudeDifference").add(Field("longitudeDifference")).sqrt()
      // Inaccurate for large distances or close to poles
      .as("approximateDistanceToGoogle")
  ])
  .execute()

Kotlin

val googleplex = GeoPoint(37.4221, -122.0853)
val result = db.pipeline()
    .collection("cities")
    .addFields(
        field("lat").subtract(googleplex.latitude)
            .multiply(111) // km per degree
            .pow(2)
            .alias("latitudeDifference"),
        field("lng").subtract(googleplex.longitude)
            .multiply(111) // km per degree
            .pow(2)
            .alias("longitudeDifference")
    )
    .select(
        field("latitudeDifference").add(field("longitudeDifference")).sqrt()
            // Inaccurate for large distances or close to poles
            .alias("approximateDistanceToGoogle")
    )
    .execute()

Java

GeoPoint googleplex = new GeoPoint(37.4221, -122.0853);
Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("cities")
    .addFields(
        field("lat").subtract(googleplex.getLatitude())
            .multiply(111 /* km per degree */)
            .pow(2)
            .alias("latitudeDifference"),
        field("lng").subtract(googleplex.getLongitude())
            .multiply(111 /* km per degree */)
            .pow(2)
            .alias("longitudeDifference")
    )
    .select(
        field("latitudeDifference").add(field("longitudeDifference")).sqrt()
            // Inaccurate for large distances or close to poles
            .alias("approximateDistanceToGoogle")
    )
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

googleplexLat = 37.4221
googleplexLng = -122.0853
result = (
    client.pipeline()
    .collection("cities")
    .add_fields(
        Field.of("lat")
        .subtract(googleplexLat)
        .multiply(111)  # km per degree
        .pow(2)
        .as_("latitudeDifference"),
        Field.of("lng")
        .subtract(googleplexLng)
        .multiply(111)  # km per degree
        .pow(2)
        .as_("longitudeDifference"),
    )
    .select(
        Field.of("latitudeDifference")
        .add(Field.of("longitudeDifference"))
        .sqrt()
        # Inaccurate for large distances or close to poles
        .as_("approximateDistanceToGoogle")
    )
    .execute()
)
জাভা
double googleplexLat = 37.4221;
double googleplexLng = -122.0853;
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("cities")
        .addFields(
            pow(multiply(subtract(field("lat"), googleplexLat), 111), 2)
                .as("latitudeDifference"),
            pow(multiply(subtract(field("lng"), googleplexLng), 111), 2)
                .as("longitudeDifference"))
        .select(
            sqrt(add(field("latitudeDifference"), field("longitudeDifference")))
                // Inaccurate for large distances or close to poles
                .as("approximateDistanceToGoogle"))
        .execute()
        .get();
Go
googleplexLat := 37.4221
googleplexLng := -122.0853
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("cities").
	AddFields(firestore.Selectables(
		firestore.Pow(firestore.Multiply(firestore.Subtract(firestore.FieldOf("lat"), googleplexLat), 111), 2).As("latitudeDifference"),
		firestore.Pow(firestore.Multiply(firestore.Subtract(firestore.FieldOf("lng"), googleplexLng), 111), 2).As("longitudeDifference"),
	)).
	Select(firestore.Fields(
		firestore.Sqrt(firestore.Add(firestore.FieldOf("latitudeDifference"), firestore.FieldOf("longitudeDifference"))).
			// Inaccurate for large distances or close to poles
			As("approximateDistanceToGoogle"),
	)).
	Execute(ctx)

EXP

সিনট্যাক্স:

exp(exponent: FLOAT64) -> FLOAT64

বিবরণ:

exponent-এর পাওয়ারে উন্নীত অয়লারের সংখ্যার মান দেখায়, একে ন্যাচারাল এক্সপোনেনশিয়াল ফাংশনও বলা হয়।

উদাহরণ:

ঘাত exp(exponent)
0.0 1.0
10 e^10 (FLOAT64)
NaN NaN
+inf +inf
-inf 0
Node.js
const result = await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("rating").exp().as("expRating"))
  .execute();

Web

const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("rating").exp().as("expRating"))
);
Swift
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select([Field("rating").exp().as("expRating")])
  .execute()

Kotlin

val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(field("rating").exp().alias("expRating"))
    .execute()

Java

Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(field("rating").exp().alias("expRating"))
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Field.of("rating").exp().as_("expRating"))
    .execute()
)
জাভা
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("books")
        .select(exp(field("rating")).as("expRating"))
        .execute()
        .get();
Go
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("books").
	Select(firestore.Fields(
		firestore.Exp(firestore.FieldOf("rating")).As("expRating"),
	)).
	Execute(ctx)

LN

সিনট্যাক্স:

ln(number: FLOAT64) -> FLOAT64

বিবরণ:

number-এর স্বাভাবিক লগারিদম দেখায়। এই ফাংশনটি log(number)-এর সমতুল্য।

উদাহরণ:

নম্বর ln(number)
1 0.0
2L 0.693...
1.0 0.0
e (FLOAT64) 1.0
NaN NaN
-inf NaN
+inf +inf
x <= 0 [error]
Node.js
const result = await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("rating").ln().as("lnRating"))
  .execute();

Web

const result = await execute(db.pipeline()
  .collection("books")
  .select(field("rating").ln().as("lnRating"))
);
Swift
let result = try await db.pipeline()
  .collection("books")
  .select([Field("rating").ln().as("lnRating")])
  .execute()

Kotlin

val result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(field("rating").ln().alias("lnRating"))
    .execute()

Java

Task<Pipeline.Snapshot> result = db.pipeline()
    .collection("books")
    .select(field("rating").ln().alias("lnRating"))
    .execute();
Python
from google.cloud.firestore_v1.pipeline_expressions import Field

result = (
    client.pipeline()
    .collection("books")
    .select(Field.of("rating").ln().as_("lnRating"))
    .execute()
)
জাভা
Pipeline.Snapshot result =
    firestore
        .pipeline()
        .collection("books")
        .select(ln(field("rating")).as("lnRating"))
        .execute()
        .get();
Go
snapshot := client.Pipeline().
	Collection("books").
	Select(firestore.Fields(
		firestore.Ln(firestore.FieldOf("rating")).As("lnRating"),
	)).
	Execute(ctx)

লগ

সিনট্যাক্স:

log(number: FLOAT64, base: FLOAT64) -> FLOAT64
log(number: FLOAT64) -> FLOAT64

বিবরণ:

base-এর number-এর লগারিদম দেখায়।

  • শুধুমাত্র number প্রদান করা হলে, number-এর লগারিদম base-এ ফেরত দেয় (ln(number)-এর সমার্থক)।

উদাহরণ:

নম্বর বেস log(number, base)
১০০ 10 2.0
NaN Numeric NaN
Numeric NaN NaN
-inf Numeric NaN
Numeric। +inf NaN
number <= 0 Numeric [error]
Numeric base <= 0 [error]
Numeric 1.0 [error]

LOG10

সিনট্যাক্স:

log10(x: FLOAT64) -> FLOAT64

বিবরণ:

10 বেসের সাপেক্ষে number-এর লগারিদম দেখায়।

উদাহরণ:

নম্বর log10(number)
১০০ 2.0
NaN NaN
-inf NaN
+inf +inf
x <= 0 [error]

র‍্যান্ড

সিনট্যাক্স:

rand() -> FLOAT64

বিবরণ:

0.0 (অন্তর্ভুক্ত) এবং 1.0 (বাদ দিয়ে)-এর মধ্যে থেকে অভিন্নভাবে বেছে নেওয়া একটি সিউডো-র‍্যান্ডম ফ্লোটিং পয়েন্ট নম্বর রিটার্ন করে।