聚合函数
聚合函数是数据库中常用的函数,用于对数据进行聚合计算和汇总。它们接收一组值作为输入,并返回一个单一的聚合结果。聚合函数可以用于执行各种操作,例如计算总和、平均值、最大值、最小值等。
通用
avg
返回指定列中数值的平均值。
avg(expression)
参数 | 描述 |
---|---|
expression | 要对其进行操作的表达式。可以是常量、列或函数,也可以是算术运算符的任意组合。 |
查看 avg
示例
SELECT station, avg(temperature) FROM air group by station;
+-------------+----------------------+
| station | AVG(air.temperature) |
+-------------+----------------------+
| XiaoMaiDao | 64.93894989583701 |
| LianYunGang | 65.12753786942551 |
+-------------+----------------------+
count
返回指定列中的行数。
count(expression)
参数 | 描述 |
---|---|
expression | 要对其进行操作的表达式。可以是常量、列或函数,也可以是算术运算符的任意组合。 |
查看 count
示例
SELECT station, count(temperature) FROM air group by station;
+-------------+------------------------+
| station | COUNT(air.temperature) |
+-------------+------------------------+
| LianYunGang | 28321 |
| XiaoMaiDao | 28321 |
+-------------+------------------------+
max
返回指定列中的行数。
max(expression)
参数 | 描述 |
---|---|
expression | 要对其进行操作的表达式。可以是常量、列或函数,也可以是算术运算符的任意组合。 |
查看 max
示例
SELECT station, max(temperature) FROM air group by station;
+-------------+----------------------+
| station | MAX(air.temperature) |
+-------------+----------------------+
| LianYunGang | 80.0 |
| XiaoMaiDao | 80.0 |
+-------------+----------------------+
mean
avg
的别名。
median
返回指定列中的中值。
median(expression)
参数 | 描述 |
---|---|
expression | 要对其进行操作的表达式。可以是常量、列或函数,也可以是算术运算符的任意组合。 |
查看 median
示例
SELECT median(temperature) FROM air;
+-------------------------+
| MEDIAN(air.temperature) |
+-------------------------+
| 65.0 |
+-------------------------+
min
返回指定列中的最小值。
min(expression)
参数 | 描述 |
---|---|
expression | 要对其进行操作的表达式。可以是常量、列或函数,也可以是算术运算符的任意组合。 |
查看 min
示例
SELECT min(temperature) FROM air;
+----------------------+
| MIN(air.temperature) |
+----------------------+
| 50.0 |
+----------------------+
sum
返回指定列中所有值的总和。
sum(expression)
参数 | 描述 |
---|---|
expression | 要对其进行操作的表达式。可以是常量、列或函数,也可以是算术运算符的任意组合。 |
查看 sum
示例
SELECT sum(temperature) FROM air;
+----------------------+
| SUM(air.temperature) |
+----------------------+
| 3683613.0 |
+----------------------+
Query took 0.035 seconds.
array_agg
返回从表达式元素创建的数组。如果给出了排序要求,则按所需排序的顺序插入元素。
array_agg(expression [ORDER BY expression])
参数 | 描述 |
---|---|
expression | 要对其进行操作的表达式。可以是常量、列或函数,也可以是算术运算符的任意组合。 |
查看 array_agg
示例
假设表中的内容如下:
SELECT time,temperature FROM air ORDER BY time limit 10;
+---------------------+-------------+
| time | temperature |
+---------------------+-------------+
| 2023-01-14T16:00:00 | 78.0 |
| 2023-01-14T16:00:00 | 80.0 |
| 2023-01-14T16:03:00 | 54.0 |
| 2023-01-14T16:03:00 | 64.0 |
| 2023-01-14T16:06:00 | 54.0 |
| 2023-01-14T16:06:00 | 79.0 |
| 2023-01-14T16:09:00 | 75.0 |
| 2023-01-14T16:09:00 | 55.0 |
| 2023-01-14T16:12:00 | 50.0 |
| 2023-01-14T16:12:00 | 74.0 |
+---------------------+-------------+
运行如下 SQL:
WITH sample AS (SELECT time,temperature FROM air ORDER BY time limit 10)
SELECT array_agg(temperature) from sample;
结果将是:
+--------------------------------------------------------------+
| ARRAY_AGG(sample.temperature) |
+--------------------------------------------------------------+
| [78.0, 80.0, 54.0, 64.0, 54.0, 79.0, 75.0, 55.0, 50.0, 74.0] |
+--------------------------------------------------------------+
这个结果是一个数组,包含了表中所有行的温度值。
array_agg
还可以与 ORDER BY
子句结合使用,以确定数组中值的顺序,如果我们想让得到 temperature
按升序排列的数组,可以这样写:
WITH sample AS (SELECT time,temperature FROM air ORDER BY time limit 10)
SELECT array_agg(temperature ORDER BY temperature ASC) from sample;
这将返回
+--------------------------------------------------------------+
| ARRAY_AGG(sample.temperature) |
+--------------------------------------------------------------+
| [50.0, 54.0, 54.0, 55.0, 64.0, 74.0, 75.0, 78.0, 79.0, 80.0] |
+--------------------------------------------------------------+
first_value
根据请求的顺序返回聚合组中的第一个元素。如果未给出排序,则从组中返回任意元素。
first_value(expression [ORDER BY expression])
参数 | 描述 |
---|---|
expression | 要对其进行操作的表达式。可以是常量、列或函数,也可以是算术运算符的任意组合。 |
查看 first_value
示例
SELECT station, first_value(temperature ORDER BY time) FROM air GROUP BY station;
+-------------+------------------------------+
| station | FIRST_VALUE(air.temperature) |
+-------------+------------------------------+
| LianYunGang | 78.0 |
| XiaoMaiDao | 80.0 |
+-------------+------------------------------+
first
返回按时间排序的第一条记录。
first(time_expression, expression)
参数 | 描述 |
---|---|
time_expression | 必需为 time 列。 |
expression | 要对其进行操作的表达式。可以是常量、列或函数,也可以是算术运算符的任意组合。 |
查看 first
示例
SELECT first(time, temperature) FROM air;
+---------------------------------+
| first(air.time,air.temperature) |
+---------------------------------+
| 80.0 |
+---------------------------------+
last_value
根据请求的顺序返回聚合组中的第一个元素。如果未给出排序,则从组中返回任意元素。
last_value(expression [ORDER BY expression])
参数 | 描述 |
---|---|
expression | 要对其进行操作的表达式。可以是常量、列或函数,也可以是算术运算符的任意组合。 |
查看 last_value
示例
SELECT station, last_value(temperature ORDER BY time) FROM air GROUP BY station;
+-------------+-----------------------------+
| station | LAST_VALUE(air.temperature) |
+-------------+-----------------------------+
| XiaoMaiDao | 55.0 |
| LianYunGang | 50.0 |
+-------------+-----------------------------+
last
返回按时间排序的最后一条记录。
last(expression_x, expression_y)
参数 | 描述 |
---|---|
time_expression | 必需为 time 列。 |
expression | 要对其进行操作的表达式。可以是常量、列或函数,也可以是算术运算符的任意组合。 |
查看 last
示例
SELECT last(time, temperature) FROM air;
+--------------------------------+
| last(air.time,air.temperature) |
+--------------------------------+
| 50.0 |
+--------------------------------+
mode
计算一组数据中出现频率最高的值。
mode(expression)
参数 | 描述 |
---|---|
expression | 要对其进行操作的表达式。可以是常量、列或函数,也可以是算术运算符的任意组合。 |
查看 mode
示例
SELECT mode(temperature) FROM air;
+-----------------------+
| mode(air.temperature) |
+-----------------------+
| 80.0 |
+-----------------------+
increase
计算范围向量中时间序列的增量,类似 Prometheus 中的 increase 函数。
increase(time_expression, expression ORDER BY time_expression)
参数 | 描述 |
---|---|
time_expression | 必需为 time 列。 |
expression | 要对其进行操作的表达式。可以是常量、列或函数,也可以是算术运算符的任意组合。 |
查看 mode
示例
SELECT station, INCREASE(time, temperature ORDER BY time) FROM air GROUP BY station ORDER BY station;
+-------------+------------------------------------+
| station | increase(air.time,air.temperature) |
+-------------+------------------------------------+
| LianYunGang | 964366.0 |
| XiaoMaiDao | 961627.0 |
+-------------+------------------------------------+
统计
corr
计算两个列之间的皮尔逊相关系数,这是衡量两个变量线性相关程度的一种方法。皮尔逊相关系数的值介于 -1 和 1 之间,其中 1 表示完全正相关,-1 表示完全负相关,0 表示没有线性相关。
corr(expression1, expression2)
参数 | 描述 |
---|---|
expression1 | 要操作的第一个表达式。可以是常量、列或函数,也可以是算术运算符的任意组合。 |
expression1 | 要操作的第二个表达式。可以是常量、列或函数,也可以是算术运算符的任意组合。 |
查看 corr
示例
SELECT corr(temperature, pressure) FROM air;
+-------------------------------------------+
| CORRELATION(air.temperature,air.pressure) |
+-------------------------------------------+
| 0.003247570100691381 |
+-------------------------------------------+
covar
返回一组数字对的协方差。
covar(expression1, expression2)
参数 | 描述 |
---|---|
expression1 | 要操作的第一个表达式。可以是常量、列或函数,也可以是算术运算符的任意组合。 |
expression1 | 要操作的第二个表达式。可以是常量、列或函数,也可以是算术运算符的任意组合。 |
查看 covar
示例
SELECT covar(temperature, pressure) FROM air;
+------------------------------------------+
| COVARIANCE(air.temperature,air.pressure) |
+------------------------------------------+
| 0.2589293257928204 |
+------------------------------------------+
covar_pop
返回一组数字对的总体协方差。
covar_pop(expression1, expression2)
参数 | 描述 |
---|---|
expression1 | 要操作的第一个表达式。可以是常量、列或函数,也可以是算术运算符的任意组合。 |
expression1 | 要操作的第二个表达式。可以是常量、列或函数,也可以是算术运算符的任意组合。 |
查看 covar_pop
示例
SELECT covar_pop(temperature, pressure) FROM air;
+----------------------------------------------+
| COVARIANCE_POP(air.temperature,air.pressure) |
+----------------------------------------------+
| 0.25892475446190355 |
+----------------------------------------------+
covar_samp
返回一组数对的样本协方差。
covar_samp(expression1, expression2)
参数 | 描述 |
---|---|
expression1 | 要操作的第一个表达式。可以是常量、列或函数,也可以是算术运算符的任意组合。 |
expression1 | 要操作的第二个表达式。可以是常量、列或函数,也可以是算术运算符的任意组合。 |
查看 covar_samp
示例
SELECT covar_samp(temperature, pressure) FROM air;
+------------------------------------------+
| COVARIANCE(air.temperature,air.pressure) |
+------------------------------------------+
| 0.2589293257928204 |
+------------------------------------------+
stddev
返回一组数字的标准差。
stddev(expression)
参数 | 描述 |
---|---|
expression | 要操作的表达式。可以是常量、列或函数,以及算术运算符的任意组合 |
查看 stddev
示例
SELECT stddev(temperature) FROM air;
+-------------------------+
| STDDEV(air.temperature) |
+-------------------------+
| 8.938534326752999 |
+-------------------------+
stddev_pop
返回一组数字的总体标准差。
stddev_pop(expression)
参数 | 描述 |
---|---|
expression | 要操作的表达式。可以是常量、列或函数,以及算术运算符的任意组合 |
查看 stddev_pop
示例
SELECT stddev_pop(temperature) FROM air;
+-----------------------------+
| STDDEV_POP(air.temperature) |
+-----------------------------+
| 8.938455422637864 |
+-----------------------------+
stddev_samp
返回一组数字的样本标准差。
stddev_samp(expression)
参数 | 描述 |
---|---|
expression | 要操作的表达式。可以是常量、列或函数,以及算术运算符的任意组合 |
查看 stddev_samp
示例
SELECT stddev_samp(temperature) FROM air;
+-------------------------+
| STDDEV(air.temperature) |
+-------------------------+
| 8.938534326752999 |
+-------------------------+
var
返回一组数字的统计方差。
var(expression)
参数 | 描述 |
---|---|
expression | 要操作的表达式。可以是常量、列或函数,以及算术运算符的任意组合 |
查看 var
示例
SELECT var(temperature) FROM air;
+---------------------------+
| VARIANCE(air.temperature) |
+---------------------------+
| 79.89739591054169 |
+---------------------------+
var_pop
返回一组数字的统计总体方差。
var_pop(expression)
参数 | 描述 |
---|---|
expression | 要操作的表达式。可以是常量、列或函数,以及算术运算符的任意组合 |
查看 var_pop
示例
SELECT var_pop(temperature) FROM air;
+-------------------------------+
| VARIANCE_POP(air.temperature) |
+-------------------------------+
| 79.89598534248422 |
+-------------------------------+
var_samp
返回一组数字的统计样本方差。
var_samp(expression)
参数 | 描述 |
---|---|
expression | 要操作的表达式。可以是常量、列或函数,以及算术运算符的任意组合 |
查看 var_samp
示例
SELECT var_samp(temperature) FROM air;
+---------------------------+
| VARIANCE(air.temperature) |
+---------------------------+
| 79.89739591054169 |
+---------------------------+
近似
approx_distinct
返回使用 HyperLogLog 算法计算的不同输入值的近似数量。
approx_distinct(expression)
参数 | 描述 |
---|---|
expression | 要操作的表达式。可以是常量、列或函数,以及算术运算符的任意组合 |
查看 approx_distinct
示例
这条 SQL 查询语句使用了 approx_distinct
函数来估计 air
表中 station
列的唯一值数量。approx_distinct(station)
的作用是计算大致有多少个不同的 station
值存在于 air
表中。查询结果显示的 approx_unique_station
值为 2,这意味着根据 approx_distinct
函数的估计,air
表中大约有 2 个不同的气象站(即 station
列的唯一值数量大约为 2)。
SELECT approx_distinct(station) AS approx_unique_station FROM air;
+-----------------------+
| approx_unique_station |
+-----------------------+
| 2 |
+-----------------------+
approx_median
返回输入值的近似中位数(第 50 个百分位)。它是 approx_percentile_cont(x, 0.5)
的别名。
approx_median(expression)
参数 | 描述 |
---|---|
expression | 要操作的表达式。可以是常量、列或函数,以及算术运算符的任意组合 |
查看 approx_median
示例
SELECT approx_median(temperature) as approx_median_temperature FROM air;
+---------------------------+
| approx_median_temperature |
+---------------------------+
| 64.91965582214088 |
+---------------------------+
approx_percentile_cont
使用 t-digest 算法返回输入值的近似百分位。
approx_percentile_cont(expression, percentile, centroids)
参数 | 描述 |
---|---|
expression | 要操作的表达式。可以是常量、列或函数,以及算术运算符的任意组合 |
percentile | 要计算的百分位数。必须是 0 到 1(含)之间的浮点值。 |
centroids | 可选,t-digest 算法中使用的质心数。默认值为 100。 |
如果存在此数字或更少的唯一值,则可以期待确切的结果。质心数量越多,近似值就越准确,但需要更多的内存来计算。
查看 approx_percentile_cont
示例
SELECT approx_percentile_cont(temperature, 0.1,100) FROM air;
+-----------------------------------------------------------------+
| APPROX_PERCENTILE_CONT(air.temperature,Float64(0.1),Int64(100)) |
+-----------------------------------------------------------------+
| 53.0 |
+-----------------------------------------------------------------+
approx_percentile_cont_with_weight
使用t-digest算法返回输入值的加权近似百分位数。
approx_percentile_cont_with_weight(expression, weight, percentile)
参数 | 描述 |
---|---|
expression | 要操作的表达式。可以是常量、列或函数,以及算术运算符的任意组合 |
weight | 用作权重的表达式。可以是常量、列或函数,也可以是算术运算符的任意组合。 |
percentile | 要计算的百分位数。必须是介于 0 和 1(含)之间的浮点值。 |
如果存在此数字或更少的唯一值,则可以期待确切的结果。质心数量越多,近似值就越准确,但需要更多的内存来计算。
查看 approx_percentile_cont_with_weight
示例
SELECT approx_percentile_cont_with_weight(temperature, 0.1,0.5) FROM air;
+-------------------------------------------------------------------------------+
| APPROX_PERCENTILE_CONT_WITH_WEIGHT(air.temperature,Float64(0.1),Float64(0.5)) |
+-------------------------------------------------------------------------------+
| 80.0 |
+-------------------------------------------------------------------------------+
sample
从给定的列中随机选择 n 条记录。
sample(expression, n)
参数 | 描述 |
---|---|
expression | 要操作的表达式。必需是表中的某一列。 |
n | 要返回的记录数量。 |
查看 sample
示例
SELECT sample(temperature, 5) FROM air;
+--------------------------------------+
| sample(air.temperature,Int64(5)) |
+--------------------------------------+
| [74.0, 76.0, 53.0, 56.0, 65.0, 58.0] |
+--------------------------------------+
- 社区版
- 企业版
asap_smooth
asap_smooth
函数用于时间序列数据的平滑处理,ASAP(As Smooth As Possible)平滑算法旨在快速平滑时间序列数据,同时保持数据中的关键趋势和模式,使得数据的可视化更加清晰,而不会因过度平滑而丢失重要信息。
asap_smooth(time, value, resolution ORDER BY time)
参数 | 描述 |
---|---|
time | 每个数据点的时间戳。 |
value | 每个时间戳的值。 |
resolution | 要返回的大概点数。确定结果图的水平分辨率。 |
查看 asap_smooth
示例
SELECT asap_smooth(time, pressure, 10) FROM air GROUP BY date_trunc('month', time);
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| asap_smooth(air.time,air.pressure,Int64(10)) |
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| {time: [2023-01-14T16:00:00, 2023-01-16T14:13:00, 2023-01-18T12:26:00, 2023-01-20T10:39:00, 2023-01-22T08:52:00, 2023-01-24T07:05:00, 2023-01-26T05:18:00, 2023-01-28T03:31:00, 2023-01-30T01:44:00, 2023-01-31T23:57:00], value: [64.79507211538461, 65.31009615384616, 65.25841346153847, 64.8485576923077, 65.09495192307692, 65.02524038461539, 64.8389423076923, 65.2421875, 65.02103365384616, 65.1141826923077], resolution: 10} |
| {time: [2023-02-01T00:00:00, 2023-02-04T02:39:40, 2023-02-07T05:19:20, 2023-02-10T07:59:00, 2023-02-13T10:38:40, 2023-02-16T13:18:20, 2023-02-19T15:58:00, 2023-02-22T18:37:40, 2023-02-25T21:17:20, 2023-02-28T23:57:00], value: [65.20982142857143, 64.90625, 64.94828869047619, 64.97916666666667, 64.88504464285714, 64.8203125, 64.64434523809524, 64.88802083333333, 65.0, 64.76004464285714], resolution: 10} |
| {time: [2023-03-01T00:00:00, 2023-03-02T12:26:40, 2023-03-04T00:53:20, 2023-03-05T13:20:00, 2023-03-07T01:46:40, 2023-03-08T14:13:20, 2023-03-10T02:40:00, 2023-03-11T15:06:40, 2023-03-13T03:33:20, 2023-03-14T16:00:00], value: [65.29115853658537, 64.58307926829268, 64.7530487804878, 64.76753048780488, 65.14405487804878, 65.4298780487805, 65.1920731707317, 65.10365853658537, 64.86356707317073, 64.83841463414635], resolution: 10} |
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+