Aggregate | Selena

📄️ any_value

Получает произвольную строку из каждой агрегированной группы. Вы можете использовать эту функцию для оптимизации запроса, который содержит предложение GROUP BY.

📄️ approx_count_distinct

Возвращает приблизительное значение агрегатной функции, аналогичное результату COUNT(DISTINCT col).

📄️ approx_top_k

Возвращает топ k наиболее часто встречающихся значений элементов в выражении expr вместе с их приблизительным количеством.

📄️ avg

Возвращает среднее значение выбранных полей.

📄️ bitmap

Вот простой пример, иллюстрирующий использование нескольких агрегатных функций в Bitmap. Подробные определения функций или дополнительные функции Bitmap см. в разделе bitmap-functions.

📄️ bool_or

Возвращает true, если хотя бы одна строка для expr имеет значение true. В противном случае возвращает false. boolor_agg является псевдонимом для этой функции.

📄️ corr

Возвращает коэффициент корреляции Пирсона между двумя выражениями. Эта функция поддерживается начиная с версии 2.5.10. Она также может использоваться как оконная функция.

📄️ count

Возвращает общее количество строк, указанных выражением.

📄️ count_if

Возвращает количество записей, удовлетворяющих указанному условию, или 0, если ни одна запись не удовлетворяет условию.

📄️ covar_pop

Возвращает ковариацию генеральной совокупности двух выражений. Эта функция поддерживается начиная с версии 2.5.10. Она также может использоваться как оконная функция.

📄️ covar_samp

Возвращает выборочную ковариацию двух выражений. Эта функция поддерживается начиная с версии 2.5.10. Она также может использоваться как оконная функция.

Накапливает значения в скетч HyperLogLog и возвращает сериализованный скетч как VARBINARY. Эта функция является частью семейства функций DataSketches HLL для приблизительного подсчёта уникальных значений.

📄️ ds_hll_combine

Объединяет несколько сериализованных скетчей HyperLogLog в один сериализованный скетч. Эта функция является частью семейства функций DataSketches HLL для приблизительного подсчёта уникальных значений.

📄️ ds_hll_count_distinct

Возвращает приблизительное значение агрегатной функции, аналогичное результату COUNT(DISTINCT col). APPROXCOUNTDISTINCT(expr) — похожая функция.

📄️ ds_hll_estimate

Оценивает приблизительное количество уникальных значений из сериализованного скетча HyperLogLog. Эта функция является частью семейства функций DataSketches HLL для приблизительного подсчёта уникальных значений.

📄️ ds_theta_count_distinct

Возвращает приблизительное значение агрегатной функции, аналогичное результату COUNT(DISTINCT col). dsthetacount_distinct быстрее, чем COUNT(DISTINCT col), и использует меньше памяти для столбцов с высокой кардинальностью.

📄️ group_concat

Объединяет ненулевые значения из группы в одну строку с аргументом sep, который по умолчанию равен ,, если не указан. Эта функция может использоваться для объединения значений из нескольких строк столбца в одну строку.

📄️ grouping

Указывает, является ли столбец агрегатным столбцом. Если это агрегатный столбец, возвращается 0. В противном случае возвращается 1.

📄️ grouping_id

grouping_id используется для различения результатов статистики группировки одного и того же стандарта группировки.

📄️ hll_raw_agg

Эта функция является агрегатной функцией, которая используется для агрегации полей HLL. Она возвращает значение HLL.

📄️ hll_union

Возвращает объединение набора значений HLL.

📄️ hll_union_agg

HLL — это инженерная реализация на основе алгоритма HyperLogLog, которая используется для сохранения промежуточных результатов процесса вычисления HyperLogLog.

📄️ mann_whitney_u_test

mannwhitneyu_test выполняет ранговый критерий Манна-Уитни для выборок, полученных из двух генеральных совокупностей. Критерий Манна-Уитни U является непараметрическим критерием, который можно использовать для определения того, были ли две генеральные совокупности выбраны из одного и того же распределения.

📄️ max

Возвращает максимальное значение выражения expr.

📄️ max_by

Возвращает значение x, связанное с максимальным значением y.

📄️ min

Возвращает минимальное значение выражения expr.

📄️ min_by

Возвращает значение x, связанное с минимальным значением y.

📄️ multi_distinct_count

Возвращает общее количество строк для expr, эквивалентно count(distinct expr).

📄️ multi_distinct_sum

Возвращает сумму уникальных значений в expr, эквивалентно sum(distinct expr).

📄️ percentile_approx

Возвращает приближённое значение p-го процентиля, где значение p находится между 0 и 1.

📄️ percentile_approx_weight

Возвращает приближенное значение p-го процентиля с учётом веса. percentileapproxweight — это взвешенная версия PERCENTILE_APPROX, которая позволяет пользователям указывать вес (константное значение или числовой столбец) для каждого входного значения.

📄️ percentile_cont

Вычисляет процентильное значение expr с линейной интерполяцией.

📄️ percentile_disc

Возвращает процентильное значение на основе дискретного распределения входного столбца expr. Если точное процентильное значение не может быть найдено, эта функция возвращает большее значение из двух ближайших значений.

📄️ percentile_disc_lc

Возвращает процентильное значение на основе дискретного распределения входного столбца expr. Поведение аналогично percentiledisc. Однако алгоритм реализации отличается. percentiledisc требует получения всех входных данных, и память, потребляемая при сортировке слиянием для получения процентильных значений, равна памяти всех входных данных. С другой стороны, percentiledisclc строит хеш-таблицу key->count, поэтому при низкой кардинальности входных данных не происходит заметного увеличения памяти, даже если размер входных данных велик.

📄️ retention

Вычисляет коэффициент удержания пользователей за указанный период времени. Эта функция принимает от 1 до 31 условия и проверяет, истинно ли каждое условие. Если условие истинно, возвращается 1. В противном случае возвращается 0. В итоге возвращается массив из 0 и 1. Вы можете рассчитать коэффициент удержания пользователей на основе этих данных.