# 聚集函数
#### sum(expression)
描述：所有输入行的expression总和。
返回类型：
通常情况下输入数据类型和输出数据类型是相同的，但以下情况会发生类型转换：
- 对于SMALLINT或INT输入，输出类型为BIGINT。
- 对于BIGINT输入，输出类型为NUMBER 。
- 对于浮点数输入，输出类型为DOUBLE PRECISION。
示例：
```
SELECT SUM(ss_ext_tax) FROM tpcds.STORE_SALES;
  sum      
--------------
 213267594.69
(1 row)
```
#### max(expression)
描述：所有输入行中expression的最大值。
参数类型：任意数组、数值、字符串、日期/时间类型。
返回类型：与参数数据类型相同。
示例：
```
SELECT MAX(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory;
   max   
---------
 1000000
(1 row)
```
#### min(expression)
描述：所有输入行中expression的最小值。
参数类型：任意数组、数值、字符串、日期/时间类型。
返回类型：与参数数据类型相同。
示例：
```
SELECT MIN(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory;
 min 
-----
   0
(1 row)
```
#### avg(expression)
描述：所有输入值的均值（算术平均）。
返回类型：
- 对于任何整数类型输入，结果都是NUMBER类型。
- 对于任何浮点输入，结果都是DOUBLE PRECISION类型。
- 其他，和输入数据类型相同。
示例：
```
SELECT AVG(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory;
         avg          
----------------------
 500.0387129084044604
(1 row)
```
#### median(expression)
描述：所有输入值的中位数值。当前只支持数值类型和interval类型。其中空值不参与计算。
返回类型：
- 对于任何整型数据输入，结果都是NUMERIC类型。否则与输入数据类型相同。
- Teradata兼容模式下，如果输入为整型，则返回的数据精度只有整数位。
示例：
```
SELECT MEDIAN(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory;
 median 
--------
    500
(1 row)
```
#### percentile_cont(const) within group(order by expression)
描述：返回一个对应于目标列排序中指定分位数的值，如有必要就在相邻的输入项之间插入值。其中空值不参与计算。
输入：const为在0-1之间的数值，expression当前只支持数值类型和interval类型。
返回类型：
- 对于任何整型数据输入，结果都是NUMERIC类型。否则与输入数据类型相同。
- Teradata兼容模式下，如果输入为整型，则返回的数据精度只有整数位。
示例：
```
SELECT percentile_cont(0.3) within group(order by x) FROM (SELECT generate_series(1,5) AS x) AS t;
percentile_cont
-----------------
2.2
(1 row)
SELECT percentile_cont(0.3) within group(order by x desc) FROM (SELECT generate_series(1,5) AS x) AS t;
percentile_cont
-----------------
3.8
(1 row)
```
#### percentile_disc(const) within group(order by expression)
描述：返回第一个在排序中位置等于或者超过指定分数的输入值。
输入：const为在0-1之间的数值，expression当前只支持数值类型和interval类型。其中空值不参与计算。
返回类型：对于任何整型数据输入，结果都是NUMERIC类型。否则，与输入数据类型相同。
示例：
```
SELECT percentile_disc(0.3) within group(order by x) FROM (SELECT generate_series(1,5) AS x) AS t;
percentile_disc
-----------------
2
(1 row)
SELECT percentile_disc(0.3) within group(order by x desc) FROM (SELECT generate_series(1,5) AS x) AS t;
percentile_disc
-----------------
4
(1 row)
```
#### count(expression)
描述：返回表中满足expression不为NULL的行数。
返回类型：BIGINT
示例：
```
SELECT COUNT(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory;
  count   
----------
 11158087
(1 row)
```
#### count(\*)
描述：返回表中的记录行数。
返回类型：BIGINT
示例：
```
SELECT COUNT(*) FROM tpcds.inventory;
  count   
----------
 11745000
(1 row)
```
#### array_agg(expression)
描述：将所有输入值（包括空）连接成一个数组。函数入参不支持数组形式。
返回类型：参数类型的数组。
示例：
创建表employeeinfo，并插入数据：
```
CREATE EXTERNAL TABLE employeeinfo (empno smallint, ename varchar(20), job varchar(20), hiredate date,deptno smallint) store AS orc;
INSERT INTO employeeinfo VALUES (7155, 'JACK', 'SALESMAN', '2018-12-01', 30);
INSERT INTO employeeinfo VALUES (7003, 'TOM', 'FINANCE', '2016-06-15', 20);
INSERT INTO employeeinfo VALUES (7357, 'MAX', 'SALESMAN', '2020-10-01', 30);
SELECT * FROM employeeinfo;
 empno | ename |   job    |      hiredate       | deptno
-------+-------+----------+---------------------+--------
  7155 | JACK  | SALESMAN | 2018-12-01 00:00:00 |     30
  7357 | MAX   | SALESMAN | 2020-10-01 00:00:00 |     30
  7003 | TOM   | FINANCE  | 2016-06-15 00:00:00 |     20
(3 rows)
```
查询部门编号为30的所有员工姓名：
```
SELECT array_agg(ename) FROM employeeinfo where deptno = 30;
 array_agg
------------
 {JACK,MAX}
(1 row)
```
查询属于同一个部门的所有员工：
```
SELECT deptno, array_agg(ename) FROM employeeinfo group by deptno;
 deptno | array_agg
--------+------------
     30 | {JACK,MAX}
     20 | {TOM}
(2 rows)
SELECT distinct array_agg(ename) OVER (PARTITION BY deptno) FROM employeeinfo;
 array_agg
------------
 {TOM}
 {JACK,MAX}
(2 rows)
```
查询所有的部门编号且去重：
```
SELECT array_agg(distinct deptno) FROM employeeinfo group by deptno;
 array_agg
-----------
 {20}
 {30}
(2 rows)
```
查询所有的部门编号去重后按降序排列：
```
SELECT array_agg(distinct deptno order by deptno desc) FROM employeeinfo;
 array_agg
-----------
 {30,20}
(1 row)
```
#### string_agg(expression, delimiter)
描述：将输入值连接成为一个字符串，用分隔符分开。
返回类型：和参数数据类型相同。
示例：
基于创建的表employeeinfo，查询属于同一个部门的所有员工：
```
SELECT deptno, string_agg(ename,',') FROM employeeinfo group by deptno;
 deptno | string_agg
--------+------------
     30 | JACK,MAX
     20 | TOM
(2 rows)
```
查询工号小于7156的员工：
```
SELECT string_agg(ename,',') FROM employeeinfo where empno < 7156;
 string_agg
------------
 TOM,JACK
(1 row)
```
#### listagg(expression \[, delimiter\]) WITHIN GROUP(ORDER BY order-list)
描述：将聚集列数据按WITHIN GROUP指定的排序方式排列，并用delimiter指定的分隔符拼接成一个字符串。
- expression：必选。指定聚集列名或基于列的有效表达式，不支持DISTINCT关键字和VARIADIC参数。
- delimiter：可选。指定分隔符，可以是字符串常数或基于分组列的确定性表达式，缺省时表示分隔符为空。
- order-list：必选。指定分组内的排序方式。
返回类型：text
![](https://support.huaweicloud.com/devg-fabric/public_sys-resources/note_3.0-zh-cn.png)
listagg是兼容Oracle 11g2的列转行聚集函数，可以指定OVER子句用作窗口函数。为了避免与函数本身WITHIN GROUP子句的ORDER BY造成二义性，listagg用作窗口函数时，OVER子句不支持ORDER BY的窗口排序或窗口框架。
示例：
聚集列是文本字符集类型：
```
SELECT deptno, listagg(ename, ',') WITHIN GROUP(ORDER BY ename) AS employees FROM emp GROUP BY deptno;
 deptno |              employees               
--------+--------------------------------------
     10 | CLARK,KING,MILLER
     20 | ADAMS,FORD,JONES,SCOTT,SMITH
     30 | ALLEN,BLAKE,JAMES,MARTIN,TURNER,WARD
(3 rows)
```
聚集列是整型：
```
SELECT deptno, listagg(mgrno, ',') WITHIN GROUP(ORDER BY mgrno NULLS FIRST) AS mgrnos FROM emp GROUP BY deptno;
 deptno |            mgrnos             
--------+-------------------------------
     10 | 7782,7839
     20 | 7566,7566,7788,7839,7902
     30 | 7698,7698,7698,7698,7698,7839
(3 rows)
```
聚集列是浮点类型：
```
SELECT job, listagg(bonus, '($); ') WITHIN GROUP(ORDER BY bonus DESC) || '($)' AS bonus FROM emp GROUP BY job;
    job     |                      bonus                      
------------+-------------------------------------------------
 CLERK      | 10234.21($); 2000.80($); 1100.00($); 1000.22($)
 PRESIDENT  | 23011.88($)
 ANALYST    | 2002.12($); 1001.01($)
 MANAGER    | 10000.01($); 2399.50($); 999.10($)
 SALESMAN   | 1000.01($); 899.00($); 99.99($); 9.00($)
(5 rows)
```
聚集列是时间类型：
```
SELECT deptno, listagg(hiredate, ', ') WITHIN GROUP(ORDER BY hiredate DESC) AS hiredates FROM emp GROUP BY deptno;
 deptno |                                                          hiredates                                                           
--------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
     10 | 1982-01-23 00:00:00, 1981-11-17 00:00:00, 1981-06-09 00:00:00
     20 | 2001-04-02 00:00:00, 1999-12-17 00:00:00, 1987-05-23 00:00:00, 1987-04-19 00:00:00, 1981-12-03 00:00:00
     30 | 2015-02-20 00:00:00, 2010-02-22 00:00:00, 1997-09-28 00:00:00, 1981-12-03 00:00:00, 1981-09-08 00:00:00, 1981-05-01 00:00:00
(3 rows)
```
聚集列是时间间隔类型：
```
SELECT deptno, listagg(vacationTime, '; ') WITHIN GROUP(ORDER BY vacationTime DESC) AS vacationTime FROM emp GROUP BY deptno;
 deptno |                                    vacationtime                                    
--------+------------------------------------------------------------------------------------
     10 | 1 year 30 days; 40 days; 10 days
     20 | 70 days; 36 days; 9 days; 5 days
     30 | 1 year 1 mon; 2 mons 10 days; 30 days; 12 days 12:00:00; 4 days 06:00:00; 24:00:00
(3 rows)
```
分隔符缺省时，默认为空：
```
SELECT deptno, listagg(job) WITHIN GROUP(ORDER BY job) AS jobs FROM emp GROUP BY deptno;
 deptno |                     jobs                     
--------+----------------------------------------------
     10 | CLERKMANAGERPRESIDENT
     20 | ANALYSTANALYSTCLERKCLERKMANAGER
     30 | CLERKMANAGERSALESMANSALESMANSALESMANSALESMAN
(3 rows)
```
listagg作为窗口函数时，OVER子句不支持ORDER BY的窗口排序，listagg列为对应分组的有序聚集：
```
SELECT deptno, mgrno, bonus, listagg(ename,'; ') WITHIN GROUP(ORDER BY hiredate) OVER(PARTITION BY deptno) AS employees FROM emp;
 deptno | mgrno |  bonus   |                 employees                 
--------+-------+----------+-------------------------------------------
     10 |  7839 | 10000.01 | CLARK; KING; MILLER
     10 |       | 23011.88 | CLARK; KING; MILLER
     10 |  7782 | 10234.21 | CLARK; KING; MILLER
     20 |  7566 |  2002.12 | FORD; SCOTT; ADAMS; SMITH; JONES
     20 |  7566 |  1001.01 | FORD; SCOTT; ADAMS; SMITH; JONES
     20 |  7788 |  1100.00 | FORD; SCOTT; ADAMS; SMITH; JONES
     20 |  7902 |  2000.80 | FORD; SCOTT; ADAMS; SMITH; JONES
     20 |  7839 |   999.10 | FORD; SCOTT; ADAMS; SMITH; JONES
     30 |  7839 |  2399.50 | BLAKE; TURNER; JAMES; MARTIN; WARD; ALLEN
     30 |  7698 |     9.00 | BLAKE; TURNER; JAMES; MARTIN; WARD; ALLEN
     30 |  7698 |  1000.22 | BLAKE; TURNER; JAMES; MARTIN; WARD; ALLEN
     30 |  7698 |    99.99 | BLAKE; TURNER; JAMES; MARTIN; WARD; ALLEN
     30 |  7698 |  1000.01 | BLAKE; TURNER; JAMES; MARTIN; WARD; ALLEN
     30 |  7698 |   899.00 | BLAKE; TURNER; JAMES; MARTIN; WARD; ALLEN
(14 rows)
```
#### group_concat(expression \[ORDER BY {col_name \| expr} \[ASC \| DESC\]\] \[SEPARATOR str_val\])
描述：将列数据使用指定的str_val分隔符，按照ORDER BY子句指定的排序方式拼接成字符串，ORDER BY子句必须指定排序方式，不支持ORDER BY 1的写法。
- expression：必选，指定列名或基于列的有效表达式，不支持DISTINCT关键字和VARIADIC参数。
- str_val：可选，指定的分隔符，可以是字符串常数或基于分组列的确定性表达式。缺省时表示分隔符为逗号。
返回类型：text
![](https://support.huaweicloud.com/devg-fabric/public_sys-resources/note_3.0-zh-cn.png)
group_concat函数仅8.1.2及以上版本支持。
示例：
默认分隔符为逗号：
```
SELECT group_concat(sname) FROM group_concat_test;
               group_concat
------------------------------------------
 ADAMS,FORD,JONES,KING,MILLER,SCOTT,SMITH
(1 row)
```
group_concat函数支持自定义分隔符：
```
SELECT group_concat(sname separator ';') from group_concat_test;
               group_concat
------------------------------------------
 ADAMS;FORD;JONES;KING;MILLER;SCOTT;SMITH
(1 row)
```
group_concat函数支持ORDER BY子句，将列数据进行有序拼接：
```
SELECT group_concat(sname order by snumber separator ';') FROM group_concat_test;
               group_concat
------------------------------------------
 MILLER;FORD;SCOTT;SMITH;KING;JONES;ADAMS
(1 row)
```
#### covar_pop(Y, X)
描述：总体协方差。
返回类型：double precision
示例：
```
SELECT COVAR_POP(sr_fee, sr_net_loss) FROM tpcds.store_returns WHERE sr_customer_sk < 1000;
    covar_pop     
------------------
 829.749627587403
(1 row)
```
#### covar_samp(Y, X)
描述：样本协方差。
返回类型：double precision
示例：
```
SELECT COVAR_SAMP(sr_fee, sr_net_loss) FROM tpcds.store_returns WHERE sr_customer_sk < 1000;
    covar_samp    
------------------
 830.052235037289
(1 row)
```
#### stddev_pop(expression)
描述：总体标准差。
返回类型：对于浮点类型的输入返回double precision，其他输入返回numeric。
示例：
```
SELECT STDDEV_POP(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory WHERE inv_warehouse_sk = 1;
    stddev_pop    
------------------
 289.224294957556
(1 row)
```
#### stddev_samp(expression)
描述：样本标准差。
返回类型：对于浮点类型的输入返回double precision，其他输入返回numeric。
示例：
```
SELECT STDDEV_SAMP(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory WHERE inv_warehouse_sk = 1;
   stddev_samp    
------------------
 289.224359757315
(1 row)
```
#### var_pop(expression)
描述：总体方差（总体标准差的平方）。
返回类型：对于浮点类型的输入返回double precision类型，其他输入返回numeric类型。
示例：
```
SELECT VAR_POP(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory WHERE inv_warehouse_sk = 1;
      var_pop       
--------------------
 83650.692793695475
(1 row)
```
#### var_samp(expression)
描述：样本方差（样本标准差的平方）。
返回类型：对于浮点类型的输入返回double precision类型，其他输入返回numeric类型。
示例：
```
SELECT VAR_SAMP(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory WHERE inv_warehouse_sk = 1;
      var_samp      
--------------------
 83650.730277028768
(1 row)
```
#### bit_and(expression)
描述：所有非NULL输入值的按位与（AND），如果全部输入值皆为NULL，那么结果也为NULL 。
返回类型：和参数数据类型相同。
示例：
```
SELECT BIT_AND(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory WHERE inv_warehouse_sk = 1;
 bit_and 
---------
       0
(1 row)
```
#### bit_or(expression)
描述：所有非NULL输入值的按位或（OR），如果全部输入值皆为NULL，那么结果也为NULL。
返回类型：和参数数据类型相同
示例：
```
SELECT BIT_OR(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory WHERE inv_warehouse_sk = 1;
 bit_or 
--------
   1023
(1 row)
```
#### bool_and(expression)
描述：如果所有输入值都是真，则为真，否则为假。
返回类型：bool
示例：
```
SELECT bool_and(100 <2500);
 bool_and
----------
 t
(1 row)
```
#### bool_or(expression)
描述：如果所有输入值只要有一个为真，则为真，否则为假。
返回类型：bool
示例：
```
SELECT bool_or(100 <2500);
 bool_or
----------
 t
(1 row)
```
#### corr(Y, X)
描述：相关系数。
返回类型：double precision
示例：
```
SELECT CORR(sr_fee, sr_net_loss) FROM tpcds.store_returns WHERE sr_customer_sk < 1000;
       corr        
-------------------
 0.0381383624904186
(1 row)
```
#### every(expression)
描述：等效于bool_and。
返回类型：bool
示例：
```
SELECT every(100 <2500);
 every
-------
 t
(1 row)
```
#### rank(expression)
描述：根据expression对不同组内的元组进行跳跃排序。
返回类型：bigint
示例：
```
SELECT d_moy, d_fy_week_seq, rank() OVER(PARTITION BY d_moy ORDER BY d_fy_week_seq) FROM tpcds.date_dim WHERE d_moy < 4 AND d_fy_week_seq < 7 ORDER BY 1,2;
   d_moy | d_fy_week_seq | rank 
-------+---------------+------
     1 |             1 |    1
     1 |             1 |    1
     1 |             1 |    1
     1 |             1 |    1
     1 |             1 |    1
     1 |             1 |    1
     1 |             1 |    1
     1 |             2 |    8
     1 |             2 |    8
     1 |             2 |    8
     1 |             2 |    8
     1 |             2 |    8
     1 |             2 |    8
     1 |             2 |    8
     1 |             3 |   15
     1 |             3 |   15
     1 |             3 |   15
     1 |             3 |   15
     1 |             3 |   15
     1 |             3 |   15
     1 |             3 |   15
     1 |             4 |   22
     1 |             4 |   22
     1 |             4 |   22
     1 |             4 |   22
     1 |             4 |   22
     1 |             4 |   22
     1 |             4 |   22
     1 |             5 |   29
     1 |             5 |   29
     2 |             5 |    1
     2 |             5 |    1
     2 |             5 |    1
     2 |             5 |    1
     2 |             5 |    1
     2 |             6 |    6
     2 |             6 |    6
     2 |             6 |    6
     2 |             6 |    6
     2 |             6 |    6
     2 |             6 |    6
     2 |             6 |    6
(42 rows)
```
#### regr_avgx(Y, X)
描述：自变量的平均值 (sum(X)/N)。
返回类型：double precision
示例：
```
SELECT REGR_AVGX(sr_fee, sr_net_loss) FROM tpcds.store_returns WHERE sr_customer_sk < 1000;
    regr_avgx     
------------------
 578.606576740795
(1 row)
```
#### regr_avgy(Y, X)
描述：因变量的平均值 (sum(Y)/N)。
返回类型：double precision
示例：
```
SELECT REGR_AVGY(sr_fee, sr_net_loss) FROM tpcds.store_returns WHERE sr_customer_sk < 1000;
    regr_avgy     
------------------
 50.0136711629602
(1 row)
```
#### regr_count(Y, X)
描述：两个表达式都不为NULL的输入行数。
返回类型：bigint
示例：
```
SELECT REGR_COUNT(sr_fee, sr_net_loss) FROM tpcds.store_returns WHERE sr_customer_sk < 1000;
 regr_count 
------------
       2743
(1 row)
```
#### regr_intercept(Y, X)
描述：根据所有输入的点(X, Y)按照最小二乘法拟合成一个线性方程，然后返回该直线的Y轴截距。
返回类型：double precision
示例：
```
SELECT REGR_INTERCEPT(sr_fee, sr_net_loss) FROM tpcds.store_returns WHERE sr_customer_sk < 1000;
  regr_intercept  
------------------
 49.2040847848607
(1 row)
```
#### regr_r2(Y, X)
描述：相关系数的平方。
返回类型：double precision
示例：
```
SELECT REGR_R2(sr_fee, sr_net_loss) FROM tpcds.store_returns WHERE sr_customer_sk < 1000;
      regr_r2       
--------------------
 0.00145453469345058
(1 row)
```
#### regr_slope(Y, X)
描述：根据所有输入的点(X, Y)按照最小二乘法拟合成一个线性方程， 然后返回该直线的斜率。
返回类型：double precision
示例：
```
SELECT REGR_SLOPE(sr_fee, sr_net_loss) FROM tpcds.store_returns WHERE sr_customer_sk < 1000;
     regr_slope     
--------------------
 0.00139920009665259
(1 row)
```
#### regr_sxx(Y, X)
描述：sum(X\^2) - sum(X)\^2/N （自变量的"平方和"）。
返回类型：double precision
示例：
```
SELECT REGR_SXX(sr_fee, sr_net_loss) FROM tpcds.store_returns WHERE sr_customer_sk < 1000;
     regr_sxx     
------------------
 1626645991.46135
(1 row)
```
#### regr_sxy(Y, X)
描述：sum(X\*Y) - sum(X) \* sum(Y)/N （自变量和因变量的"乘方积"）。
返回类型：double precision
示例：
```
SELECT REGR_SXY(sr_fee, sr_net_loss) FROM tpcds.store_returns WHERE sr_customer_sk < 1000;
     regr_sxy     
------------------
 2276003.22847225
(1 row)
```
#### regr_syy(Y, X)
描述：sum(Y\^2) - sum(Y)\^2/N（因变量的"平方和"）。
返回类型：double precision
示例：
```
SELECT REGR_SYY(sr_fee, sr_net_loss) FROM tpcds.store_returns WHERE sr_customer_sk < 1000;
    regr_syy     
-----------------
 2189417.6547314
(1 row)
```
#### stddev(expression)
描述：stddev_samp的别名。
返回类型：对于浮点类型的输入返回double precision，其他输入返回numeric。
示例：
```
SELECT STDDEV(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory WHERE inv_warehouse_sk = 1;
      stddev      
------------------
 289.224359757315
(1 row)
```
#### variance(expexpression,ression)
描述：var_samp的别名。
返回类型：对于浮点类型的输入返回double precision类型，其他输入返回numeric类型。
示例：
```
SELECT VARIANCE(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory WHERE inv_warehouse_sk = 1;
      variance      
--------------------
 83650.730277028768
(1 row)
```
#### checksum(expression)
描述：返回所有输入值的CHECKSUM值。使用该函数可以用来验证DataArts Fabric SQL数据库（不支持DataArts Fabric SQL之外的其他数据库）的备份恢复或者数据迁移操作前后表中的数据是否相同。在备份恢复或者数据迁移操作前后都需要用户通过手工执行SQL命令的方式获取执行结果，通过对比获取的执行结果判断操作前后表中的数据是否相同。
![](https://support.huaweicloud.com/devg-fabric/public_sys-resources/note_3.0-zh-cn.png)
- 对于大表，CHECKSUM函数可能会需要很长时间。
- 如果某两表的CHECKSUM值不同，则表明两表的内容是不同的。由于CHECKSUM函数中使用散列函数不能保证无冲突，因此两个不同内容的表可能会得到相同的CHECKSUM值，存在这种情况的可能性较小。对于列进行的CHECKSUM也存在相同的情况。
- 对于时间类型timestamp, timestamptz和smalldatetime，计算CHECKSUM值时请确保时区设置一致。
 
- 如果计算某列的CHECKSUM值，且该列类型可以默认转为TEXT类型，则expression为列名。
- 如果计算某列的CHECKSUM值，且该列类型不能默认转为TEXT类型，则expression为列名::TEXT。
- 如果计算所有列的CHECKSUM值，则expression为表名::TEXT。
可以默认转换为TEXT类型的类型包括：char, name, int8, int2, int1, int4, raw, pg_node_tree, float4, float8, bpchar, varchar, nvarchar2, date, timestamp, timestamptz, numeric, smalldatetime，其他类型需要强制转换为TEXT。
返回类型：numeric
示例：
表中可以默认转为TEXT类型的某列的CHECKSUM值：
```
SELECT CHECKSUM(inv_quantity_on_hand) FROM tpcds.inventory;
     checksum      
-------------------
 24417258945265247
(1 row)
```
表中不能默认转为TEXT类型的某列的CHECKSUM值（注意此时CHECKSUM参数是列名::TEXT）：
```
SELECT CHECKSUM(inv_quantity_on_hand::TEXT) FROM tpcds.inventory;
     checksum      
-------------------
 24417258945265247
(1 row)
```
表中所有列的CHECKSUM值。注意此时CHECKSUM参数是表名::TEXT，且表名前不加Schema：
```
SELECT CHECKSUM(inventory::TEXT) FROM tpcds.inventory;                    
     checksum      
-------------------
 25223696246875800
(1 row)
```
#### approx_count_distinct(col_name)
描述：使用HyperLogLog++ (HLL++) 算法进行基数（某一列去重后的行数）的估算。该函数仅8.3.0及以上集群版本支持。
入参说明：col_name指需要估算基数的列。
![](https://support.huaweicloud.com/devg-fabric/public_sys-resources/note_3.0-zh-cn.png)
可通过GUC参数approx_count_distinct_precision调整误差率。
- 参数取值范围为\[10,20\]，默认值为17，理论误差率为千分之三。
  

- 该参数表示HyperLogLog++ (HLL++)算法中分桶个数，参数越大时，分桶数则越大，理论误差率则越小。
- 该参数取值越大，相应的计算时间和内存资源开销越大，但依然远小于精确的count distinct语句对应的开销。推荐在估算基数较大时使用该函数替换count distinct。
 
示例：
```
CREATE EXTERNAL TABLE employeeinfo (empno smallint, ename varchar(20), job varchar(20), hiredate date,deptno smallint) store AS orc;
INSERT INTO employeeinfo VALUES (7155, 'JACK', 'SALESMAN', '2018-12-01', 30);
INSERT INTO employeeinfo VALUES (7003, 'TOM', 'FINANCE', '2016-06-15', 20);
INSERT INTO employeeinfo VALUES (7357, 'MAX', 'SALESMAN', '2020-10-01', 30);
SELECT APPROX_COUNT_DISTINCT(empno) from employeeinfo;
 approx_count_distinct
-----------------------
                     3
(1 row)
SELECT COUNT(DISTINCT empno) FROM employeeinfo GROUP BY ename;
 count
-------
     1
     1
     1
(3 rows)
```
#### UNIQ(col_name)
描述：计算非重复值个数的聚合函数，与COUNT DISTINCT类似，即计算某一列去重后的行数，结果返回一个去重值。该函数仅8.3.0及以上集群版本支持。
入参说明：col_name指需要计算去重后行数的列。支持SMALLINT、INTEGER、BIGINT、REAL、DOUBLE PRECISION、TEXT、VARCHAR、TIMESTAMP、TIMESTAMPTZ、DATE、TIMETZ、UUID类型。
![](https://support.huaweicloud.com/devg-fabric/public_sys-resources/note_3.0-zh-cn.png)
- 使用UNIQ函数时，SQL需要包含GROUP BY，为了取得更好性能所选GROUP BY字段分布需要尽量均匀。
- 建议当SQL中需要去重的列大于等于3列时，使用UNIQ函数去重，以取得比COUNT DISTINCT更好的效果。
- 一般情况下UNIQ函数内存消耗低于COUNT DISTINCT，如果使用COUNT DISTINCT时遇到内存超限，可以使用UNIQ函数进行替换。
 
示例：
```
CREATE EXTERNAL TABLE employeeinfo (empno smallint, ename varchar(20), job varchar(20), hiredate date,deptno smallint) store AS orc;
INSERT INTO employeeinfo VALUES (7155, 'JACK', 'SALESMAN', '2018-12-01', 30);
INSERT INTO employeeinfo VALUES (7003, 'TOM', 'FINANCE', '2016-06-15', 20);
INSERT INTO employeeinfo VALUES (7357, 'MAX', 'SALESMAN', '2020-10-01', 30);
SELECT UNIQ(deptno) FROM employeeinfo GROUP BY ename;
 uniq
------
    1
    1
    1
(3 rows)
```