排序计算函数

first(value_array anyarray, time_array timearray)

描述：对给定的列按照时间序列排序并返回第一个值。

参数：参数说明如表2所示。

返回值类型：anyelement

• 函数内部使用INTEGER类型作数组索引，不支持数据量超过INTEGER类型所支持的数值范围。

示例：

gaussdb=# SELECT
gaussdb-#     first(array_agg(value), array_agg(time))
gaussdb-# FROM
gaussdb-#     (VALUES ('2019-07-12 00:00:00'::timestamptz,'c','a'),
gaussdb(#             ('2019-07-12 00:01:00'::timestamptz,'b','a'),
gaussdb(#             ('2019-07-12 00:02:01'::timestamptz,'a','b')) v(time, value, tag)
gaussdb-# GROUP BY tag;
 first
-------
 c
 a
(2 rows)

last(value_array anyarray, time_array timearray)

描述：对给定的列按照时间序列排序并返回最后一个值。

参数：参数说明如表3所示。

返回值类型：anyelement

• 函数内部使用INTEGER类型作数组索引，不支持数据量超过INTEGER类型所支持的数值范围。

示例：

gaussdb=# SELECT
gaussdb-#     last(array_agg(value), array_agg(time))
gaussdb-# FROM
gaussdb-#     (VALUES ('2019-07-12 00:00:00'::timestamptz,'c','a'),
gaussdb(#             ('2019-07-12 00:01:00'::timestamptz,'b','a'),
gaussdb(#             ('2019-07-12 00:02:01'::timestamptz,'a','b')) v(time, value, tag)
gaussdb-# GROUP BY tag;
 last
------
 b
 a
(2 rows)

percentile_cont(percentile float)

描述：对给定的列按照序列排序并返回百分位值。需要与within group (order by) 结合使用，指定分位值的列，且该列类型需要为数值型或interval。

参数：参数说明如表4所示。

返回值类型：float或interval，取决于within group (order by)指定列的值为数值型或interval。

• percentile为[0,1]之间的小数，精度为浮点值类型，不支持95%写法。

示例：

gaussdb=# SELECT
gaussdb-#      percentile_cont(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY value)
gaussdb-# FROM
gaussdb-#     (VALUES ('2019-07-12 00:00:01'::timestamptz,'red',1),
gaussdb(#     ('2019-07-12 00:00:01'::timestamptz,'blue',2)) v(time,color,value);
 percentile_cont
-----------------
             1.5
(1 row)

value_of_percentile(column float，percentile float, compression float)

描述：对给定的列按照从小到大的顺序排序并返回百分位值。

参数：参数说明如表5所示。

返回值类型：float

• 需要指定列名。
• percentile为[0,1]之间的小数，精度为浮点值类型，不支持95%写法。
• compression为[0,500]之间的数，默认值为300，若输入值大于500或者小于0，则按照默认值处理。
• 建议在满足如下约束的场景下使用，在满足约束条件的前提下，大部分场景准确度大于75%：

  (1) 整体数据符合正态分布。

  (2) 每个DN上的数据分布均匀，也符合正态分布。

  (3) 数据量需要大于一万。

  (4) 只适合两端数据，对于极端数据百分位小于1%和大于99%的数据。

示例：

gaussdb=#DROP TABLE IF EXISTS partition_scan2;
gaussdb=#CREATE TABLE partition_scan2(a int);
gaussdb=#insert into partition_scan2 values(generate_series(1,100,1));
gaussdb=# SELECT value_of_percentile(a,0.8,0) from partition_scan2;
 value_of_percentile
---------------------
                80.5
(1 row)

percentile_of_value(column float，percentilevalue float, compression float)

描述：对给定的列按照从小到大的顺序排序并返回百分位。

参数：参数说明如表6所示。

返回值类型：float

• 需要指定列名。
• percentilevalue任意值，精度为浮点值类型。
• compression为[0,500]之间的数，默认值为300，若输入值大于500或者小于0，则按照默认值处理。
• 建议在满足如下约束的场景下使用，在满足约束条件的前提下，大部分场景准确度大于75%：

  (1) 整体数据符合正态分布。

  (2) 每个DN上的数据分布均匀，也符合正态分布。

  (3) 数据量需要大于一万。

  (4) 只适合两端数据，对于极端数据百分位小于1%和大于99%的数据。

gaussdb=#DROP TABLE IF EXISTS partition_scan2;
gaussdb=#CREATE TABLE partition_scan2(a int);
gaussdb=#insert into partition_scan2 values(generate_series(1,100,1));
gaussdb=# SELECT percentile_of_value(a,80,0) from partition_scan2;
 percentile_of_value
---------------------
                .795
(1 row)

top_k(array real[],k int)

描述：对给定的列按照从小到大排序返回最小的K个元组。

参数：参数说明如表7所示。

返回值类型：real[]

• k应为非负数，若为负数，会返回空值。
• k应小于array大小，若大于当前数组长度，报错。
• 内部使用array_sort排序，仅支持一维数组。请参见数组函数和操作符章节中介绍。
• array不能为空，若为空函数直接返回空。
• 不支持对数据量超过int类型取值范围的数组使用。

示例：

gaussdb=# SELECT
gaussdb-#      top_k(array_agg(v), 0.5),v2
gaussdb-# FROM
gaussdb-#      (VALUES (1,'a'),(2,'a'),(3,'a'),(4,'a'),(5,'a'),(6,'a')) v(v,v2)
gaussdb-# GROUP BY v2;
 top_k | v2
-------+----
 {1}   | a
(1 row)

bottom_k(array real[],k int)

描述：对给定的列按照从小到大排序并返回最大的K个元组。

参数：参数说明如表8所示。

返回值类型：real[]

• k应为非负数，若为负数，会返回空值。
• k应小于array大小，若大于当前数组长度，报错。
• 内部使用array_sort排序，仅支持一维数组。请参见数组函数和操作符章节中介绍。
• array不能为空，若为空函数直接返回空。
• 不支持对数据量超过int类型取值范围的数组使用。

示例：

gaussdb=# SELECT
gaussdb-#      bottom_k(array_agg(v), 0.5),v2
gaussdb-# FROM
gaussdb-#      (VALUES (1,'a'),(2,'a'),(3,'a'),(4,'a'),(5,'a'),(6,'a')) v(v,v2)
gaussdb-# GROUP BY v2;
 bottom_k | v2
----------+----
 {6}      | a
(1 row)