聚合函数

函数列表

approx_distinct函数

用于估算x中不重复值的个数。

• 估算x中不重复值的个数，默认存在2.3%的标准误差

  语法：approx_distinct(x)

• 估算x中不重复值的个数，支持自定义标准误差

  语法：approx_distinct(x, e)

返回值类型：bigint类型

• 示例1：使用approx_distinct函数估算不重复的clientIp字段值，标准误差为2.3%。

  表3 查询分析结果

  类型	场景
  查询语句	SELECT approx_distinct(clientIp)
  返回结果	1

• 示例2：使用approx_distinct函数估算不重复的clientIp字段值， 自定义标准误差为10%。

  表4 查询分析结果

  类型	场景
  查询语句	SELECT approx_distinct(clientIp, 0.1)
  返回结果	1

approx_percentile函数

用于对x进行正序排列，返回处于percentage位置的数值。

• 对于x进行正序排列，返回处于percentage位置的x，返回结果为double类型。

  语法：approx_percentile(x, percentage)

• 对x进行正序排列，返回处于percentage01、percentage02位置的x，返回结果为array(double,double)类型。

  语法：approx_percentile(x, array[percentage01, percentage02)]

• 对x和权重的乘积进行正序排列，返回大约处于percentage位置的x，返回结果为double类型。

  语法：approx_percentile(x, weight, percentage)

• 对x和权重的乘积进行正序排列，返回处于percentage01、percentage02位置的x，返回结果为array(double,double)类型。

  语法：approx_percentile(x, weight, array[percentage01, percentage02...])

• 对x和权重的乘积进行正序排列，返回大约处于percentage位置的x，返回结果为double类型。支持设置返回结果的准确度。

  语法：approx_percentile(x, weight, percentage, accuracy)

返回值类型：double类型或array(double,...,double)类型

• 示例1：对request_time列进行排序后，返回大约处于50%位置的request_time字段的值。

  表6 查询分析结果

  类型	场景
  查询语句	SELECT approx_percentile(request_time, 0.5)
  返回结果	45.0

• 示例2：对request_time列进行排序后，返回处于10%、20%及70%位置的request_time字段的值。

  表7 查询分析结果

  类型	场景
  查询语句	SELECT approx_percentile(request_time,array[0.1,0.2,0.7])
  返回结果	[17.0, 24.0, 59.0]

• 示例3：根据request_time与权重的乘积对request_time列进行排序后，返回大约处于50%位置的request_time字段的值, 权重值为60。

  表8 查询分析结果

  类型	场景
  查询语句	SELECT approx_percentile(request_time, 60, 0.5)
  返回结果	45.0

• 示例4：根据request_time与权重的乘积对request_time列进行排序后，返回大约处于80%和90%位置的request_time字段的值，权重值为60。

  表9 查询分析结果

  类型	场景
  查询语句	SELECT approx_percentile(request_time, 60, array[0.8, 0.9])
  返回结果	[66.0,73.0]

• 示例5：根据request_time与权重的乘积对request_time列进行排序后，返回大约处于50%位置的request_time字段的值，权重值为60，准确度为0.2。

  表10 查询分析结果

  类型	场景
  查询语句	SELECT approx_percentile(request_time, 60, 0.5, 0.2)
  返回结果	45.0

arbitrary函数

用于返回x中任意一个非空的值。

语法：arbitrary(x)

返回值类型：与参数值的数据类型一致。

示例：select arbitrary(region)

max_by函数

查询y为最大值时对应的x值，或查询最大的n个y值对应的x值。

• 查询y为最大值时对应的x值。

  语法：max_by(x, y)

• 查询最大的n个y值对应的x值。

  语法：max_by(x, y, n)

返回值类型：与参数值的数据类型一致。

• 示例1：统计请求时长最大时对应的请求方法。

  表14 查询分析结果

  类型	场景
  查询语句	SELECT max_by(request_method, request_time)
  返回结果	GET

• 示例2：统计请求时长最大的3个请求对应的请求方法。

  表15 查询分析结果

  类型	场景
  查询语句	SELECT max_by(request_method, request_time, 3)
  返回结果	["GET","GET","GET"]

min_by函数

查询y为最小值时对应的x值，或查询最小的n个y值对应的x值。

• 查询y为最小值时对应的x值。

  语法：max_by(x, y)

• 查询最小的n个y值对应的x值。

  语法：max_by(x, y, n)

返回值类型：与参数值的数据类型一致

• 示例1：统计请求时长最小时对应的请求方法。

  表17 查询分析结果

  类型	场景
  查询语句	SELECT min_by(request_method, request_time)
  返回结果	POST

• 示例2：统计请求时长最小的3个请求对应的请求方法。

  表18 查询分析结果

  类型	场景
  查询语句	SELECT min_by(request_method, request_time, 3)
  返回结果	["POST","POST","POST"]

count函数

用于计数。

• 统计所有的日志条数。

  语法：COUNT(*)

• 统计所有的日志条数。等同于count(*)。

  语法：COUNT(1)

• 统计x中值不为NULL的日志条数。

  语法：COUNT(x)

返回值类型：int

示例：select COUNT(*)

max函数

用于查询x中最大的值。

• 查询x中最大的值。

  语法：max(x)

• 查询x中最大的n个值，结果返回为数组。

  语法： max(x, n)

返回值类型：与参数值的数据类型一致。

• 示例1：查询x中的最大值

  表22 查询分析结果

  类型	场景
  查询语句	SELECT max(x)
  返回结果	99.0

• 示例2：查询x中的最大的2个值

  表23 查询分析结果

  类型	场景
  查询语句	SELECT max(x, 2)
  返回结果	[99.0, 99.0]

min函数

用于查询x中最小值。

• 查询x中最小的值。

  语法：min(x)

• 查询x中最小的n个值，结果返回为数组。

  语法： min(x, n)

返回值类型：与参数值的数据类型一致。

• 示例1：查询x中的最小值

  表25 查询分析结果

  类型	场景
  查询语句	SELECT min(x)
  返回结果	10.0

• 示例2：查询x中的最小的2个值

  表26 查询分析结果

  类型	场景
  查询语句	SELECT min(x, 2)
  返回结果	[10.0, 10.0]

avg函数

用于计算x的算术平均值。

语法：AVG(x)

返回值类型：double

示例：select AVG(value)