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LAST_VALUE(value any) 描述：LAST_VALUE函数取各组内的最后一个值作为返回结果。 返回值类型：与参数数据类型相同。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT id,classid,score,LAST_VALUE(id) OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | last_value ----+---------+-------+------------ 1 | 1 | 95 | 2 2 | 2 | 95 | 2 5 | 2 | 88 | 5 3 | 2 | 85 | 3 4 | 1 | 70 | 6 6 | 1 | 70 | 6 (6 rows)
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FIRST_VALUE(value any) 描述：FIRST_VALUE函数取各组内的第一个值作为返回结果。 返回值类型：与参数数据类型相同。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT id,classid,score,FIRST_VALUE(id) OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | first_value ----+---------+-------+------------- 1 | 1 | 95 | 1 2 | 2 | 95 | 1 5 | 2 | 88 | 1 3 | 2 | 85 | 1 4 | 1 | 70 | 1 6 | 1 | 70 | 1 (6 rows)
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NTH_VALUE(value any, nth integer) 描述：NTH_VALUE函数返回该组内的第nth行作为结果。若该行不存在，则默认返回NULL。 返回值类型：与参数数据类型相同。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT id,classid,score,NTH_VALUE(id,3) OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | nth_value ----+---------+-------+----------- 1 | 1 | 95 | 2 | 2 | 95 | 5 | 2 | 88 | 5 3 | 2 | 85 | 5 4 | 1 | 70 | 5 6 | 1 | 70 | 5 (6 rows)
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LEAD(value any [, offset integer [, default any ]]) 描述：LEAD函数为各组内对应值生成提前值。即当前值对应的行数向后偏移offset位后所得行的value值作为序号。若经过向后偏移后行数超过当前组内的总行数，则对应结果取为default值。若无指定，在默认情况下，offset取为1，default值取为NULL。 返回值类型：与参数数据类型相同。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT id,classid,score,LEAD(id,3) OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | lead ----+---------+-------+------ 1 | 1 | 95 | 3 2 | 2 | 95 | 4 5 | 2 | 88 | 6 3 | 2 | 85 | 4 | 1 | 70 | 6 | 1 | 70 | (6 rows)
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PERCENT_RANK() 描述：PERCENT_RANK函数为各组内对应值生成相对序号，即根据公式 (rank - 1) / (total rows - 1)计算所得的值。其中rank为该值依据RANK函数所生成的对应序号，totalrows为该分组内的总元素个数。 返回值类型：DOUBLE PRECISION 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT id, classid, score,PERCENT_RANK() OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | percent_rank ----+---------+-------+-------------- 1 | 1 | 95 | 0 2 | 2 | 95 | 0 3 | 2 | 85 | .6 4 | 1 | 70 | .8 5 | 2 | 88 | .4 6 | 1 | 70 | .8 (6 rows)
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NTILE(num_buckets integer) 描述：NTILE函数根据num_buckets integer将有序的数据集合平均分配到num_buckets所指定数量的桶中，并将桶号分配给每一行。分配时应尽量做到平均分配。 返回值类型：INTEGER 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT id,classid,score,NTILE(3) OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | ntile ----+---------+-------+------- 1 | 1 | 95 | 1 2 | 2 | 95 | 1 5 | 2 | 88 | 2 3 | 2 | 85 | 2 4 | 1 | 70 | 3 6 | 1 | 70 | 3 (6 rows)
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CUME_DIST() 描述：CUME_DIST函数为各组内对应值生成累积分布序号。即根据公式(小于等于当前值的数据行数)/(该分组总行数totalrows)计算所得的相对序号。 返回值类型：DOUBLE PRECISION 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT id,classid,score,CUME_DIST() OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | cume_dist ----+---------+-------+------------------ 1 | 1 | 95 | .333333333333333 2 | 2 | 95 | .333333333333333 5 | 2 | 88 | .5 3 | 2 | 85 | .666666666666667 4 | 1 | 70 | 1 6 | 1 | 70 | 1 (6 rows)
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LAG(value any [, offset integer [, default any ]]) 描述：LAG函数为各组内对应值生成滞后值。即当前值对应的行数往前偏移offset位后所得行的value值作为序号。若经过偏移后行数不存在，则对应结果取为default值。若无指定，在默认情况下，offset取为1，default值取为NULL。 返回值类型：与参数数据类型相同。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT id,classid,score,LAG(id,3) OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | lag ----+---------+-------+----- 1 | 1 | 95 | 2 | 2 | 95 | 5 | 2 | 88 | 3 | 2 | 85 | 1 4 | 1 | 70 | 2 6 | 1 | 70 | 5 (6 rows)
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语法格式 窗口函数需要特殊的关键字OVER语句来指定窗口触发窗口函数。OVER语句用于对数据进行分组，并对组内元素进行排序。窗口函数用于给组内的值生成序号： 1 2 3 4 function_name ([expression [, expression ... ]]) OVER ( window_definition ) function_name ([expression [, expression ... ]]) OVER window_name function_name ( * ) OVER ( window_definition ) function_name ( * ) OVER window_name 其中window_definition子句option为： 1 2 3 4 [ existing_window_name ] [ PARTITION BY expression [, ...] ] [ ORDER BY expression [ ASC | DESC | USING operator ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] [, ...] ] [ frame_clause ] PARTITION BY选项指定了将具有相同PARTITION BY表达式值的行分为一组。 ORDER BY选项用于控制窗口函数处理行的顺序。ORDER BY后面必须跟字段名，若ORDER BY后面跟数字，该数字会被按照常量处理，对目标列没有起到排序的作用。 frame_clause子句option为： 1 2 [ RANGE | ROWS ] frame_start [ RANGE | ROWS ] BETWEEN frame_start AND frame_end 当需要指定一个窗口对分组内所有行结果进行计算时，我们需要指定窗口区间开始的行和结束的行。窗口区间支持RANGE、ROWS两种模式，ROWS以物理单位（行）指定窗口，RANGE将窗口指定为逻辑偏移量。 RANGE、ROWS中可以使用BETWEEN frame_start AND frame_end指定边界可取值。如果仅指定frame_start，则frame_end默认为CURRENT ROW。 frame_start和frame_end取值为： CURRENT ROW，当前行。 N PRECEDING，当前行向前第n行。 UNBOUNDED PRECEDING，当前PARTITION的第1行。 N FOLLOWING，当前行向后第n行。 UNBOUNDED FOLLOWING，当前PARTITION的最后1行。 需要注意，frame_start不能为UNBOUNDED FOLLOWING，frame_end不能为UNBOUNDED PRECEDING，并且frame_end选项不能比上面取值中出现的frame_start选项早。例如RANGE BETWEEN CURRENT ROW AND N PRECEDING是不被允许的。 LAST_VALUE函数支持IGNORE NULLS语法，该语法返回非NULL窗口中的最后一个值，如果所有值都为NULL，则返回NULL，具体格式为： 1 LAST_VALUE (expression [IGNORE NULLS]) OVER (window_definition) 当前IGNORE NULLS仅支持ROWS between CURRENT ROW and UNBOUNDED FOLLOWING和ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING and CURRENT ROW两种窗口区间。
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DENSE_RANK() 描述：DENSE_RANK函数为各组内值生成连续排序序号，其中相同的值具有相同序号，相同值只占用一个编号。 返回值类型：BIGINT 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT id, classid, score,DENSE_RANK() OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | dense_rank ----+---------+-------+------------ 1 | 1 | 95 | 1 2 | 2 | 95 | 1 5 | 2 | 88 | 2 3 | 2 | 85 | 3 6 | 1 | 70 | 4 4 | 1 | 70 | 4 (6 rows)
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ROW_NUMBER() 描述：ROW_NUMBER函数为各组内值生成连续排序序号，其中相同的值其序号也不相同。 返回值类型：BIGINT 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT id, classid, score,ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY score DESC) FROM score ORDER BY score DESC; id | classid | score | row_number ----+---------+-------+------------ 1 | 1 | 95 | 1 2 | 2 | 95 | 2 5 | 2 | 88 | 3 3 | 2 | 85 | 4 6 | 1 | 70 | 5 4 | 1 | 70 | 6 (6 rows)
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RANK() 描述：RANK函数为各组内值生成跳跃排序序号，其中相同的值具有相同序号，但相同值占用多个编号。 返回值类型：BIGINT 示例： 给定表score(id, classid, score)，每行表示学生id，所在班级id以及考试成绩。 使用RANK函数对学生成绩进行排序： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 CREATE TABLE score(id int,classid int,score int); INSERT INTO score VALUES(1,1,95),(2,2,95),(3,2,85),(4,1,70),(5,2,88),(6,1,70); SELECT id, classid, score,RANK() OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | rank ----+---------+-------+------ 1 | 1 | 95 | 1 2 | 2 | 95 | 1 6 | 1 | 70 | 5 4 | 1 | 70 | 5 5 | 2 | 88 | 3 3 | 2 | 85 | 4 (6 rows)
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内置函数 HLL（HyperLogLog）有一系列内置函数用于内部对数据进行处理，一般情况下用户不需要熟知这些函数的使用。详情见表1。 表1 内置函数 函数名称 功能描述 hll_in 以string格式接收hll数据。 hll_out 以string格式发送hll数据。 hll_recv 以bytea格式接收hll数据。 hll_send 以bytea格式发送hll数据。 hll_trans_in 以string格式接收hll_trans_type数据。 hll_trans_out 以string格式发送hll_trans_type数据。 hll_trans_recv 以bytea形式接收hll_trans_type数据。 hll_trans_send 以bytea形式发送hll_trans_type数据。 hll_typmod_in 接收typmod类型数据。 hll_typmod_out 发送typmod类型数据。 hll_hashval_in 接收hll_hashval类型数据。 hll_hashval_out 发送hll_hashval类型数据。 hll_add_trans0 类似于hll_add所提供的功能，初始化时无指定入参，通常在聚合运算的第一阶段DN上使用。 hll_add_trans1 类似于hll_add所提供的功能，初始化时指定一个入参，通常在聚合运算的第一阶段DN上使用。 hll_add_trans2 类似于hll_add所提供的功能，初始化时指定两个入参，通常在聚合运算的第一阶段DN上使用。 hll_add_trans3 类似于hll_add所提供的功能，初始化时指定三个入参，通常在聚合运算的第一阶段DN上使用。 hll_add_trans4 类似于hll_add所提供的功能，初始化时指定四个入参，通常在聚合运算的第一阶段DN上使用。 hll_union_trans 类似hll_union所提供的功能，在聚合运算的第一阶段DN上使用。 hll_union_collect 类似于hll_union所提供的功能，在聚合运算第二阶段DN上使用，汇总各个DN上的结果。 hll_pack 在聚合运算第三阶段DN上使用，把自定义hll_trans_type类型最后转换成hll类型。 hll 用于hll类型转换成hll类型，根据输入参数会设定指定参数。 hll_hashval 用于bigint类型转换成hll_hashval类型。 hll_hashval_int4 用于int4类型转换成hll_hashval类型。
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废弃函数 由于版本升级，HLL（HyperLogLog）有一些旧的函数废弃，用户可以用类似的函数进行替代。 hll_schema_version(hll) 描述：查看当前hll中的schema version。旧版本schema version是常值1，用来进行hll字段的头部校验，重构后的hll在头部增加字段“HLL”进行校验，schema version不再使用。 hll_regwidth(hll) 描述：查看hll数据结构中桶的位数大小。旧版本桶的位数regwidth取值1~5，会存在较大的误差，也限制了基数估计上限。 重构后regwidth为固定值6，不再使用regwidth变量。 hll_expthresh(hll) 描述：得到当前hll中expthresh大小。采用hll_log2explicit(hll)替代类似功能。 hll_sparseon(hll) 描述：是否启用Sparse模式。采用hll_log2sparse(hll)替代类似功能，0表示关闭Sparse模式。
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聚合函数 hll_add_agg(hll_hashval) 描述：把哈希后的数据按照分组放到hll中。 返回值类型：hll 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 --准备数据 gaussdb=# CREATE TABLE t_id(id int); gaussdb=# INSERT INTO t_id VALUES(generate_series(1,500)); gaussdb=# CREATE TABLE t_data(a int, c text); gaussdb=# INSERT INTO t_data SELECT mod(id,2), id FROM t_id; --创建表并指定列为hll gaussdb=# CREATE TABLE t_a_c_hll(a int, c hll); --根据a列GROUP BY对数据分组，把各组数据加到hll中 gaussdb=# INSERT INTO t_a_c_hll SELECT a, hll_add_agg(hll_hash_text(c)) FROM t_data GROUP BY a; --得到每组数据中hll的Distinct值 gaussdb=# SELECT a, #c AS cardinality FROM t_a_c_hll ORDER BY a; a | cardinality ---+------------------ 0 | 247.862354346299 1 | 250.908710610377 (2 rows) hll_add_agg(hll_hashval, int32 log2m) 描述：把哈希后的数据按照分组放到hll中， 并指定参数log2m，取值范围是10到16。若输入-1或者NULL，则采用内置默认值。 返回值类型：hll 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_cardinality(hll_add_agg(hll_hash_text(c), 12)) FROM t_data; hll_cardinality ------------------ 497.965240179228 (1 row) hll_add_agg(hll_hashval, int32 log2m, int32 log2explicit) 描述：把哈希后的数据按照分组放到hll中，依次指定参数log2m、log2explicit。 log2explicit取值范围是0到12，0表示直接跳过Explicit模式。该参数可以用来设置Explicit模式的阈值大小，在数据段长度达到2log2explicit后切换为Sparse模式或者Full模式。若输入-1或者NULL，则log2explicit采用内置默认值。 返回值类型：hll 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_cardinality(hll_add_agg(hll_hash_text(c), NULL, 1)) FROM t_data; hll_cardinality ------------------ 498.496062953313 (1 row) hll_add_agg(hll_hashval, int32 log2m, int32 log2explicit, int64 log2sparse) 描述：把哈希后的数据按照分组放到hll中， 依次指定参数log2m、log2explicit、log2sparse。log2sparse取值范围是0到14，0表示直接跳过Sparse模式。该参数可以用来设置Sparse模式的阈值大小，在数据段长度达到2log2sparse后切换为Full模式。若输入-1或者NULL，则log2sparse采用内置默认值。 返回值类型：hll 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_cardinality(hll_add_agg(hll_hash_text(c), NULL, 6, 10)) FROM t_data; hll_cardinality ------------------ 498.496062953313 (1 row) hll_add_agg(hll_hashval, int32 log2m, int32 log2explicit, int64 log2sparse, int32 duplicatecheck) 描述：把哈希后的数据按照分组放到hll中, 依次指定参数log2m、log2explicit、log2sparse、duplicatecheck，duplicatecheck取值范围是0或者1，表示是否开启该模式，默认情况下该模式会关闭。若输入-1或者NULL，则duplicatecheck采用内置默认值。 返回值类型：hll 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_cardinality(hll_add_agg(hll_hash_text(c), NULL, 6, 10, -1)) FROM t_data; hll_cardinality ------------------ 498.496062953313 (1 row) hll_union_agg(hll) 描述：将多个hll类型数据union成一个hll。 返回值类型：hll 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 --将各组中的hll数据union成一个hll，并计算distinct值。 gaussdb=# SELECT #hll_union_agg(c) AS cardinality FROM t_a_c_hll; cardinality ------------------ 498.496062953313 (1 row) --删除表 gaussdb=# DROP TABLE t_id; gaussdb=# DROP TABLE t_data; gaussdb=# DROP TABLE t_a_c_hll; 注意：当两个或者多个hll数据结构做union的时候，必须要保证其中每一个hll里面的精度参数一样，否则将不可以进行union。同样的约束也适用于函数hll_union(hll,hll)。
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