如何使用聚集函数_云原生数据仓库AnalyticDB(AnalyticDB)-阿里云帮助中心

云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版兼容PostgreSQL中的聚集函数。本文简单列举云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版兼容的聚集函数及用法示例。

聚集函数

简介

聚集函数是指对一组数据执行计算并返回一定计算结果的函数。通常用于数据库中，对多个输入行进行计算，从而实现统计数据的目的。例如：计算平均值、最大值、总数等。应该注意的是，除了count之外，当没有输入行时，这些函数返回空值，而不是零。且当没有输入行时，array_agg返回null而不是空数组。必要时，可以使用coalesce函数将零或空数组替换为null。

通用聚集函数

函数	参数类型	返回类型	描述
`array_agg()`	非数组类型，不建议临时使用row()包装后的类型作为输入。	与参数数据类型相同。	输入值（包括空值）被连接到一个数组。
`array_agg()`	任意数组类型。	与参数数据类型相同。	输入的数组被连接到一个更高维的数组中（输入必须都具有相同的维度且不能为空或NULL）。
`avg()`	`smallint`、`int`、`bigint`、`real`、`double precision`、`numeric`或`interval`。	对于整数类型参数返回`numeric`，对于浮点类型参数返回`double precision`，否则和参数数据类型相同。	所有非空输入值的平均值（即算术平均）。
`bit_and()`	`smallint`、`int`、`bigint`或`bit`。	与参数数据类型相同。	所有非空输入值的按位与。当没有非空值时结果是空值。
`bit_or()`	`smallint`、`int`、`bigint`或`bit`。	与参数数据类型相同。	所有非空输入值的按位或。当没有非空值时结果是空值。
`bool_and()`	`bool`	`bool`	当所有输入值为真则结果为真，否则为假。
`bool_or()`	`bool`	`bool`	至少存在一个输入值为真时结果为真，否则为假。
`count(*)`	-	`bigint`	输入的行数。
`count()`	`any`	`bigint`	非空的输入行的数目。
`every()`	`bool`	`bool`	等同于`bool_and`。
`json_agg()`	`any`	`json`	将值（含空值）聚集成一个JSON数组。
`jsonb_agg()`	`any`	`jsonb`	把值（含空值）聚集成一个JSON数组。
`json_object_agg(name,value)`	`(any, any)`	`json`	将`name/value`对聚集成一个JSON对象。值可为空，但不能是name。
`jsonb_object_agg(name,value)`	`(any, any)`	`jsonb`	将`name/value`对聚集成一个JSON对象，值可为空，但不能是name。
`max()`	任意数组、数字、字符串、日期或时间、网络或枚举类型，或这些类型的数组。	与参数数据类型相同。	所有非空输入值中的最大值。
`min()`	任意数组、数字、字符串、日期或时间、网络或枚举类型，或这些类型的数组。	与参数数据类型相同。	所有非空输入值中的最小值。
`string_agg(expression,delimiter)`	(`text`,`text`) 或 (`bytea`,`bytea`)。	与参数数据类型相同。	将非空输入值连成一个字符串，用分隔符分隔。
`sum()`	`smallint`、`int`、`bigint`、`real`、`double precision`、`numeric`、`interval`或`money`。	对`smallint`或`int`参数返回`bigint`，对`bigint`参数返回`numeric`，否则返回类型与参数数据类型相同。	所有非空输入值的和。
`xmlagg()`	`xml`	`xml`	连接非空XML值。

统计相关的聚集函数

函数	参数类型	返回类型	描述
`corr(Y,X)`	`double precision`	`double precision`	相关系数。
`covar_pop(Y,X)`	`double precision`	`double precision`	总体协方差。
`covar_samp(Y,X)`	`double precision`	`double precision`	样本协方差。
`regr_avgx(Y,X)`	`double precision`	`double precision`	自变量的平均值 `sum(X)/N`。
`regr_avgy(Y,X)`	`double precision`	`double precision`	因变量的平均值 `sum(Y)/N`。
`regr_count(Y,X)`	`double precision`	`bigint`	两个表达式均不为空的行的数目。
`regr_intercept(Y,X)`	`double precision`	`double precision`	由（`X`,`Y`）进行最小二乘拟合线性方程的Y截距。
`regr_r2(Y,X)`	`double precision`	`double precision`	相关系数的平方。
`regr_slope(Y,X)`	`double precision`	`double precision`	由（`X`,`Y`）进行最小二乘拟合的线性方程的斜率。
`regr_sxx(Y,X)`	`double precision`	`double precision`	`sum(X^2) - sum(X)^2/N`（自变量的平方和）。
`regr_sxy(Y,X)`	`double precision`	`double precision`	`sum(XY) - sum(X) sum(Y)/N`（自变量乘因变量的积之和）。
`regr_syy(Y,X)`	`double precision`	`double precision`	`sum(Y^2) - sum(Y)^2/N`（因变量的平方和）。
`stddev()`	`smallint`、`int`、`bigint`、`real`、`double precision`或`numeric`。	浮点类型参数为`double precision`，否则为`numeric`。	`stddev_samp`的别名。
`stddev_pop()`	`smallint`、`int`、`bigint`、`real`、`double precision`或`numeric`。	浮点类型参数为`double precision`，否则为`numeric`。	总体标准差。
`stddev_samp()`	`smallint`、`int`、`bigint`、`real`、`double precision`或`numeric`。	浮点类型参数为`double precision`，否则为`numeric`。	样本标准差。
`variance`()	`smallint`、`int`、`bigint`、`real`、`double precision`或`numeric`。	浮点类型参数为`double precision`，否则为`numeric`。	`var_samp`的别名。
`var_pop`()	`smallint`、`int`、`bigint`、`real`、`double precision`或`numeric`。	浮点类型参数为`double precision`，否则为`numeric`。	总体方差（总体标准差的平方）。
`var_samp`()	`smallint`、`int`、`bigint`、`real`、`double precision`或`numeric`。	浮点类型参数为`double precision`，否则为`numeric`。	样本方差（样本标准差的平方）。