聚合函数

数据准备

SELECT create_graph('graph_name');

SELECT * FROM cypher('graph_name', $$
 CREATE (a:Person {name: 'A', age: 13}),
 (b:Person {name: 'B', age: 33, eyes: "blue"}),
 (c:Person {name: 'C', age: 44, eyes: "blue"}),
 (d1:Person {name: 'D', eyes: "brown"}),
 (d2:Person {name: 'D'}),
 (a)-[:KNOWS]->(b),
 (a)-[:KNOWS]->(c),
 (a)-[:KNOWS]->(d1),
 (b)-[:KNOWS]->(d2),
 (c)-[:KNOWS]->(d2)
$$) as (a agtype);

min

min()返回一组值中的最小值。

语法

min(expression)

返回值

根据表达式返回的值，可以是一个属性类型或一个列表。

参数

注意事项

• 任何空值都将从计算中排除。

• 在混合集中，任何字符串值总是被认为小于任何数值，任何列表总是被认为小于任何字符串。

• 列表按字典顺序比较，即从列表开始到结束，列表元素逐对按升序比较。

• min(null)返回null。

示例

SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$
    MATCH (v:Person)
    RETURN min(v.age)
$$) as (min_age agtype);

返回属性age中所有值的最小值。

 min_age 
---------
 13
(1 row)

使用min()与列表

1. 数据准备，首先运行以下三个命令：

   SELECT * FROM cypher('graph_name', $$
       CREATE (:min_test {val:'d'})
   $$) as (result agtype);
   
   SELECT * FROM cypher('graph_name', $$
       CREATE (:min_test {val:['a', 'b', 23]})
   $$) as (result agtype);
   
   SELECT * FROM cypher('graph_name', $$
       CREATE (:min_test {val:[1, 'b', 23]})
   $$) as (result agtype);

2. 使用min()与列表。

   SELECT *
   FROM cypher('graph_name', $$
       MATCH (v:min_test)
       RETURN min(v.val)
   $$) as (min_val agtype);

   返回集合中所有值的最小值。在这种情况下，是列表['a', 'b', 23']，因为['a', 'b', 23]和[1, 'b', 23]两个列表被视为比字符串d更小的值，且['a', 'b', 23]中的字符串a被视为比数值1更小的值。

       min_val     
   ----------------
    ["a", "b", 23]
   (1 row)

max

max()返回一组值中的最大值。

语法

max(expression)

返回值

根据表达式返回的值，可以是一个属性类型或一个列表。

参数

注意事项

• 任何空值都将从计算中排除。

• 在混合集中，任何字符串值总是被认为小于任何数值，任何列表总是被认为小于任何字符串。

• 列表按字典顺序比较，即从列表开始到结束，列表元素逐对按升序比较。

• max(null)返回null。

示例

SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$
    MATCH (n:Person)
    RETURN max(n.age)
$$) as (max_age agtype);

返回属性age中所有值的最大值。

 max_age 
---------
 44
(1 row)

stDev

stDev()返回给定值在组内的标准差。它使用标准的两遍方法，分母为N - 1，并应在从总体中抽取样本进行无偏估计时使用。当计算整个总体的标准差时，应使用stDevP。

语法

stDev(expression)

返回值

Agtype浮点数。

参数

注意事项

• 任何空值都会被排除在计算之外。

• stDev(null)返回0.0（零）。

示例

SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$
   MATCH (n:Person)
   RETURN stDev(n.age)
$$) as (stdev_age agtype);

返回属性age中值的标准差。

    stdev_age     
--------------------
 15.716233645501712
(1 row)

stDevP

stDevP()返回给定值在一组数据中的标准差。它使用标准的两步法，分母为N，当计算整个总体的标准差时应使用此函数。如果只是计算总体样本的标准差，则应使用stDev。

语法

stDevP(expression)

返回值

Agtype浮点数。

参数

注意事项

• 任何空值都会从计算中排除。

• stDevP(null)返回0.0（零）。

示例

SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$
    MATCH (n:Person)
    RETURN max(n.age)
$$) as (max_age agtype);

返回属性age值的总体标准差。

    stdevp_age    
--------------------
 12.832251036613439
(1 row)

percentileCont

percentileCont()返回给定值在一组数据中的百分位数，百分位数范围从0.0到1.0。它使用线性插值方法，如果所需的百分位数位于两个值之间，则计算这两个值之间的加权平均值。对于使用四舍五入方法的最近值，请参见percentileDisc。

语法

percentileCont(expression, percentile)

返回值

Agtype浮点数。

参数

注意事项

• 任何空值都将从计算中排除。

• percentileCont(null, percentile)返回null。

示例

SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$
    MATCH (n:Person)
    RETURN percentileCont(n.age, 0.4)
$$) as (percentile_cont_age agtype);

返回属性age中值的第40个百分位数，该值通过加权平均计算得出。在这种情况下，0.4是中位数，即第40个百分位数。

 percentile_cont_age 
---------------------
 29.0
(1 row)

percentileDisc

percentileDisc()函数返回给定值在一组数据中的百分位数，百分位数范围从0.0到1.0。它使用四舍五入的方法来计算最接近该百分位数的值。对于插值的情况，请参见percentileCont。

语法

percentileDisc(expression, percentile)

返回值

Agtype浮点数。

参数

注意事项

• 任何空值都将从计算中排除。

• percentileDisc(null, percentile)返回null。

示例

SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$
    MATCH (n:Person)
    RETURN percentileDisc(n.age, 0.5)
$$) as (percentile_disc_age agtype);

返回属性age中值的第50个百分位数。

 percentile_disc_age 
---------------------
 33.0
(1 row)

count

count()返回值或记录的数量，它有两种变体：

• count(*)返回匹配记录的数量。

• count(expr)返回表达式返回的非空值的数量。

语法

count(expression)

返回值

Agtype整数。

参数

注意事项

• count(*)包括返回null的记录。

• count(expr)忽略null值。

• count(null)返回0（零）。

• count(*)可用于返回节点数量。例如，与某个节点n相连的节点数量。

示例

• SELECT *
  FROM cypher('graph_name', $$
      MATCH (n {name: 'A'})-[]->(x)
      RETURN n.age, count(*)
  $$) as (age agtype, number_of_people agtype);

  返回起始节点n（其名称值为A）的年龄属性以及与n相关的节点数量。

   age | number_of_people 
  -----+------------------
   13  | 3
  (1 row)

• 使用count(*)可以对关系类型进行分组和计数，返回每种关系类型的数量。

  SELECT *
  FROM cypher('graph_name', $$
      MATCH (n {name: 'A'})-[r]->()
      RETURN type(r), count(*)
  $$) as (label agtype, count agtype);

  返回关系类型及其数量。

    label  | count 
  ---------+-------
   "KNOWS" | 3
  (1 row)

使用count(expression)返回值的数量

与其简单地使用count(*)返回记录的数量，返回表达式实际返回的值的数量可能更有用。

示例

SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$
    MATCH (n {name: 'A'})-[]->(x)
    RETURN count(x)
$$) as (count agtype);

返回与起始节点n连接的节点数量。

 count 
-------
 3
(1 row)

计算非空值

count(expression)可用于返回表达式返回的非空值的数量。

示例

SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$
    MATCH (n:Person)
    RETURN count(n.age)
$$) as (count agtype);

返回具有Person标签且年龄属性为非空值的节点数量。

 count 
-------
 3
(1 row)

包含和不包含重复项的计数

示例

在以下示例中，我们试图找到所有我们的“朋友的朋友”，并统计他们的数量。

• 第一个聚合函数count(DISTINCT friend_of_friend)只会计算一次friend_of_friend，因为DISTINCT去除了重复项。

• 第二个聚合函数count(friend_of_friend)会多次考虑相同的friend_of_friend。

SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$
    MATCH (me:Person)-[]->(friend:Person)-[]->(friend_of_friend:Person)
    WHERE me.name = 'A'
    RETURN count(DISTINCT friend_of_friend), count(friend_of_friend)
$$) as (friend_of_friends_distinct agtype, friend_of_friends agtype);

B和C都认识D，因此如果不使用DISTINCT，D将会被计数两次。

 friend_of_friends_distinct | friend_of_friends 
----------------------------+-------------------
 1                          | 2
(1 row)

avg

avg()返回一组数值的平均值。

语法

avg(expression)

返回值

Agtype整数。

参数

注意事项

• 任何null值都将从计算中排除。

• avg(null)返回null。

示例

SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$
MATCH (n:Person)
RETURN avg(n.age)
$$) as (avg_age agtype);

返回属性age中所有值的平均值。

 avg_age 
---------
 30.0
(1 row)

sum

sum()返回一组数值的总和。

语法

sum(expression)

返回值

Agtype浮点数。

参数

注意事项

• 任何null值都将从计算中排除。

• sum(null)返回null。

示例

SELECT *
FROM cypher('graph_name', $$
MATCH (n:Person)
RETURN sum(n.age)
$$) as (total_age agtype);

返回属性age中所有值的总和。

 total_age 
-----------
 90
(1 row)