PostgreSQL : 문서 : 11 : 9.20. 윈 토토 기능

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9.20. 집계 기능
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9.20. 집계 기능

윈 토토 함수입력 값 세트에서 단일 결과를 계산합니다. 내장 된 일반 목적 윈 토토 기능은에 나열되어 있습니다.표 9.52및 통계 윈 토토의표 9.53. 내장 그룹 내 순서 세트 윈 토토 함수는에 나열되어 있습니다.표 9.54내장 된 그룹 내 가상 세트가있는 동안표 9.55. 윈 토토 함수와 밀접한 관련이있는 그룹화 작업은에 나와 있습니다.표 9.56. 윈 토토 함수에 대한 특별 구문 고려 사항은에 설명되어 있습니다.섹션 4.2.7. 찾다43범퍼카 토토6463추가 입문 정보는

표 9.52. 일반 목적 집계 기능

기능	인수 유형 (S)	반환 유형	부분 모드	설명
`array_agg (표현)`	비 어울리 유형	인수 유형의 배열	아니오	널을 포함한 입력 값, 배열에 연결
`array_agg (표현)`	모든 배열 유형	인수 데이터 유형과 동일	아니오	입력 배열 하나는 하나의 더 높은 차원의 배열에 연결되어 있습니다 (입력은 모두 같은 차원을 가져야하며 비어 있거나 널가 될 수 없습니다)
`avg (표현)`	`smallint`, `int`, `bigint`, `Real`, `이중 정밀`, `숫자`또는`간격`	`숫자`정수 유형 인수의 경우`이중 정밀도`플로팅 포인트 인수의 경우, 그렇지 않으면 인수 데이터 유형과 동일합니다	예	모든 비 널 입력 값의 평균 (산술 평균)
`bit_and (표현)`	`smallint`, `int`, `bigint`또는`비트`	인수 데이터 유형과 동일	예	비트 와이드 및 모든 비 널 입력 값의 또는 없음
`bit_or (표현)`	`smallint`, `int`, `bigint`또는`비트`	인수 데이터 유형과 동일	예	비트 타이어 또는 모든 비 널 입력 값의 또는 없음
`bool_and (표현)`	`bool`	`bool`	예	true 모든 입력 값이 true 인 경우, 그렇지 않으면 false
`bool_or (표현)`	`bool`	`bool`	예	적어도 하나의 입력 값이 true 인 경우 true
`count (*)`		`bigint`	예	입력 행 수
`count (표현)`	Any	`bigint`	예	값의 값에 대한 입력 행 수`표현`
`Every (표현)`	`bool`	`bool`	예	동등한`bool_and`
`JSON_AGG (표현)`	`Any`	`JSON`	아니오	JSON 배열로 널을 포함한 값을 집계합니다
`JSONB_AGG (표현)`	`any`	`JSONB`	아니오	NULLS를 포함한 값을 JSON 배열로 집계합니다
`json_object_agg (이름, value)`	`(AND, AND)`	`JSON`	아니오	집계 이름/값 쌍은 JSON 객체로서; 값은 널가 될 수 있지만 이름은 아닙니다
`JSONB_OBJECT_AGG (이름, value)`	`(누구나)`	`JSONB`	아니요	집계 이름/값 쌍은 JSON 객체로서; 값은 널가 될 수 있지만 이름은 아닙니다
`max (표현)`	숫자, 문자열, 날짜/시간, 네트워크 또는 열거 유형 또는 이러한 유형의 배열	인수 유형과 동일	예	최대 값`표현`모든 비 널 입력 값에 걸쳐
`min (표현)`	숫자, 문자열, 날짜/시간, 네트워크 또는 열거 유형 또는 이러한 유형의 배열	인수 유형과 동일	예	최소값`표현`모든 비 널 입력 값에 걸쳐
`String_agg (표현, Delimiter)`	(`텍스트`, `텍스트`) 또는 (`BYTEA`, `BYTEA`)	인수 유형과 동일	아니오	Delimiter로 분리 된 문자열로 연결된 비 널 입력 값
`Sum (표현)`	`smallint`, `int`, `bigint`, `Real`, `이중 정밀`, `숫자`, `간격`또는`Money`	`bigint`for`smallint`또는`int`인수,`숫자`for`bigint`인수, 그렇지 않으면 인수 데이터 유형과 동일합니다	예	`표현`모든 비 널 입력 값에 걸쳐
`xmlagg (표현)`	`XML`	`XML`	아니오	23099_23148섹션 9.14.1.7)

count,이 함수는 행을 선택할 때 널 값을 반환합니다. 특히,Sum노의 노선은 예상대로 0이 아닌 널을 반환합니다.array_agg입력 행이 없을 때 빈 배열 대신 NULL을 반환합니다. 그만큼Coalesce기능을 사용하여 필요할 때 NULL로 0 또는 빈 배열을 대체 할 수 있습니다.

지원하는 윈 토토 함수부분 모드병렬 윈 토토와 같은 다양한 최적화에 참여할 수 있습니다.

Note

부울 윈 토토bool_and및bool_or표준 SQL 윈 토토에 해당Everyandany또는일부. foranyand일부, 표준 구문에 내장 된 모호성이있는 것 같습니다 :

t1에서 B1 = AND ((T2에서 B2에서 SELECT B2 ...))를 선택하십시오 ...;

여기Any하위 쿼리가 부울 값으로 한 행을 반환하는 경우 서브 쿼리를 도입하거나 윈 토토 함수로 간주 될 수 있습니다. 따라서이 집계에는 표준 이름이 주어질 수 없습니다.

note

다른 SQL 데이터베이스 관리 시스템과 협력하는 데 익숙한 사용자는의 성능에 실망 할 수 있습니다count전체 테이블에 적용될 때 윈 토토. 쿼리 :

Undable에서 count (*)를 선택하십시오.

테이블 크기에 비례하는 노력이 필요합니다 :PostgreSQL표에 모든 행을 포함하는 전체 테이블 또는 인덱스 전체를 스캔해야합니다.

윈 토토 함수array_agg, JSON_AGG, JSONB_AGG, json_object_agg, JSONB_OBJECT_AGG, String_agg및xmlagg및 유사한 사용자 정의 윈 토토 함수는 입력 값의 순서에 따라 의미있는 다른 결과 값을 생성합니다. 이 순서는 기본적으로 지정되지 않지만 AN을 작성하여 제어 할 수 있습니다.주문 by집계 호출 내의 조항, 다음에 표시된대로섹션 4.2.7. 또는 정렬 된 서브 쿼리에서 입력 값을 공급하는 것이 일반적으로 작동합니다. 예를 들어:

XMLAGG (X)를 선택하여 (Y DESC로 테스트 주문에서 X를 선택) 탭;

외부 쿼리 레벨에 조인과 같은 추가 처리가 포함되어 있으면이 접근법이 실패 할 수 있다고 조심하십시오. 이로 인해 윈 토토가 계산되기 전에 서브 쿼리의 출력을 다시 주문할 수 있기 때문입니다..

표 9.53통계 분석에 일반적으로 사용되는 윈 토토 함수를 보여줍니다. (이들은 더 많은 공동체가 사용하는 집계의 목록을 어지럽히는 것을 피하기 위해 분리되어 있습니다.) 설명에서 언급 한 경우n, 모든 입력 표현식이 널이 아닌 입력 행의 수를 의미합니다. 모든 경우에, 계산이 의미가 없다면 NULL이 반환됩니다. 예를 들어n는 0입니다.

표 9.53. 통계에 대한 윈 토토 함수

기능	인수 유형	반환 유형	부분 모드	설명
`corr (y, x)`	`이중 정밀`	`이중 정밀`	예	상관 계수
`covar_pop (y, x)`	`이중 정밀도`	`이중 정밀도`	예	인구 공분산
`covar_samp (Y, x)`	`이중 정밀`	`이중 정밀도`	예	샘플 공분산
`recr_avgx (y, x)`	`이중 정밀도`	`이중 정밀도`	예	독립 변수 평균 (`sum (x)/n`)
`lecr_avgy (y, x)`	`이중 정밀도`	`이중 정밀도`	예	종속 변수의 평균 (`Sum (y)/n`)
`lect_count (y, x)`	`이중 정밀`	`bigint`	예	두 표현이 두 표현이 아닌 입력 행 수
`lecc_intercept (y, x)`	`이중 정밀`	`이중 정밀`	예	y y (에 의해 결정된 최소 제곱에 맞는 선형 방정식의 간격`x`, `y`) Pairs
`recr_r2 (y, x)`	`이중 정밀`	`이중 정밀도`	예	상관 계수의 제곱
`lect_slope (y, x)`	`이중 정밀도`	`이중 정밀도`	예	(에 의해 결정된 최소 제곱에 맞는 선형 방정식의 경사`x`, `y`) Pairs
`lect_sxx (y, x)`	`이중 정밀도`	`이중 정밀도`	예	`Sum (x^2) - sum (x)^2/n`(“사각형의 합”독립 변수)
`lecr_sxy (y, x)`	`이중 정밀`	`이중 정밀도`	예	`Sum (xy) - sum (x) sum (y)/n`(“제품의 합계”독립 시간 종속 변수)
`lecr_syy (y, x)`	`이중 정밀도`	`이중 정밀`	예	`Sum (y^2) - Sum (y)^2/n`(“사각형의 합”종속 변수)
`stddev (표현)`	`smallint`, `int`, `bigint`, `Real`, `이중 정밀`또는`숫자`	`이중 정밀`플로팅 포인트 인수, 그렇지 않으면`숫자`	예	역사적 별칭을위한`stddev_samp`
`stddev_pop (표현)`	`smallint`, `int`, `bigint`, `Real`, `이중 정밀`또는`숫자`	`이중 정밀도`플로팅 포인트 인수, 그렇지 않으면`숫자`	예	입력 값의 인구 표준 편차
`stddev_samp (표현)`	`smallint`, `int`, `bigint`, `Real`, `이중 정밀`또는`숫자`	`더블 정밀도`플로팅 포인트 인수, 그렇지 않으면`숫자`	예	입력 값의 샘플 표준 편차
`분산`(`표현`)	`smallint`, `int`, `bigint`, `Real`, `이중 정밀`, or`숫자`	`이중 정밀도`플로팅 포인트 인수, 그렇지 않으면`숫자`	예	역사적 별칭을위한`var_samp`
`var_pop`(`표현`)	`smallint`, `int`, `bigint`, `Real`, `이중 정밀`또는`숫자`	`이중 정밀도`플로팅 포인트 인수, 그렇지 않으면`숫자`	예	입력 값의 인구 분산 (모집단 표준 편차의 제곱)
`var_samp`(`표현`)	`smallint`, `int`, `bigint`, `Real`, `이중 정밀`또는`숫자`	`이중 정밀`플로팅 포인트 인수, 그렇지 않으면`숫자`	예	입력 값의 샘플 분산 (샘플 표준 편차의 제곱)

표 9.54를 사용하는 일부 윈 토토 함수를 보여줍니다.주문 세트 윈 토토구문. 이러한 기능은 때때로라고도합니다.“역 분포”기능.

표 9.54. 주문 세트 윈 토토 함수

기능	직접 인수 유형 (S)	집계 인수 유형 (S)	반환 유형	부분 모드	설명
`mode () 그룹 내 모드 (order bySort_Expression)`		정렬 가능한 유형	정렬 식과 동일	아니오	가장 빈번한 입력 값을 반환합니다 (똑같이 똑같이 똑같은 결과가있는 경우 첫 번째 값을 임의로 선택)
`백분석 _cont (fraction) 그룹 내 (주문 by 내Sort_Expression)`	`이중 정밀도`	`이중 정밀도`또는`간격`	정렬 식과 동일	아니오	연속 백분위 수 : 순서에서 지정된 분수에 해당하는 값을 반환하고 필요한 경우 인접한 입력 항목 사이를 보간
`백분위 수석 (fractions) 그룹 내 (주문 bySort_Expression)`	`이중 정밀 []`	`이중 정밀도`또는`간격`	정렬 식 유형 배열	아니오	다중 연속 백분위 수 :의 모양과 일치하는 결과의 배열을 반환합니다`FRACTION`매개 변수, 각각이 아닌 요소가 해당 백분위 수에 해당하는 값으로 대체
`백분석 _DISC (fraction) 그룹 내 (주문 bySort_Expression)`	`이중 정밀`	정렬 가능한 유형	정렬 식과 동일	아니오	개별 백분위 수 : 주문의 위치가 지정된 분수를 초과하는 첫 번째 입력 값을 반환합니다
`alentile_disc (FRACTION) 그룹 내 (주문 내Sort_Expression)`	`이중 정밀 []`	정렬 가능한 유형	정렬 식 유형의 배열	아니오	다중 개별 백분위 수 :의 모양과 일치하는 결과 배열을 반환합니다`FRACTION`44929_45030

모든 윈 토토에 나열된표 9.54정렬 된 입력에서 널 값을 무시하십시오. 를 취하는 사람들을 위해fraction매개 변수, 분수 값은 0과 1 사이 여야합니다. 그렇지 않으면 오류가 발생합니다. 그러나 널 분수 값은 단순히 널 결과를 생성합니다.

|표 9.55|PostgreSQL : 문서 : 11 : 9.21. 창 토토 캔. 각각의 경우, 윈 토토 결과는 관련 창 함수가에 반환 한 값입니다.“가상”행으로 구성된 행args, 그러한 행이에서 계산 된 정렬 된 행 그룹에 추가 된 경우Sorted_args.

표 9.55. 가상 세트 윈 토토 함수

기능	직접 인수 유형 (S)	집계 인수 유형 (S)	반환 유형	부분 모드	설명
`RANK (args) 그룹 내 (order bySorted_args)`	`variadic` `"Any"`	`variadic` `"Any"`	`bigint`	아니오	중복 행에 대한 간격이있는 가상 행의 순위
`Dense_Rank (args) 그룹 내 (Order by 내Sorted_args)`	`variadic` `"Any"`	`variadic` `"Any"`	`bigint`	아니오	간격없이 가상의 행의 순위
`percent_rank (args) 그룹 내 (주문 bySorted_args)`	`variadic` `"Any"`	`variadic` `"Any"`	`이중 정밀`	아니오	0 ~ 1 범위의 가상 행의 상대 순위
`cume_dist (args) 그룹 내 (order bySorted_args)`	`variadic` `"Any"`	`variadic` `"Any"`	`이중 정밀도`	아니오	1/ 범위의 가상 행의 상대 순위`n`~ 1

이 가상 세트 집계 각각에 대해, 직접 인수 목록args|Sorted_args. 대부분의 내장 골재와 달리, 이러한 윈 토토는 엄격하지 않으며, 널이 포함 된 입력 행을 삭제하지 않습니다. null 값은에 지정된 규칙에 따라 정렬됩니다.주문 by절.

표 9.56. 그룹화 작업

기능	반환 유형	설명
`그룹화 (args ...)`	`정수`	현재 그룹화 세트에 포함되지 않은 인수를 나타내는 정수 비트 마스크

그룹화 작업은 그룹화 세트와 함께 사용됩니다 (참조섹션 7.2.4) 결과 행을 구별합니다. 에 대한 논쟁그룹화작동은 실제로 평가되지 않지만에 제공된 정확한 표현과 일치해야합니다.그룹 by관련 쿼리 레벨의 조항. 비트는 가장 중요하지 않은 비트 인 가장 오른쪽 인수와 함께 할당됩니다. 해당 표현식이 결과 행을 생성하는 그룹화 세트의 그룹화 기준에 포함 된 경우 각 비트가 0이고, 그렇지 않은 경우 1. 예를 들어:

= 선택 *에서 items_sold;만들기 | 모델 | 매상
-------+-------+-------
 foo | GT |  10
 foo | 투어 |  20
 바 | 도시 |  15
 바 | 스포츠 |  5
(4 줄)= Make, Model, Grouping (Make, Model), Sum (Sales)을 선택하여 Items_sold Group rollup (Make, Model);를 선택하십시오.만들기 | 모델 | 그룹화 | 합집합
-------+-------+----------+-----
 foo | GT |        0 | 10
 foo | 투어 |        0 | 20
 바 | 도시 |        0 | 15
 바 | 스포츠 |        0 | 5
 foo |       |        1 | 30
 바 |       |        1 | 20
       |       |        3 | 50
(7 줄)

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