postgresql----聚合函数
聚合函数是从一组输入中计算出一个结果的函数。
测试表
test=# \d tbl_test
Table "public.tbl_test"
Column | Type | Modifiers
--------+-----------------------+-----------
id | integer |
name | character varying(32) |
sex | character varying(1) | test=# select * from tbl_test;
id | name | sex
----+------+-----
1 | 张三 | m
2 | 李四 | m
3 | 王五 | f
(3 rows)
通用聚合函数
| 函数 | 参数类型 | 返回类型 | 描述 | 示例 | 结果 |
| array_agg(expression) | 任意非数组类型 | 参数类型的数组 | 将入参包括NULL连接成一个数组 | select array_agg(id) from tbl_test; | {1,2,3} |
| array_agg(expression) | 任意数组类型 | 入参数据类型 |
将入参数组连接成更高维度的数组,输入的数组必须是相同的维度,且不允许是空或NULL |
select array_agg(array['b','c','a']); | {{b,c,a}} |
| avg(expression) | smallint, int, bigint, real, double precision, numeric, or interval | 整形返回numeric,浮点型返回double precision,其他和入参类型相同 | 平均值 | select avg(id) from tbl_test; | 2.0000000000000000 |
| bit_and(expression) | smallint, int, bigint, or bit | 和入参类型相同 | 所有非NULL输入值的按位与,如果全为NULL则返回NULL | select bit_and(id) from tbl_test; | 0 |
| bit_or(expression) | smallint, int, bigint, or bit | 和入参类型相同 | 所有非NULL输入值的按位或,如果全为NULL则返回NULL | select bit_or(id) from tbl_test; | 3 |
| bool_and(expression) | bool | bool | 如果输入全是true则返回true,否则为false | select bool_or(id::bool) from tbl_test; | t |
| bool_or(expression) | bool | bool | 如果输入至少一个true,则返回true,否则返回false | select bool_or((id-1)::bool) from tbl_test; | t |
| count(*) | bigint | 输入行数 | select count(*) from tbl_test; | 3 | |
| count(expression) | any | bigint | 输入行中非NULL的行数 | select count(id) from tbl_test; | 3 |
| every(expression) | bool | bool | 功能同bool_and | ||
| json_agg(expression) | any | json | 将输入聚合成一个json数组 | select json_agg(id) from tbl_test; | [1, 2, 3] |
| jsonb_agg(expression) | any | jsonb | 将输入聚合成一个json数组 | select jsonb_agg(id) from tbl_test; | [1, 2, 3] |
| json_object_agg(name,value) | (any, any) | json | 将输入组成一个key/value对的json对象 | select json_object_agg('a','one'); | { "a" : "one" } |
| jsonb_object_agg(name,value) | (any, any) | jsonb | 将输入组成一个key/value对的json对象 | select jsonb_object_agg('a','one'); | {"a": "one"} |
| max(expression) | 输入最大值 |
select max(id) from tbl_test; |
3 | ||
| min(expression) | 输入最小值 | select min(id) from tbl_test; | 1 | ||
| string_agg(expression,delimiter) | (text, text) or (bytea, bytea) | 同参数类型 | 将输入使用delimiter连接成一个text | select string_agg(name,',') from tbl_test; | 张三,李四,王五 |
| sum(expression) | smallint, int, bigint, real, double precision, numeric, interval, or money | 输入和 | select sum(id) from tbl_test; | 6 | |
| xmlagg(expression) | xml | xml | 请参考xml类型及其函数 |
修改表
test=# alter table tbl_test add column id1 int default 1;
ALTER TABLE
test=# select * from tbl_test;
id | name | sex | id1
----+------+-----+-----
1 | 张三 | m | 1
2 | 李四 | m | 1
3 | 王五 | f | 1
(3 rows)
统计聚合函数
| 函数 | 参数类型 | 返回类型 | 描述 | 示例 | 结果 |
| corr(Y, X) | double precision | double precision | 相关系数 | select corr(id,id) from tbl_test; | 1 |
| covar_pop(Y, X) | double precision | double precision | 总体协方差 | select covar_pop(id,id) from tbl_test; | 0.666666666666667 |
| covar_samp(Y, X) | double precision | double precision | 样本协方差 | select covar_samp(id,id1) from tbl_test; | 0 |
| regr_avgx(Y, X) | double precision | double precision | 自变量平均值(sum(X)/N) | select regr_avgx(id,id1) from tbl_test; | 1 |
| regr_avgy(Y, X) | double precision | double precision | 因变量平均值(sum(Y)/N) | select regr_avgy(id,id1) from tbl_test; | 2 |
| regr_count(Y, X) | double precision | bigint | 两个参数都不为NULL的行数 | select regr_count(id,id1) from tbl_test; | 3 |
| regr_intercept(Y, X) | double precision | double precision | 根据所有输入点(X,Y)利用最小二乘法计算一个线性方程式。然后返回该直线的Y轴截距 | select regr_intercept(id,id) from tbl_test; | 0 |
| regr_r2(Y, X) | double precision | double precision | 相关系数平方 | select regr_r2(id,id) from tbl_test; | 1 |
| regr_slope(Y, X) | double precision | double precision | 根据所有输入点(X,Y)利用最小二乘法计算一个线性方程式。然后返回该直线的斜率 | select regr_slope(id,id) from tbl_test; | 1 |
| regr_sxx(Y, X) | double precision | double precision | sum(X^2) - sum(X)^2/N | select regr_sxx(id,id) from tbl_test; | 2 |
| regr_sxy(Y, X) | double precision | double precision | sum(X*Y) - sum(X) * sum(Y)/N | select regr_sxy(id,id) from tbl_test; | 2 |
| regr_syy(Y, X) | double precision | double precision | sum(Y^2) - sum(Y)^2/N | select regr_syy(id,id) from tbl_test; | 2 |
| stddev(expression) |
smallint, int, bigint, real, double precision, or numeric |
double precision for floating-point arguments, otherwise numeric |
同stddev_samp | ||
| stddev_pop(expression) |
smallint, int, bigint, real, double precision, or numeric |
double precision for floating-point arguments, otherwise numeric |
总体标准差 | select stddev_pop(id) from tbl_test; | 0.81649658092772603273 |
| stddev_samp(expression) |
smallint, int, bigint, real, double precision, or numeric |
double precision for floating-point arguments, otherwise numeric |
样本标准差 | select stddev_samp(id) from tbl_test; | 1.00000000000000000000 |
variance(expression) |
smallint, int, bigint, real, double precision, or numeric |
double precision for floating-point arguments, otherwise numeric |
同var_samp | ||
var_pop(expression) |
smallint, int, bigint, real, double precision, or numeric |
double precision for floating-point arguments, otherwise numeric |
总体方差 | select var_pop(id) from tbl_test; | 0.66666666666666666667 |
var_samp(expression) |
smallint, int, bigint, real, double precision, or numeric |
double precision for floating-point arguments, otherwise numeric |
样本方差 | select var_samp(id) from tbl_test; | 1.00000000000000000000 |
test=# insert into tbl_test values (2,'ww','f');
INSERT 0 1
test=# select * from tbl_test;
id | name | sex | id1
----+------+-----+-----
1 | 张三 | m | 1
2 | 李四 | m | 1
3 | 王五 | f | 1
2 | ww | f | 1
(4 rows)
顺序集聚合函数
| 函数 | 直接参数类型 | 聚合参数类型 | 返回类型 | 描述 | 示例 | 结果 |
| mode() WITHIN GROUP (ORDER BYsort_expression) | 任意可排序类型 | 同排序类型 |
返回最频繁的输入值(如果有 多个同样频繁的结果,则返回第一个) |
select mode() within group (order by id) from tbl_test; | 2 | |
| percentile_cont(fraction) WITHIN GROUP (ORDER BY sort_expression) | double precision | double precisionor interval | 同排序类型 | continuous percentile: returns a value corresponding to the specified fraction in the ordering, interpolating between adjacent input items if needed | select percentile_cont(0.25) WITHIN GROUP (ORDER BY id) from tbl_test; | 1.75 |
| percentile_cont(fractions) WITHIN GROUP (ORDER BY sort_expression) | double precision[] | double precisionor interval | array of sort expression's type | multiple continuous percentile: returns an array of results matching the shape of the fractionsparameter, with each non-null element replaced by the value corresponding to that percentile | ||
| percentile_disc(fraction) WITHIN GROUP (ORDER BY sort_expression) | double precision | any sortable type | same as sort expression | discrete percentile: returns the first input value whose position in the ordering equals or exceeds the specified fraction | ||
| percentile_disc(fractions) WITHIN GROUP (ORDER BY sort_expression) | double precision[] | any sortable type | array of sort expression's type | multiple discrete percentile: returns an array of results matching the shape of the fractions parameter, with each non-null element replaced by the input value corresponding to that percentile |
postgresql----聚合函数的更多相关文章
- PostgreSQL聚合函数的filter子句
一张表存储了学生id,科目,分数三个字段,求每个学生60分以下与参加的总科目占比.(今天电脑不好用,图片总是这样) 其实一个count(*) filter 就可以查出来,但是没用过PG的一个人竟然说 ...
- postgresql 自定义聚合函数
方法1 CREATE OR REPLACE FUNCTION public.sfun_test1( results numeric[], val numeric) RETURNS numeric[] ...
- postgresql 所有聚合函数整理
SELECT DISTINCT(proname) FROM pg_proc WHERE proisagg order by proname 查所有 SELECT * FROM pg_proc WHER ...
- MySQL数据库学习笔记(四)----MySQL聚合函数、控制流程函数(含navicat软件的介绍)
[声明] 欢迎转载,但请保留文章原始出处→_→ 生命壹号:http://www.cnblogs.com/smyhvae/ 文章来源:http://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4 ...
- MySQL聚合函数、控制流程函数(含navicat软件的介绍)
MySQL聚合函数.控制流程函数(含navicat软件的介绍) 一.navicat的引入:(第三方可视化的客户端,方便MySQL数据库的管理和维护) NavicatTM是一套快速.可靠并价格相宜的数据 ...
- ORM之自关联、add、set方法、聚合函数、F、Q查询和事务
一.外键自关联(一对多) 1.建表 # 评论表 class Comment(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True) content ...
- MySQL聚合函数、控制流程函数
[正文] 一.navicat的引入:(第三方可视化的客户端,方便MySQL数据库的管理和维护) NavicatTM是一套快速.可靠并价格相宜的数据库管理工具,专为简化数据库的管理及降低系统管理成本而设 ...
- 可以这样去理解group by和聚合函数
写在前面的话:用了好久group by,今天早上一觉醒来,突然感觉group by好陌生,总有个筋别不过来,为什么不能够select * from Table group by id,为什么一定不能是 ...
- TSQL 聚合函数忽略NULL值
max,min,sum,avg聚合函数会忽略null值,但不代表聚合函数不返回null值,如果表为空表,或聚合列都是null,则返回null.count 聚合函数忽略null值,如果聚合列都是null ...
- SQL Server 聚合函数算法优化技巧
Sql server聚合函数在实际工作中应对各种需求使用的还是很广泛的,对于聚合函数的优化自然也就成为了一个重点,一个程序优化的好不好直接决定了这个程序的声明周期.Sql server聚合函数对一组值 ...
随机推荐
- SpringBoot(八):系统错误统一拦截器
在日常 web 开发中发生了异常,往往需要通过一个统一的 异常处理,来保证客户端能够收到友好的提示.本文将会介绍 Spring Boot 中的 全局统一异常处理. Springboot的全局异常查是通 ...
- Juno Puppet Opertaors Meetup小结
今年五月刚结束的Juno OpenStack Summit是半年一度的Openstack盛会,抛去那些迷花渐欲乱人眼的商业活动,我们来看一看本届summit puppet-openstack社区有哪些 ...
- 高并发 Web 服务的演变:节约系统内存和 CPU
本文内容 越来越多的并发连接数 Web 前端优化,降低服务端压力 节约 Web 服务端的内存 节约 Web 服务器的 CPU 小结 一,越来越多的并发连接数 现在,Web 系统面对的并发连接数呈现指数 ...
- WIN8 Metro UI 风格下的微软报表开发与设计 Metro UI SSRS - BIWORK
开篇介绍 作为 BI 系统前端展现的报表,其重要性不言而喻,我们对于一个好的报表的要求也无非主要包含以下几点: 1. 数据完整和正确,数据质量没有问题 2. 友好的清晰的界面,整洁美观,有得体的格式 ...
- JAVA通过oshi获取系统和硬件信息
一.引入jar包 本项目主要使用第开源jar包:https://github.com/oshi/oshi <dependency> <groupId>junit</gro ...
- Kafka的安装和设置
Kafka是一种分布式发布订阅消息系统. Kafka有三种模式: (1)单节点单Broker,在一台机器上运行一个Kafka实例: (2)单节点多Broker,在一台机器上运行多个Kafka实例: ( ...
- zookeeper 入门(一)
1 下载安装 wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/zookeeper/stable/zookeeper-3.4.6.tar.gzcp zookeeper-3. ...
- Redis 的 5 种数据结构
1.string 可以是字符串,整数或者浮点数,对整个字符串或者字符串中的一部分执行操作,对整个整数或者浮点执行自增(increment)或者自减(decrement)操作. 字符串命令: ①get: ...
- Vue中的computed属性
阅读Vue官网的过程中,对于计算属于与监听器章节的内容有点理解的不清晰:https://cn.vuejs.org/v2/guide/computed.html. 后来上网查询了资料,结合官网的说明,总 ...
- No service of type Factory<LoggingManagerInternal> available in ProjectScopeService
导入GitHub上下载的项目时报错 No service of type Factory<LoggingManagerInternal> available in ProjectScope ...