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集計関数
の Timestream は、次の集計関数 LiveAnalytics をサポートしています。
機能 | 出力データ型 | 説明 |
---|---|---|
任意の (x) |
〔入力と同じ〕 |
任意の NULL 以外の値が存在する場合は、x を返します。
結果の例: |
array_agg(x) |
array<[入力と同じ〕 |
入力 x 要素から作成された配列を返します。
結果の例: |
avg(x) |
double |
すべての入力値の平均 (算術平均) を返します。
結果の例: |
bool_and(ブール値) every(ブール値) |
ブール値 |
すべての入力値が TRUEの場合は をTRUE返し、それ以外の場合は を返しますFALSE。
結果の例: |
bool_or (ブール値) |
ブール値 |
入力値が TRUEの場合は をTRUE返し、それ以外の場合は を返しますFALSE。
結果の例: |
count(*) count(x) |
bigint |
count(*) は入力行数を返します。 count(x) は NULL 以外の入力値の数を返します。
結果の例: |
count_if(x) |
bigint |
TRUE 入力値の数を返します。
結果の例: |
geometric_mean(x) |
double |
すべての入力値の幾何平均を返します。
結果の例: |
max_by(x, y) |
[x と同じ〕 |
すべての入力値で y の最大値に関連付けられた x の値を返します。
結果の例: |
max_by(x、y、n) |
array<[x と同じ]> |
y のすべての入力値の n の最大値に関連付けられた x の n 値を y の降順で返します。
結果の例: |
min_by(x, y) |
[x と同じ〕 |
すべての入力値にわたって y の最小値に関連付けられた x の値を返します。
結果の例: |
min_by(x、y、n) |
array<[x と同じ]> |
y のすべての入力値の最小 n に関連付けられた x の n 値を y の昇順で返します。
結果の例: |
最大 (x) |
〔入力と同じ〕 |
すべての入力値の最大値を返します。
結果の例: |
max(x、n) |
array<[x と同じ]> |
x のすべての入力値の最大値 n を返します。
結果の例: |
min(x) |
〔入力と同じ〕 |
すべての入力値の最小値を返します。
結果の例: |
min(x、n) |
array<[x と同じ]> |
x のすべての入力値の最小値 n を返します。
結果の例: |
sum(x) |
〔入力と同じ〕 |
すべての入力値の合計を返します。
結果の例: |
bitwise_and_agg(x) |
bigint |
2 ANDの補数表現のすべての入力値のビット単位を返します。
結果の例: |
bitwise_or_agg(x) |
bigint |
2 の補数表現のすべての入力値のビット単位の OR を返します。
結果の例: |
approx_distinct(x) |
bigint |
異なる入力値のおおよその数を返します。この関数は count(DISTINCT x) の近似を提供します。すべての入力値が null の場合、ゼロが返されます。この関数は、2.3% の標準誤差を生成する必要があります。これは、すべての可能なセットに対する (ほぼ正規の) エラー分布の標準偏差です。特定の入力セットのエラーの上限は保証されません。
結果の例: |
approx_distinct(x, e) |
bigint |
異なる入力値のおおよその数を返します。この関数は count(DISTINCT x) の近似を提供します。すべての入力値が null の場合、ゼロが返されます。この関数は、e 以下の標準誤差を生成する必要があります。これは、すべての可能なセットに対する (ほぼ正規の) エラー分布の標準偏差です。特定の入力セットのエラーの上限は保証されません。この関数の現在の実装では、e が [0.0040625, 0.26000] の範囲内にある必要があります。
結果の例: |
approx_percentile(x、パーセンテージ) |
[x と同じ〕 |
指定されたパーセンテージで x のすべての入力値のおおよそのパーセンタイルを返します。パーセンテージの値は 0 から 1 の間で、すべての入力行で一定である必要があります。
結果の例: |
approx_percentile(x、パーセンテージ) |
array<[x と同じ]> |
指定された各パーセンテージで x のすべての入力値のおおよそのパーセンタイルを返します。percentages 配列の各要素は 0 から 1 の間でなければならず、配列はすべての入力行で一定である必要があります。
結果の例: |
approx_percentile(x、w、パーセンテージ) |
[x と同じ〕 |
パーセント p で項目ごとの重み w を使用して、x のすべての入力値のおおよその重み付きパーセンタイルを返します。重みは少なくとも 1 つの整数値である必要があります。実質的には、パーセンタイルセットの値 x のレプリケーション数です。p の値は 0 ~ 1 で、すべての入力行で一定である必要があります。
結果の例: |
approx_percentile(x、w、パーセンテージ) |
array<[x と同じ]> |
配列で指定された特定のパーセンテージのそれぞれで項目ごとの重み w を使用して、x のすべての入力値のおおよその重み付きパーセンタイルを返します。重みは少なくとも 1 つの整数値である必要があります。実質的には、パーセンタイルセットの値 x のレプリケーション数です。配列の各要素は 0 から 1 の間でなければならず、配列はすべての入力行で一定である必要があります。
結果の例: |
approx_percentile(x、w、パーセンテージ、精度) |
[x と同じ〕 |
最大ランク誤差の精度で、項目ごとの重み w をパーセンテージ p で使用して、x のすべての入力値のおおよその重み付きパーセンタイルを返します。重みは少なくとも 1 つの整数値である必要があります。実質的には、パーセンタイルセットの値 x のレプリケーション数です。p の値は 0 ~ 1 で、すべての入力行で一定である必要があります。精度は 0 より大きく 1 より小さい値で、すべての入力行で一定である必要があります。
結果の例: |
corr (y, x) |
double |
入力値の相関係数を返します。
結果の例: |
covar_pop(y、x) |
double |
入力値の母集団共分散を返します。
結果の例: |
covar_samp(y, x) |
double |
入力値のサンプル共分散を返します。
結果の例: |
regr_intercept(y, x) |
double |
入力値の線形回帰インターセプトを返します。y は従属値です。x は独立値です。
結果の例: |
regr_slope(y, x) |
double |
入力値の線形回帰スロープを返します。y は依存値です。x は独立値です。
結果の例: |
スキューネス (x) |
double |
すべての入力値の歪みを返します。
結果の例: |
stddev_pop(x) |
double |
すべての入力値の母集団標準偏差を返します。
結果の例: |
stddev_samp(x) stddev(x) |
double |
すべての入力値のサンプル標準偏差を返します。
結果の例: |
var_pop(x) |
double |
すべての入力値の母集団分散を返します。
結果の例: |
var_samp(x) 分散(x) |
double |
すべての入力値の分散例を返します。
結果の例: |