集約関数

ClickHouseはすべての標準SQL集約関数（sum、avg、min、max、count）および幅広いその他の集約関数をサポートしています。

ページ	説明
aggThrow	この関数は例外安全性をテストするために使用できます。指定された確率で作成時に例外をスローします。
analysisOfVariance	一方向の分散分析（ANOVAテスト）のための統計テストを提供します。これは、すべてのグループが同じ平均を持つかどうかを確認するために、正規分布した観察のいくつかのグループに対するテストです。
any	カラムの最初に遭遇した値を選択します。
anyHeavy	ヘビーヒッターアルゴリズムを使用して頻繁に出現する値を選択します。クエリ実行スレッドごとに半分以上のケースで発生する値があれば、その値が返されます。通常、結果は非決定的です。
anyLast	カラムの最後に遭遇した値を選択します。
approx_top_k	指定されたカラムにおいて、約最も頻繁に出現する値とそのカウントの配列を返します。
approx_top_sum	指定されたカラムにおいて、約最も頻繁に出現する値とそのカウントの配列を返します。
argMax	最大のval値に対するargの値を計算します。
argMin	最小のval値に対するargの値を計算します。最大が同じvalを持つ複数の行がある場合、どちらの関連するargが返されるかは非決定的です。
groupArrayArray	配列を大きな配列に集約します。
avg	算術平均を計算します。
avgWeighted	重み付き算術平均を計算します。
boundingRatio	値のグループ間の左端と右端のポイントの間の傾きを計算する集約関数です。
categoricalInformationValue	各カテゴリに対して(P(tag = 1) - P(tag = 0))(log(P(tag = 1)) - log(P(tag = 0)))の値を計算します。
contingency	contingency関数は、テーブル内の二つのカラム間の関連性を測定する値であるコンティンジェンシー係数を計算します。計算はcramersV関数に似ていますが、平方根内の分母が異なります。
corr	ピアソンの相関係数を計算します。
corrMatrix	N変数の相関行列を計算します。
corrStable	ピアソンの相関係数を計算しますが、数値的に安定したアルゴリズムを使用します。
count	行またはNULLでない値の数をカウントします。
covarPop	母集団の共分散を計算します。
covarPopMatrix	N変数に対する母集団共分散行列を返します。
covarPopStable	母集団共分散の値を計算します。
covarSamp	Σ((x - x̅)(y - y̅)) / (n - 1)の値を計算します。
covarSampMatrix	N変数に対するサンプル共分散行列を返します。
covarSampStable	covarSampに似ていますが、低計算誤差を提供しながら遅く動作します。
cramersV	cramersV関数の結果は、変数間に関連がない場合は0から、完全に他方から決定される場合は1までの範囲です。これは二つの変数における関連を最大可能変化の割合として見ることができます。
cramersVBiasCorrected	Cramer's Vを計算しますが、バイアス修正を使用します。
deltaSum	連続行間の算術差の合計を計算します。
deltaSumTimestamp	連続行間の差を加算します。差が負の場合は無視されます。
entropy	値のカラムに対するシャノンエントロピーを計算します。
estimateCompressionRatio	列を圧縮せずに圧縮比を推定します。
exponentialMovingAverage	定められた時間における値の指数移動平均を計算します。
exponentialTimeDecayedAvg	時間tにおける時系列の指数平滑化された重み付き移動平均を返します。
exponentialTimeDecayedCount	指数的減衰を時間系列にわたって返します。
exponentialTimeDecayedMax	時間tにおける指数平滑化された最大値をt-1の最大値と比較して返します。
exponentialTimeDecayedSum	時間tにおける時系列の指数平滑化された移動平均値の合計を返します。
first_value	anyのエイリアスですが、ウィンドウ関数との互換性のために導入されました。時にはNULL値を処理する必要があります（デフォルトではすべてのClickHouse集約関数はNULL値を無視します）。
flameGraph	スタックトレースのリストを使用してフレームグラフを構築する集約関数です。
groupArray	引数値の配列を作成します。値は任意の（非決定的な）順序で配列に追加できます。
groupArrayInsertAt	指定した位置に値を配列に挿入します。
groupArrayIntersect	与えられた配列の交差を返します（すべての与えられた配列に存在するアイテムを返します）。
groupArrayLast	最後の引数値の配列を作成します。
groupArrayMovingSum	入力値の移動合計を計算します。
groupArrayMovingAvg	入力値の移動平均を計算します。
groupArraySample	サンプル引数値の配列を作成します。生成された配列のサイズはmax_size要素に制限されます。引数値はランダムに選択され、配列に追加されます。
timeSeriesGroupArray	時系列をタイムスタンプで昇順にソートします。
groupArraySorted	最初のNアイテムが昇順で並べられた配列を返します。
groupBitAnd	数字の系列にビット単位のANDを適用します。
groupBitmap	符号なし整数カラムからビットマップまたは集約計算を行い、戻り値の型はUInt64の基数です。サフィックス-Stateを追加すると、ビットマップオブジェクトが返されます。
groupBitmapAnd	ビットマップカラムのANDを計算し、戻り値の型はUInt64の基数です。サフィックス-Stateを追加すると、ビットマップオブジェクトが返されます。
groupBitmapOr	ビットマップカラムのORを計算し、戻り値の型はUInt64の基数です。サフィックス-Stateを追加すると、ビットマップオブジェクトが返されます。これはgroupBitmapMergeと同等です。
groupBitmapXor	ビットマップカラムのXORを計算し、UInt64の基数を返します。-Stateサフィックスを使用するとビットマップオブジェクトが返されます。
groupBitOr	数字の系列にビット単位のORを適用します。
groupBitXor	数字の系列にビット単位のXORを適用します。
groupUniqArray	異なる引数値から配列を作成します。
intervalLengthSum	数値軸上のすべての範囲の合併の総長を計算します。
kolmogorovSmirnovTest	二つの母集団からのサンプルにKolmogorov-Smirnovのテストを適用します。
kurtPop	数列の尖度を計算します。
kurtSamp	数列のサンプル尖度を計算します。
largestTriangleThreeBuckets	入力データに対してLargest-Triangle-Three-Bucketsアルゴリズムを適用します。
last_value	anyLastに似ていますが、NULLを受け入れることができる最後の遭遇した値を選択します。
mannWhitneyUTest	二つの母集団からのサンプルにMann-Whitneyランクテストを適用します。
max	値のグループ間の最大値を計算する集約関数です。
maxIntersections	値のグループ間で相互に交差する最大の回数を計算する集約関数です（すべての範囲が少なくとも一度交差する場合）。
maxIntersectionsPosition	maxIntersections関数の出現位置を計算する集約関数です。
maxMap	key配列で指定されたキーに基づいてvalue配列から最大値を計算します。
meanZTest	二つの母集団のサンプルに対して平均Zテストを適用します。
median	median*関数は対応するquantile*関数のエイリアスです。数値データサンプルの中央値を計算します。
min	値のグループ間の最小値を計算する集約関数です。
minMap	key配列で指定されたキーに基づいてvalue配列から最小値を計算します。
quantile	数値データの列の近似分位点を計算します。
quantileDD	相対誤差保証のあるサンプルの近似分位点を計算します。
quantileBFloat16	bfloat16数からなるサンプルの近似分位点を計算します。
quantileDeterministic	数値データの列の近似分位点を計算します。
quantileExact Functions	quantileExact、quantileExactLow、quantileExactHigh、quantileExactExclusive、quantileExactInclusive関数
quantileExactWeighted	各要素の重みを考慮して、数値データの列の分位点を正確に計算します。
quantileGK	Greenwald-Khannaアルゴリズムを使用して数値データの列の分位点を計算します。
quantileExactWeightedInterpolated	各要素の重みを考慮し、線形補間を使用して数値データの列の分位点を計算します。
quantileInterpolatedWeighted	各要素の重みを考慮し、線形補間を使用して数値データの列の分位点を計算します。
quantiles Functions	quantiles、quantilesExactExclusive、quantilesExactInclusive、quantilesGK
quantileTDigest	t-digestアルゴリズムを使用して数値データ列の近似分位点を計算します。
quantileTDigestWeighted	t-digestアルゴリズムを使用して数値データ列の近似分位点を計算します。
quantileTiming	定められた精度で、数値データ列の分位点を計算します。
quantileTimingWeighted	定められた精度で、各列メンバーの重みを考慮して数値データ列の分位点を計算します。
rankCorr	ランク相関係数を計算します。
simpleLinearRegression	単純（一次元）線形回帰を実行します。
singleValueOrNull	集約関数singleValueOrNullは、x = ALL (SELECT ...)のようなサブクエリ演算子を実装するために使用されます。データ内にユニークな非NULL値が一つだけ存在するかをチェックします。
skewPop	数列の歪度を計算します。
skewSamp	数列のサンプル歪度を計算します。
sparkbar	関数は値xとこれらの値の頻度yのヒストグラムを[min_x, max_x]の間隔でプロットします。
stddevPop	結果はvarPopの平方根と等しいです。
stddevPopStable	結果はvarPopの平方根と等しいです。stddevPopとは異なり、この関数は数値的に安定したアルゴリズムを使用します。
stddevSamp	結果はvarSampの平方根と等しいです。
stddevSampStable	結果はvarSampの平方根と等しいです。この関数は数値的に安定したアルゴリズムを使用します。
stochasticLinearRegression	この関数は確率的線形回帰を実装します。学習率、L2正則化係数、ミニバッチサイズのカスタムパラメータをサポートし、重みを更新するためのいくつかの方法（Adam、単純なSGD、モメンタム、ネステロフ）があります。
stochasticLogisticRegression	この関数は確率的ロジスティック回帰を実装します。バイナリ分類問題に使用でき、stochasticLinearRegressionと同様のカスタムパラメータをサポートし、同じ方法で動作します。
studentTTest	二つの母集団からのサンプルにStudentのt検定を適用します。
sum	合計を計算します。数値にのみ機能します。
studentTTestOneSample	一標本Studentのt検定をサンプルと既知の母集団平均に適用します。
sumCount	数値の合計を計算し、同時に行の数をカウントします。この関数はClickHouseクエリオプティマイザーによって使用されます：クエリ内に複数のsum、countまたはavg関数がある場合、それらは計算を再利用するために単一のsumCount関数に置き換えられます。この関数は明示的に使用する必要はほとんどありません。
sumKahan	Kahan補正合計アルゴリズムを使用して数値の合計を計算します。
sumMap	指定されたキーレファレンスに基づいて一つまたはそれ以上のvalue配列を合計します。キーはソートされた順序で、対応するキーに対して合計された値のタプルを返します。
sumMapWithOverflow	指定されたキーレファレンスに基づいてvalue配列を合計します。二つの配列のタプルを返します：キーがソート順で、対応するキーの値が合計されます。sumMap関数とは異なり、溢れを伴う合計を実行します。
sumWithOverflow	数値の合計を計算します。結果のデータ型は入力パラメータと同じです。このデータ型の最大値を超えた場合は、溢れを伴う計算が行われます。
theilsU	theilsU関数はTheils' U不確実性係数を計算し、テーブル内の二つのカラム間の関係を測定する値です。
topK	指定されたカラムにおいて、約最も頻繁に出現する値の配列を返します。結果の配列は、値自身ではなく、近似頻度の降順にソートされます。
topKWeighted	指定されたカラムにおいて、約最も頻繁に出現する値の配列を返します。結果の配列は、値自身ではなく、近似頻度の降順にソートされ、値の重みも考慮されます。
uniq	引数の異なる値の近似数を計算します。
uniqCombined	異なる引数値の近似数を計算します。
uniqCombined64	異なる引数値の近似数を計算します。uniqCombinedと同じですが、Stringデータ型だけでなくすべてのデータ型に対して64ビットハッシュを使用します。
uniqExact	異なる引数値の正確な数を計算します。
uniqHLL12	HyperLogLogアルゴリズムを使用して、異なる引数値の近似数を計算します。
uniqTheta	Theta Sketchフレームワークを使用して、異なる引数値の近似数を計算します。
varPop	母集団の分散を計算します。
varPopStable	母集団の分散を返します。varPopとは異なり、この関数は数値的に安定したアルゴリズムを使用します。遅く動作しますが、計算誤差が低くなります。
varSamp	データセットのサンプル分散を計算します。
varSampStable	データセットのサンプル分散を計算します。varSampとは異なり、この関数は数値的に安定したアルゴリズムを使用します。遅く動作しますが、計算誤差が低くなります。
welchTTest	二つの母集団からのサンプルにWelchのt検定を適用します。
distinctDynamicTypes	動的カラムに格納されている異なるデータ型のリストを計算します。
distinctJSONPaths	JSONカラムに格納されている異なるパスのリストを計算します。
timeSeriesDeltaToGrid	指定されたグリッド上の時系列データに対してPromQLに似たデルタを計算する集約関数です。
timeSeriesInstantDeltaToGrid	指定されたグリッド上の時系列データに対してPromQLに似た即時デルタを計算する集約関数です。
timeSeriesInstantRateToGrid	指定されたグリッド上の時系列データに対してPromQLに似た即時レートを計算する集約関数です。
timeSeriesLastTwoSamples	PromQLに似た即時レートおよびデルタ計算のために時系列データを再サンプリングする集約関数です。
timeSeriesRateToGrid	指定されたグリッド上の時系列データに対してPromQLに似たレートを計算する集約関数です。
timeSeriesResampleToGridWithStaleness	指定されたグリッドのために時系列データを再サンプリングする集約関数です。
timeSeriesDerivToGrid	指定されたグリッド上の時系列データに対してPromQLに似た導関数を計算する集約関数です。
timeSeriesPredictLinearToGrid	指定されたグリッド上の時系列データに対してPromQLに似た線形予測を計算する集約関数です。
timeSeriesChangesToGrid	指定されたグリッド上の時系列データに対してPromQLに似た変化を計算する集約関数です。
timeSeriesResetsToGrid	指定されたグリッド上の時系列データに対してPromQLに似たリセットを計算する集約関数です。
groupConcat	一連の文字列から連結された文字列を計算し、デリミタで区切ってオプションで要素数に制限を設けます。
quantilePrometheusHistogram	線形補間を使用してヒストグラムの分位点を計算します。