集約関数

ClickHouseは、すべての標準SQL集約関数（sum, avg, min, max, count）をサポートしており、さらに多くの他の集約関数も提供しています。

ページ	説明
intervalLengthSum	すべての範囲（数値軸上のセグメント）の共通部分の合計長を計算します。
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。
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。
groupArrayMovingSum	入力値の移動合計を計算します。
groupBitmapAnd	ビットマップカラムのANDを計算し、UInt64型のカーディナリティを返します。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を返します。
topKWeighted	指定されたカラム内でおおよそ最も頻繁に出現する値の配列を返します。結果の配列は値の近似頻度の降順にソートされます（値自体ではなく）。さらに、値の重みが考慮されます。
distinctJSONPaths	JSONカラムに保存された異なるパスのリストを計算します。
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。
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系列の分位点を計算します。
largestTriangleThreeBuckets	入力データにLargest-Triangle-Three-Bucketsアルゴリズムを適用します。
approx_top_sum	指定されたカラム内でおおよそ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。
covarSamp	Σ((x - x̅)(y - y̅)) / (n - 1) の値を計算します。
groupBitmapOr	ビットマップカラムのORを計算し、UInt64型のカーディナリティを返します。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を返します。これは groupBitmapMerge と等価です。
varSamp	データセットの標本分散を計算します。
cramersVBiasCorrected	Cramer's Vを計算しますが、バイアス補正を使用します。
quantiles Functions	quantiles, quantilesExactExclusive, quantilesExactInclusive, quantilesGK
anyLast	カラムの最後に遭遇した値を選択します。
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。
stddevPopStable	結果はvarPopの平方根となります。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。
maxIntersections	一群の区間が互いに交差する最大の回数を計算する集約関数です（すべての区間が少なくとも1回交差する場合）。
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作成する集約関数です。
min	値のグループの最小値を計算する集約関数です。
sumMapWithOverflow	key配列で指定されたキーに従って、value配列を合計します。キーはソートされた順序で、対応するキーの合計値を含む二つの配列のタプルを返します。overflowありで合計処理を行う点で、sumMap関数とは異なります。
uniq	引数の異なる値の概算数を計算します。
quantileTDigest	t-digestアルゴリズムを使用して数値データ系列の概算分位点を計算します。
groupArrayMovingAvg	入力値の移動平均を計算します。
rankCorr	順位相関係数を計算します。
covarSampStable	covarSampと似ていますが、計算誤差が小さくなるように遅く動作します。
avgWeighted	加重算術平均を計算します。
skewSamp	シーケンスの標本歪度を計算します。
groupArrayInsertAt	指定された位置に値を配列に挿入します。
array_concat_agg	array_concat_agg関数のドキュメント
entropy	値のカラムについてのシャノンエントロピーを計算します。
uniqTheta	Theta Sketchフレームワークを使用して異なる引数値の概算数を計算します。
quantileDeterministic	数値データ系列の概算分位点を計算します。
simpleLinearRegression	単純（一次元）線形回帰を実施します。
covarPop	母集団の共分散を計算します。
groupBitmapXor	ビットマップカラムのXORを計算し、UInt64型のカーディナリティを返します。サフィックス -State を使用すると、ビットマップオブジェクトを返します。
maxMap	key配列で指定されたキーに従って、value配列から最大値を計算します。
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。動作が遅くなるが、計算誤差が小さくなります。
avg	算術平均を計算します。
kurtPop	シーケンスの尖度を計算します。
aggThrow	この関数は例外の安全性をテストする目的で使用できます。指定された確率で作成時に例外をスローします。
argMin	最小の val 値に対する arg 値を計算します。同じ val を持つ複数の行が存在する場合、どの関連する arg が返されるかは決定的ではありません。
first_value	これは 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。NULL値を処理する必要があるためです（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）。
sumKahan	Kahan補正加算アルゴリズムを使用して数の合計を計算します。
count	行数またはNULLでない値の数をカウントします。
deltaSumTimestamp	連続する行間の差を加算します。差が負の場合は無視されます。
studentTTest	二つの母集団からのサンプルにスチューデントt検定を適用します。
sumWithOverflow	数の合計を計算し、結果のデータ型が入力パラメータと同じであることを確認します。この型の最大値を超える場合は、オーバーフローを考慮して計算されます。
sum	合計を計算します。数値に対してのみ機能します。
boundingRatio	一群の値に対して、最も左と最も右の点間の傾きを計算する集約関数です。
uniqExact	異なる引数値の正確な数を計算します。
exponentialTimeDecayedCount	時系列のインデックス t における累積指数減衰を返します。
sumCount	数の合計を計算し、同時に行数をカウントします。この関数はClickHouseのクエリオプティマイザ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、それらは単一の sumCount 関数に置き換えられて計算が再利用されます。この関数は明示的に使用されることは稀です。
varSampStable	データセットの標本分散を計算します。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。動作が遅くなりますが、計算誤差が小さくなります。
topK	指定されたカラム内でおおよそ最も頻繁に出現する値の配列を返します。結果の配列は値の近似頻度の降順にソートされます（値自体ではなく）。
maxIntersectionsPosition	maxIntersections 関数の出現位置を計算する集約関数です。
stddevSampStable	結果は varSamp の平方根となります。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。
varPop	母集団の分散を計算します。
quantileExactWeighted	各要素の重みを考慮して、数値データ系列の分位点を正確に計算します。
covarPopMatrix	N変数における母集団共分散行列を返します。
sparkbar	この関数は、値 x およびこれらの値の区間 [min_x, max_x] にわたる繰り返し率 y の頻度ヒストグラムをプロットします。
contingency	contingency 関数は、テーブル内の二列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、平方根の分母が異なります。
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、重みの更新方法（Adam、単純SGD、モメンタム、ネステロフ）をいくつか持っています。
analysisOfVariance	一元配置分散分析（ANOVAテスト）の統計検定を提供します。これは、すべてのグループが同じ平均を持っているかどうかを調べるために、通常分布の観測値のいくつかのグループに対して行われるテストです。
groupConcat	文字列のグループから連結された文字列を計算し、オプションで区切り文字で区切り、最大要素数で制限することができます。
exponentialTimeDecayedMax	時点 t における指数平滑化移動平均の最大値を、t-1 のそれとともに返します。
any	カラムの最初に遭遇した値を選択します。
covarSampMatrix	N変数における標本共分散行列を返します。
groupArrayLast	最後の引数値の配列を作成します。
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。データに一つのユニークな非NULL値しか存在しないかどうかを確認します。
theilsU	theilsU 関数は、テーブル内の二列間の関連性を測定するTheils' U不確実性係数を計算します。
cramersV	cramersV 関数の結果は0（変数間に関連がないことを示す）から1までの範囲であり、すべての値が他の変数によって完全に決定される場合のみ1に達します。これは、二つの変数間の関連性をその最大変動のパーセンテージとして見ることができます。
last_value	最後に遭遇した値を選択します。これは anyLast に似ていますが、NULLを受け入れることができます。
quantileTiming	決定された精度で数値データ系列の分位点を計算します。
groupBitmap	符号なし整数カラムからのビットマップまたは集約計算で、UInt64型のカーディナリティを返します。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を返します。
minMap	key配列で指定されたキーに従って、value配列から最小値を計算します。
exponentialTimeDecayedAvg	時点 t における時間系列の指数平滑化加重移動平均の値を返します。
skewPop	シーケンスの歪度を計算します。
mannWhitneyUTest	二つの母集団からのサンプルにマン・ホイットニー順位検定を適用します。
quantileGK	Greenwald-Khannaアルゴリズムを使用して数値データ系列の分位点を計算します。
groupArrayIntersect	指定された配列の交差を返します（すべての指定された配列に存在する配列の項目を返します）。
estimateCompressionRatio	列を圧縮せずに、その圧縮率を推定します。
groupArraySample	引数値のサンプル配列を作成します。結果の配列のサイズは 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。
stddevSamp	結果は varSamp の平方根となります。
quantile	数値データ系列の概算分位点を計算します。
groupArray	引数値の配列を作成します。値は任意の（不確定な）順序で配列に追加できます。
exponentialTimeDecayedSum	時点 t における時間系列の指数平滑化移動平均値の合計を返します。
categoricalInformationValue	各カテゴリについての (P(tag = 1) - P(tag = 0))(log(P(tag = 1)) - log(P(tag = 0))) の値を計算します。
corr	ピアソンの相関係数を計算します。
approx_top_k	指定されたカラム内でおおよそ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。
corrMatrix	N変数における相関行列を計算します。
quantileDD	相対誤差保証を持つサンプルの概算分位点を計算します。
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。各クエリ実行スレッド内で半分以上のケースで出現する値がある場合、この値が返されます。通常、結果は非決定的です。
quantileBFloat16	bfloat16数からなるサンプルの概算分位点を計算します。
max	値のグループから最大値を計算する集約関数です。
groupBitXor	数値のシリーズに対してビット単位の XOR を適用します。
quantileTimingWeighted	決定された精度で、各シーケンスメンバーの重みに応じて数値データ系列の分位点を計算します。
quantileInterpolatedWeighted	各要素の重みを考慮して、線形補間を使用して数値データ系列の分位点を計算します。
stddevPop	結果は varPop の平方根となります。
uniqCombined	異なる引数値の概算数を計算します。
covarPopStable	母集団の共分散を計算します。
argMax	最大の val 値に対する arg 値を計算します。
groupBitOr	数値のシリーズに対してビット単位の OR を適用します。
quantileTDigestWeighted	t-digestアルゴリズムを使用して数値データ系列の概算分位点を計算します。
distinctDynamicTypes	Dynamicカラムに保存された異なるデータ型のリストを計算します。
sumMap	key配列で指定されたキーに基づいて、value配列を合計します。オーバーフローなしで対応するキーの合計値を含む、ソートされたキーの配列と二つの配列のタプルを返します。
kurtSamp	シーケンスの標本尖度を計算します。
stochasticLogisticRegression	この関数は確率的ロジスティック回帰を実装します。二値分類問題に使用でき、確率的線形回帰と同じ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。
exponentialMovingAverage	定められた時間の値の指数移動平均を計算します。
uniqCombined64	異なる引数値の概算数を計算します。これはuniqCombinedと同じですが、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。
meanZTest	二つの母集団からのサンプルに対して平均z検定を適用します。
uniqHLL12	HyperLogLogアルゴリズムを使用して異なる引数値の概算数を計算します。
groupArrayArray	配列をこれらの配列のより大きな配列に集約します。
groupUniqArray	異なる引数値から配列を作成します。
groupBitAnd	数値の系列に対してビット単位の AND を適用します。
deltaSum	連続する行間の算術的差を合計します。
groupArraySorted	昇順に最初のN項目を持つ配列を返します。
quantileExact Functions	quantileExact, quantileExactLow, quantileExactHigh, quantileExactExclusive, quantileExactInclusive 関数