BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс по Greenplum » Агрегированные выражения в Greenplum

Агрегированные выражения в Greenplum

Агрегированное выражение представляет собой применение агрегатной функции к строкам, выбранным запросом. Агрегатная функция сводит несколько входных данных к одному  выходному значению, такому как сумма или среднее значение входов. Синтаксис агрегированного выражения:

aggregate_name (expression [ , ... ] ) [FILTER (WHERE condition)]

aggregate_name (ALL expression [ , ... ] ) [FILTER (WHERE condition)]

aggregate_name (DISTINCT expression [ , ... ] ) [FILTER (WHERE condition)]

aggregate_name ( * ) [FILTER (WHERE condition)] 

 

Где aggregate_name- это ранее определенный агрегат (возможно, с именем схемы), а выражение - это любое выражение значения, которое само не содержит  агрегированное выражение.

Первая форма агрегированного выражения вызывает агрегат по всем строкам ввода, для которых данное выражение(я) дает не нулевые значения. Вторая форма аналогична  первой, поскольку по умолчанию используется значение ALL. Третья форма вызывает агрегат для всех различных ненулевых значений выражений, найденных во входных строках. Последняя форма вызывает агрегат  один раз для каждой строки ввода, независимо от нулевых или ненулевых значений; поскольку конкретное значение ввода не указывается, она обычно полезна только для агрегатной функции count(*) агрегатной функции.

Например, count(*) дает общее количество строк ввода; count(f1) дает количество строк ввода, в которых f1 не является нулем; count(distinct f1) дает  количество различных ненулевых значений f1.

Предложение FILTER позволяет задать условие, чтобы ограничить входные строки для агрегатной функции. Например:

SELECT count(*) FILTER (WHERE gender='F') FROM employee;

 

Условие WHERE в предложении FILTER не может содержать функцию возврата набора, подзапрос, оконную функцию или внешнюю ссылку. При использовании определяемой пользователем агрегатной  функция перехода состояния должна быть объявлена как STRICT (см. CREATE AGGREGATE).

Greenplum Database предоставляет специальные агрегированные выражения для обратных функций распределения. Они выглядят следующим образом:

PERCENTILE_CONT(_percentage_) WITHIN GROUP (ORDER BY _expression_)

PERCENTILE_DISC(_percentage_) WITHIN GROUP (ORDER BY _expression_)

 

В настоящее время с ключевым словом WITHIN GROUP используются только эти два выражения. Greenplum Database также предоставляет агрегатную функцию MEDIAN, которая  возвращает 50-процентное значение результата PERCENTILE_CONT.

 

Ограничения агрегированных выражений

Ниже перечислены основные ограничения агрегированных выражений:

  1. Нельзя использовать эти агрегатные выражения с ключевыми словами ALL, DISTINCT, FILTER и OVER.
  2. Нельзя использовать эти агрегатные выражения со спецификациями группировки, CUBE, ROLLUP и GROUPING SETS.
  3. Агрегированное выражение может появляться только в списке результатов или в предложении HAVING команды SELECT. Оно запрещено в других предложениях, таких как WHERE, поскольку эти предложения логически оцениваются до формирования результатов агрегатов.
  4. Если агрегированное выражение встречается в подзапросе, то обычно оно оценивается по строкам подзапроса. Но есть исключение: если аргументы агрегата содержат только переменные внешнего уровня, тогда агрегат относится к ближайшему внешнему уровню и оценивается по строкам этого запроса. В таком случае агрегированное выражение является внешней ссылкой для подзапроса, в котором оно встречается, и действует как константа при любой оценке этого подзапроса. Ограничение на появление только в списке результатов или в предложении HAVING действует в отношении уровня запроса, к которому принадлежит агрегат.

 

В настоящее время Greenplum не поддерживает DISTINCT с более чем одним входным выражением.

 

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Работа с файлами журнала Greenplum Chorus
Следующая статья →
Разрешение подключений к базе данных Greenplum

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • Нашей компанией был реализован проект автоматизации конвейера данных на базе СПО ETL-инструмента Apache NiFi для клиента ООО «Императорский Монетный Двор» в части актуализации данных, передаваемых из Системы Oracle в Anaplan.

  • KERAMA MARAZZI — международный бренд, входящий в число лидеров глобального рынка керамики. Бизнес компании охватывает весь процесс создания керамических изделий, от глиняных карьеров до фирменной розницы во всех крупных городах РФ и за рубежом.

  • АО «Новосибирскэнергосбыт» является единственным гарантирующим поставщиком электроэнергии на территории г. Новосибирска и Новосибирской области. Предприятие отвечает за электроснабжение клиентов, закупая электроэнергию на оптовом рынке, регулируя поставку электроэнергии через договорные отношения с сетевыми организациями.

  • ИНВИТРО
    ИНВИТРО – крупнейшая частная медицинская компания в России, специализирующаяся на лабораторной диагностике и оказании других медицинских услуг.
     
    ИНВИТРО располагает 9 самыми современными лабораторными комплексами и крупнейшей в Восточной Европе сетью более чем из 900 медицинских офисов. Страны присутствия — Россия, Украина, Казахстан, Беларусь.
     
  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.