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聚集函數(shù)從一個(gè)輸入值的集合計(jì)算出一個(gè)單一值。支持部分模式的聚合函數(shù)具備參與各種優(yōu)化的條件，例如并行聚合。

通用聚集函數(shù)

`array_agg` ( `anynonarray` ) → `anyarray` 將所有輸入值，包括空值，收集到一個(gè)數(shù)組中。	No
`array_agg` ( `anyarray` ) → `anyarray` 將所有輸入數(shù)組連接到一個(gè)更高維度的數(shù)組中。（輸入必須都具有相同的維度，并且不能為空的（empty）或空值（null））。	No
`avg` ( `smallint` ) → `numeric` `avg` ( `integer` ) → `numeric` `avg` ( `bigint` ) → `numeric` `avg` ( `numeric` ) → `numeric` `avg` ( `real` ) → `double precision` `avg` ( `double precision` ) → `double precision` `avg` ( `interval` ) → `interval` 計(jì)算所有非空輸入值的平均值（算術(shù)平均值）。	Yes
`bit_and` ( `smallint` ) → `smallint` `bit_and` ( `integer` ) → `integer` `bit_and` ( `bigint` ) → `bigint` `bit_and` ( `bit` ) → `bit` 計(jì)算所有非空輸入值的逐位AND。	Yes
`bit_or` ( `smallint` ) → `smallint` `bit_or` ( `integer` ) → `integer` `bit_or` ( `bigint` ) → `bigint` `bit_or` ( `bit` ) → `bit` 計(jì)算所有非空輸入值的逐位OR。	Yes
`bool_and` ( `boolean` ) → `boolean` 如果全部非空輸入值都為真則返回真，否則返回假。	Yes
`bool_or` ( `boolean` ) → `boolean` 如果任何非空輸入值為真則返回真，否則返回假。	Yes
`count` ( `*` ) → `bigint` 計(jì)算輸入行的數(shù)量。	Yes
`count` ( `"any"` ) → `bigint` 計(jì)算輸入值不為空的輸入行的數(shù)量。	Yes
`every` ( `boolean` ) → `boolean` 這是對(duì)應(yīng)`bool_and`的SQL標(biāo)準(zhǔn)的等效物。	Yes
`json_agg` ( `anyelement` ) → `json` `jsonb_agg` ( `anyelement` ) → `jsonb` 收集所有輸入值，包括空值，到一個(gè)JSON數(shù)組。根據(jù)`to_json`或`to_jsonb`將值轉(zhuǎn)換為JSON。	No
`json_object_agg` ( `key` `"any"`, `value` `"any"` ) → `json` `jsonb_object_agg` ( `key` `"any"`, `value` `"any"` ) → `jsonb` 將所有鍵/值對(duì)收集到一個(gè)JSON對(duì)象中。關(guān)鍵參數(shù)強(qiáng)制轉(zhuǎn)換為文本；值參數(shù)按照`to_json`或`to_jsonb`進(jìn)行轉(zhuǎn)換。值可以為空，但鍵不能（為空）。	No
`max` ( `see text` ) → `same as input type` 計(jì)算非空輸入值的最大值。適用于任何數(shù)字、字符串、日期/時(shí)間或enum類型，以及`inet`, `interval`, `money`, `oid`, `pg_lsn`,`tid`和任何這些類型的數(shù)組。	Yes
`min` ( `see text` ) → `same as input type` 計(jì)算非空輸入值的最小值。可用于任何數(shù)字、字符串、日期/時(shí)間或enum類型，以及`inet`, `interval`,`money`, `oid`, `pg_lsn`,`tid`和任何這些類型的數(shù)組。	Yes
`string_agg` ( `value` `text`, `delimiter` `text` ) → `text` `string_agg` ( `value` `bytea`, `delimiter` `bytea` ) → `bytea` 連接非空輸入值到字符串中。第一個(gè)值之后的每個(gè)值前面都有相應(yīng)的`分隔符（delimiter）`（如果它不為空）。	No
`sum` ( `smallint` ) → `bigint` `sum` ( `integer` ) → `bigint` `sum` ( `bigint` ) → `numeric` `sum` ( `numeric` ) → `numeric` `sum` ( `real` ) → `real` `sum` ( `double precision` ) → `double precision` `sum` ( `interval` ) → `interval` `sum` ( `money` ) → `money` 計(jì)算非空輸入值的總和。	Yes
`xmlagg` ( `xml` ) → `xml` 連接非空的XML輸入值。	No

應(yīng)該注意的是，除了count之外，這些函數(shù)在沒有選擇行時(shí)返回空值。特別地，行數(shù)的sum返回空（null），而不是預(yù)期的零，array_agg在沒有輸入行時(shí)返回空（null）而不是空數(shù)組。 coalesce函數(shù)可以在必要時(shí)用零或空數(shù)組代替空（null）。

聚合函數(shù) array_agg,json_agg, jsonb_agg,json_object_agg, jsonb_object_agg, string_agg,和 xmlagg,以及類似的用戶定義的聚合函數(shù)，根據(jù)輸入值的順序產(chǎn)生富有意義的不同的結(jié)果值。默認(rèn)情況下，這種排序是不指定的，但可以通過在聚合調(diào)用中寫入ORDER BY子句來控制。或者，從排序的子查詢提供輸入值通常也可以。例如：

SELECT xmlagg(x) FROM (SELECT x FROM test ORDER BY y DESC) AS tab;

注意，如果外部查詢級(jí)別包含其他處理，例如關(guān)聯(lián)，則此方法可能會(huì)失敗，因?yàn)檫@可能導(dǎo)致子查詢的輸出在計(jì)算聚合之前重新排序。

### 注意

<span id="id-1.4.8.27.8.1" class="indexterm"></span><span id="id-1.4.8.27.8.2" class="indexterm"></span>

布爾聚合 `bool_and` 和 `bool_or` 對(duì)應(yīng)于標(biāo)準(zhǔn)SQL聚合 `every` 和 `any` 或 `some`. 本數(shù)據(jù)庫 支持 `every`, 但不支持 `any` 或 `some`, 因?yàn)闃?biāo)準(zhǔn)語法中存在模糊性:

```sql
    SELECT b1 = ANY((SELECT b2 FROM t2 ...)) FROM t1 ...;

這里ANY可以被認(rèn)為是引入子查詢，或者是聚合函數(shù)，如果子查詢返回一行布爾值。因此，不能為這些聚合提供標(biāo)準(zhǔn)名稱。

注意事項(xiàng)

習(xí)慣使用其他 SQL 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的用戶可能會(huì)對(duì)count聚合應(yīng)用于整個(gè)表時(shí)的性能感到失望。一個(gè)類似下面的查詢：

    SELECT count(*) FROM sometable;

將需要與表大小成比例的工作：本數(shù)據(jù)庫將需要掃描整個(gè)表或包含表中所有行的索引。

用于統(tǒng)計(jì)的聚集函數(shù)表顯示了統(tǒng)計(jì)分析中常用的聚合函數(shù)。（這些被分離出來僅僅是為了避免使更常用的聚合列表混亂）。顯示為接受numeric_type的函數(shù)可用于所有類型smallint, integer,bigint, numeric, real, 和 double precision。在描述中提及N時(shí)，它意味著所有輸入表達(dá)式都非空的輸入行數(shù)。在所有情況下，如果計(jì)算沒有意義，則返回 null，例如當(dāng)N為 0 時(shí)。

用于統(tǒng)計(jì)的聚集函數(shù)

`corr` ( `Y` `double precision`, `X` `double precision` ) → `double precision` 計(jì)算相關(guān)系數(shù)。	Yes
`covar_pop` ( `Y` `double precision`, `X` `double precision` ) → `double precision` 計(jì)算總體協(xié)方差。	Yes
`covar_samp` ( `Y` `double precision`, `X` `double precision` ) → `double precision` 計(jì)算樣本協(xié)方差。	Yes
`regr_avgx` ( `Y` `double precision`, `X` `double precision` ) → `double precision` 計(jì)算自變量的平均值,`sum(X)/N`.	Yes
`regr_avgy` ( `Y` `double precision`, `X` `double precision` ) → `double precision` 計(jì)算因變量的平均值，`sum(Y)/N`.	Yes
`regr_count` ( `Y` `double precision`, `X` `double precision` ) → `bigint` 計(jì)算兩個(gè)輸入都非空的行數(shù)。	Yes
`regr_intercept` ( `Y` `double precision`, `X` `double precision` ) → `double precision` 計(jì)算由（`X`，`Y`）對(duì)決定的最小二乘擬合的線性方程的Y-截距。	Yes
`regr_r2` ( `Y` `double precision`, `X` `double precision` ) → `double precision` 計(jì)算相關(guān)系數(shù)的平方。	Yes
`regr_slope` ( `Y` `double precision`, `X` `double precision` ) → `double precision` 計(jì)算由（`X`, `Y`）對(duì)決定的最小二乘擬合的線性方程的斜率。	Yes
`regr_sxx` ( `Y` `double precision`, `X` `double precision` ) → `double precision` 計(jì)算自變量的“平方和” `sum(X^2) - sum(X)^2/N`.	Yes
`regr_sxy` ( `Y` `double precision`, `X` `double precision` ) → `double precision` 計(jì)算獨(dú)立變量乘以因變量的“sum of products”， `sum(XY) - sum(X) sum(Y)/N`.	Yes
`regr_syy` ( `Y` `double precision`, `X` `double precision` ) → `double precision` 計(jì)算因變量的“平方和”， `sum(Y^2) - sum(Y)^2/N`.	Yes
`stddev` ( `numeric_type` ) → `double precision` for `real` or `double precision`, otherwise `numeric` 這是`stddev_samp`的一個(gè)歷史別稱。	Yes
`stddev_pop` ( `numeric_type` ) → `double precision` for `real` or `double precision`, otherwise `numeric` 計(jì)算輸入值的總體標(biāo)準(zhǔn)差。	Yes
`stddev_samp` ( `numeric_type` ) → `double precision` for `real` or `double precision`, otherwise `numeric` 計(jì)算輸入值的樣本標(biāo)準(zhǔn)差。	Yes
`variance` ( `numeric_type` ) → `double precision` for `real` or `double precision`, otherwise `numeric` 這是 `var_samp` 的一個(gè)歷史別稱。	Yes
`var_pop` ( `numeric_type` ) → `double precision` for `real` or `double precision`, otherwise `numeric` 計(jì)算輸入值的總體方差（總體標(biāo)準(zhǔn)差的平方）。	Yes
`var_samp` ( `numeric_type` ) → `double precision` for `real` or `double precision`, otherwise `numeric` 計(jì)算輸入值的樣本方差（樣本標(biāo)準(zhǔn)差的平方）。	Yes

有序集聚集函數(shù)表顯示了一些使用ordered-set aggregate語法的聚合函數(shù)。這些函數(shù)有時(shí)被稱為“inverse distribution”函數(shù)。它們的聚合輸入是通過ORDER BY引入的，它們還可以接受未聚合的direct argument，但只計(jì)算一次。所有這些函數(shù)在其聚合的輸入中都忽略空（null）值。對(duì)于使用fraction(fraction)參數(shù)的函數(shù)，分?jǐn)?shù)值必須在 0 到 1 之間;否則將拋出一個(gè)錯(cuò)誤。但是，空分?jǐn)?shù)值簡單地產(chǎn)生一個(gè)空結(jié)果。

有序集聚集函數(shù)

`mode` () `WITHIN GROUP` ( `ORDER BY` `anyelement` ) → `anyelement` 計(jì)算mode，即聚合參數(shù)最頻繁的值（如果有多個(gè)相同頻繁的值，第一個(gè)可以任意選擇）。聚合參數(shù)必須是可排序類型。	No
`percentile_cont` ( `fraction` `double precision` ) `WITHIN GROUP` ( `ORDER BY` `double precision` ) → `double precision` `percentile_cont` ( `fraction` `double precision` ) `WITHIN GROUP` ( `ORDER BY` `interval` ) → `interval` 計(jì)算continuous percentile，該值對(duì)應(yīng)于聚合參數(shù)值的有序集合中的指定`分?jǐn)?shù)（fraction）`。如果需要，這將在相鄰的輸入項(xiàng)之間插入。	No
`percentile_cont` ( `fractions` `double precision[]` ) `WITHIN GROUP` ( `ORDER BY` `double precision` ) → `double precision[]` `percentile_cont` ( `fractions` `double precision[]` ) `WITHIN GROUP` ( `ORDER BY` `interval` ) → `interval[]` 計(jì)算多個(gè)連續(xù)的百分位數(shù)。結(jié)果是一個(gè)與`分?jǐn)?shù)（fractions）`參數(shù)具有相同維數(shù)的數(shù)組，每個(gè)非空元素都被對(duì)應(yīng)于該百分位的（可能插值的）值所替換。	No
`percentile_disc` ( `fraction` `double precision` ) `WITHIN GROUP` ( `ORDER BY` `anyelement` ) → `anyelement` 計(jì)算離散百分比（discrete percentile），即聚合參數(shù)值的有序集合中的第一個(gè)值，該值在排序中的位置等于或超過指定的`fraction`。聚合參數(shù)必須是可排序類型。	No
`percentile_disc` ( `fractions` `double precision[]` ) `WITHIN GROUP` ( `ORDER BY` `anyelement` ) → `anyarray` 計(jì)算多個(gè)離散百分位數(shù)。結(jié)果是一個(gè)與`fractions`參數(shù)具有相同維數(shù)的數(shù)組，每個(gè)非空元素都被對(duì)應(yīng)于該百分位的輸入值替換。聚合參數(shù)必須是可排序類型。	No

列在假想集聚集函數(shù)表中的每個(gè)“hypothetical-set”聚合都與同名窗口函數(shù)相關(guān)聯(lián)。在每種情況下，聚合的結(jié)果都是相關(guān)的窗口函數(shù)將為由args構(gòu)造的“hypothetical”行返回的值，如果將這樣的行添加到sorted_args表示的已排序行組中。對(duì)于這些函數(shù)中的每一個(gè)，args中給出的直接參數(shù)列表必須與sorted_args中給出的聚合參數(shù)的數(shù)量和類型匹配。與大多數(shù)內(nèi)置聚合不同，這些聚合不是嚴(yán)格的，也就是說它們不會(huì)刪除包含空值的輸入行。空值根據(jù)ORDER BY子句中指定的規(guī)則排序。

假想集聚集函數(shù)

`rank` ( `args` ) `WITHIN GROUP` ( `ORDER BY` `sorted_args` ) → `bigint` 計(jì)算假設(shè)行的排名，包括間隔，就是說在它的對(duì)等組中第一行的行號(hào)。	No
`dense_rank` ( `args` ) `WITHIN GROUP` ( `ORDER BY` `sorted_args` ) → `bigint` 計(jì)算假設(shè)行的排名，沒有間隔；這個(gè)功能有效地計(jì)數(shù)對(duì)等組。	No
`percent_rank` ( `args` ) `WITHIN GROUP` ( `ORDER BY` `sorted_args` ) → `double precision` 計(jì)算假設(shè)行的相關(guān)排行，也就是（`rank` - 1)）/ （total rows - 1）。取值范圍為 0 到 1（含）。	No
`cume_dist` ( `args` ) `WITHIN GROUP` ( `ORDER BY` `sorted_args` ) → `double precision` 計(jì)算累積分布，也就是（前面或具有假設(shè)行的對(duì)等行數(shù)）/（總行數(shù)）。取值范圍為 1/`N` 到 1。	No

分組操作

GROUPING ( group_by_expression(s) ) → integer

返回一個(gè)位掩碼以指示哪個(gè)GROUP BY表達(dá)式?jīng)]有包含在當(dāng)前分組集中。比特位被分配給最右邊的參數(shù)對(duì)應(yīng)于最低有效位;如果對(duì)應(yīng)的表達(dá)式包含在生成當(dāng)前結(jié)果行的分組集的分組條件中，則每個(gè)位為0，如果不包含則為1。

GROUPING函數(shù)的參數(shù)實(shí)際上并不求值，但它們必須與相關(guān)查詢級(jí)別的GROUP BY子句中給出的表達(dá)式完全匹配。例如：

    => SELECT * FROM items_sold;
     make  | model | sales
    -------+-------+-------
     Foo   | GT    |  10
     Foo   | Tour  |  20
     Bar   | City  |  15
     Bar   | Sport |  5
    (4 rows)

    => SELECT make, model, GROUPING(make,model), sum(sales) FROM items_sold GROUP BY ROLLUP(make,model);
     make  | model | grouping | sum
    -------+-------+----------+-----
     Foo   | GT    |        0 | 10
     Foo   | Tour  |        0 | 20
     Bar   | City  |        0 | 15
     Bar   | Sport |        0 | 5
     Foo   |       |        1 | 30
     Bar   |       |        1 | 20
           |       |        3 | 50
    (7 rows)

在這里，前四行中的grouping值0表明這些已經(jīng)正常分組，在兩個(gè)分組列上。值1表示model沒有在倒數(shù)兩行中分組，值3表示無論是make還是model都沒有在最后一行中分組（因此，這是所有輸入行的聚合）。

MEDIAN

描述

該函數(shù)是一個(gè)假設(shè)連續(xù)分布模型的逆分布函數(shù)。它采用一個(gè)數(shù)字或日期時(shí)間值，并返回中間值或插值，該值在值排序后將成為中間值。在計(jì)算中忽略NULL。

語法

MEDIAN(expr) [ OVER (query_partition_clause) ]

參數(shù)

參數(shù)	說明
expr	可以為任何數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)類型或者能夠隱式轉(zhuǎn)換為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)類型的非數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)類型作為參數(shù)。

返回類型

如果只指定expr，則函數(shù)返回的數(shù)據(jù)類型與參數(shù)的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)類型相同。如果指定OVER子句，則數(shù)據(jù)庫將確定具有最高數(shù)字優(yōu)先級(jí)的參數(shù)，將其余參數(shù)隱式轉(zhuǎn)換為該數(shù)據(jù)類型，并返回該數(shù)據(jù)類型。

示例

create table median_test_t_1(i interval);
insert into median_test_t_1 values(interval '1 day 1 second');
insert into median_test_t_1 values(interval '2 day 1 second');
insert into median_test_t_1 values(interval '2 day 2 second');
select median(i) from median_test_t_1;
   median    
-------------
 02 00:00:01

GROUPING_ID

描述

該函數(shù)返回與一行相關(guān)聯(lián)的GROUPING位向量對(duì)應(yīng)的數(shù)字。

GROUPING_ID僅適用于包含GROUP BY擴(kuò)展名（如ROLLUP或CUBE）和GROUPING函數(shù)的SELECT語句。
在具有許多GROUP BY表達(dá)式的查詢中，確定特定行的GROUP BY級(jí)別需要許多GROUPING函數(shù)，這會(huì)導(dǎo)致繁瑣的SQL。GROUPING_ID在這些情況下很有用。
GROUPING_ID在功能上等效于獲取多個(gè)GROUPING函數(shù)的結(jié)果，并將它們連接到一個(gè)位向量（一個(gè)由1和0組成的字符串）中。通過使用GROUPING_ID，可以避免使用多個(gè)GROUPING函數(shù)，并使行篩選條件更易于表達(dá)。使用GROUPING_ID可以更容易地進(jìn)行行篩選，因?yàn)樗璧男锌梢杂肎ROUPING_ID=n的單個(gè)條件來標(biāo)識(shí)。當(dāng)在單個(gè)表中存儲(chǔ)多個(gè)聚合級(jí)別時(shí)，該函數(shù)特別有用。

語法

GROUPING_ID(expr[, expr]...)

參數(shù)

參數(shù)	說明
expr	為`GROUP BY`子句中的一個(gè)表達(dá)式。

返回類型

返回 NUMBER數(shù)據(jù)類型。

示例

create table aggregate_functions_tb_agg(VARCHAR2_1 VARCHAR2(100),INTEGER_1 INTEGER);
insert into aggregate_functions_tb_agg(VARCHAR2_1,INTEGER_1) values('aggregate_functions_tb_agg',10);
select sum(INTEGER_1),grouping_id(VARCHAR2_1) from aggregate_functions_tb_agg group by VARCHAR2_1;
 sum | grouping 
-----+----------
  10 |        0

GROUPING

描述

該函數(shù)將超級(jí)聚合行與常規(guī)分組行區(qū)分開來。ROLLUP和CUBE等GROUP BY擴(kuò)展生成超級(jí)聚合行，其中所有值的集合由null表示。使用GROUPING函數(shù)，可以將表示超級(jí)聚合行中所有值集的null與常規(guī)行中的null區(qū)分開來。

GROUPING函數(shù)中的表達(dá)式必須與GROUP BY子句中的某個(gè)表達(dá)式匹配。

語法

GROUPING(expr)

參數(shù)

參數(shù)	說明
expr	為`GROUP BY`中的一個(gè)表達(dá)式

返回類型

返回NUMBER類型數(shù)據(jù)。

如果行中expr的值是表示所有值的集合的NULL，則函數(shù)返回值1。
否則，返回零。

示例

create temp view gstest1(a,b,v)
  as values (1,1,10),(1,1,11),(1,2,12),(1,2,13),(1,3,14),
            (2,3,15),
            (3,3,16),(3,4,17),
            (4,1,18),(4,1,19);

select a, b, grouping(a,b), sum(v), count(*), max(v)
  from gstest1 group by rollup (a,b);
 a | b | grouping | sum | count | max 
---+---+----------+-----+-------+-----
 1 | 1 |        0 |  21 |     2 |  11
 1 | 2 |        0 |  25 |     2 |  13
 1 | 3 |        0 |  14 |     1 |  14
 1 |   |        1 |  60 |     5 |  14
 2 | 3 |        0 |  15 |     1 |  15
 2 |   |        1 |  15 |     1 |  15
 3 | 3 |        0 |  16 |     1 |  16
 3 | 4 |        0 |  17 |     1 |  17
 3 |   |        1 |  33 |     2 |  17
 4 | 1 |        0 |  37 |     2 |  19
 4 |   |        1 |  37 |     2 |  19
   |   |        3 | 145 |    10 |  19

GRUOP_ID

描述

該函數(shù)區(qū)分由GROUP BY規(guī)范產(chǎn)生的重復(fù)組。它在從查詢結(jié)果中篩選出重復(fù)分組時(shí)非常有用。它返回一個(gè)NUMBER類型的值來唯一標(biāo)識(shí)重復(fù)的組。此函數(shù)僅適用于包含GROUP BY子句的SELECT語句。

如果某個(gè)特定分組存在n個(gè)重復(fù)項(xiàng)，則GROUP_ID返回0到n-1范圍內(nèi)的數(shù)字。

語法

GROUP_ID()

返回類型

返回NUMBER類型數(shù)據(jù)。

示例

create table t(a int, b int, c int);
insert into t(a, b, c) values(1, 2, 3);
select a, b, c, grouping(a,b,c), group_id() from t group by cube(a,b,c) order by a, b, c, grouping(a, b, c), group_id();
 a | b | c | grouping | group_id 
---+---+---+----------+----------
 1 | 2 | 3 |        0 |        0
 1 | 2 |   |        1 |        0
 1 |   | 3 |        2 |        0
 1 |   |   |        3 |        0
   | 2 | 3 |        4 |        0
   | 2 |   |        5 |        0
   |   | 3 |        6 |        0
   |   |   |        7 |        0

COLLECT

描述

該函數(shù)將任何類型的列作為其參數(shù)，并從所選行中創(chuàng)建輸入類型的嵌套表。要獲得該函數(shù)的結(jié)果，必須在CAST函數(shù)中使用它。

若列本身是集合，則COLLECT的輸出是集合的嵌套表。

語法

COLLECT(column)

參數(shù)

參數(shù)	說明
column	可以為任何類型的列。

返回類型

返回結(jié)果是輸入類型的嵌套表。

示例

CREATE TABLE collect_warehouses
    ( warehouse_id       NUMBER(3) 
    , warehouse_name     VARCHAR2(35)
    , location_id        NUMBER(4)
    );
CREATE TYPE collect_warehouse_name_t AS TABLE OF VARCHAR2(35);
INSERT INTO collect_warehouses VALUES (1,'Southlake, Texas',1400);
INSERT INTO collect_warehouses VALUES (2,'San Francisco',1500);
INSERT INTO collect_warehouses VALUES (3,'New Jersey',1600);
INSERT INTO collect_warehouses VALUES (4,'Seattle, Washington',1700);
SELECT CAST(COLLECT(warehouse_name) AS collect_warehouse_name_t) "Warehouses" FROM collect_warehouses;
                               Warehouses                                
-------------------------------------------------------------------------
 {"Southlake, Texas","San Francisco","New Jersey","Seattle, Washington"}

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通用聚集函數(shù)

注意事項(xiàng)

用于統(tǒng)計(jì)的聚集函數(shù)

有序集聚集函數(shù)

假想集聚集函數(shù)

分組操作

MEDIAN

描述

語法

參數(shù)

返回類型

示例

GROUPING_ID

描述

語法

參數(shù)

返回類型

示例

GROUPING

描述

語法

參數(shù)

返回類型

示例

GRUOP_ID

描述

語法

返回類型

示例

COLLECT

描述

語法

參數(shù)

返回類型

示例