Clickhouse常用函数

最新推荐文章于 2025-11-29 06:30:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-29 06:30:00 发布 · 1k 阅读

6 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#clickhouse #java

clickhouse 专栏收录该内容

1 篇文章

订阅专栏

ClickHouse常用统计、质量控制及类型转换函数详解

ClickHouse 是一个高性能的列式数据库管理系统，广泛应用于大数据分析场景。本文将详细介绍其常用的统计函数、质量控制指标函数以及类型转换函数，涵盖总数、平均值、标准差、分位数、中位数、众数、峰度、偏度、CPK、CA、CP等指标的实现方法。

一、统计函数

1. 总数（Count）

用于计算行数或满足条件的记录数。

SELECT count(*) AS total FROM table_name;  -- 总行数
SELECT count(column) AS non_null_count FROM table_name;  -- 非空值的数量

2. 平均值（Average）

计算数值列的平均值。

SELECT avg(value) AS average_value FROM measurements;

3. 标准差（Standard Deviation）

计算样本标准差（stddevSamp）或总体标准差（stddevPop）。

SELECT 
    stddevSamp(value) AS sample_stddev, 
    stddevPop(value) AS population_stddev 
FROM data_table;

4. 分位数（Quantile）

计算指定分位数，例如中位数（0.5分位数）。

SELECT 
    quantile(0.5)(value) AS median,  -- 中位数
    quantile(0.9)(value) AS percentile_90  -- 第90百分位数
FROM sales_data;

5. 众数（Mode）

通过 topK 函数获取出现频率最高的值：

SELECT arrayElement(topK(1)(value), 1) AS mode FROM data_table;

6. 总和（Sum）

计算数值列的总和。

SELECT sum(revenue) AS total_revenue FROM sales;

7. 峰度（Kurtosis）与偏度（Skewness）

需通过数学公式手动计算：

SELECT 
    avg(value) AS mean,
    pow(avg(pow(value - mean, 3)), 1/3) / pow(stddevSamp(value), 1) AS skewness,
    (avg(pow(value - mean, 4)) / pow(stddevSamp(value), 4)) - 3 AS kurtosis
FROM data_table;

二、质量控制指标函数

1. 过程能力指数（CP）

衡量过程能力与规格范围的匹配程度：

-- 假设 USL（上规格限）和 LSL（下规格限）已知
SELECT 
    (USL - LSL) / (6 * stddevSamp(value)) AS CP 
FROM measurements;

2. 过程性能指数（CPK）

评估过程中心位置与规格限的匹配程度：

SELECT 
    MIN(
        (USL - avg_value) / (3 * std_dev),
        (avg_value - LSL) / (3 * std_dev)
    ) AS CPK
FROM (
    SELECT 
        avg(value) AS avg_value,
        stddevSamp(value) AS std_dev
    FROM measurements
);

3. 过程能力分析（CA）

综合 CP 和 CPK 的分析，需结合具体业务场景定义公式。

三、类型转换函数

1. 数值类型转换

SELECT 
    toInt32('123') AS int_value,          -- 字符串转整数
    toFloat64('3.14') AS float_value,     -- 字符串转浮点数
    toString(42) AS string_value          -- 整数转字符串

2. 日期与时间转换

SELECT 
    toDate('2023-01-15') AS date_value,          -- 字符串转日期
    toDateTime('2023-01-15 14:30:00') AS datetime_value,  -- 字符串转DateTime
    formatDateTime(now(), '%Y-%m-%d %H:%M:%S') AS formatted_time  -- 格式化当前时间

3. 数组操作

SELECT 
    arrayJoin([1, 2, 3]) AS element,  -- 展开数组为多行
    arraySum([10, 20, 30]) AS total   -- 数组元素求和

4. 条件转换

SELECT 
    ifNull(value, 0) AS safe_value,    -- 将NULL转为0
    coalesce(NULL, 'default') AS coalesced_value  -- 返回第一个非NULL值

四、示例场景：电商数据分析

表结构

CREATE TABLE sales (
    entity_id UInt32,
    datetime DateTime,
    type Enum8('click' = 1, 'view' = 2),
    value Float64
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY datetime;

示例查询

-- 计算不同类型的平均值和标准差
SELECT 
    type,
    avg(value) AS average,
    stddevSamp(value) AS std_dev,
    quantile(0.5)(value) AS median
FROM sales
GROUP BY type;

-- 计算CPK（假设 USL=100, LSL=50）
WITH 
    (SELECT avg(value) FROM sales WHERE type = 'click') AS mean,
    (SELECT stddevSamp(value) FROM sales WHERE type = 'click') AS std_dev
SELECT 
    MIN(
        (100 - mean) / (3 * std_dev),
        (mean - 50) / (3 * std_dev)
    ) AS CPK;