ClickHouse实现lag功能，非时间列位移

最新推荐文章于 2024-07-26 17:19:21 发布
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分类专栏： ClickHouse
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ch版本：20.4.2.9

要实现非时间列lag能力

有两列：stime和states

主要用到的函数：

arraysort函数是对array进行排序，一般来说arraysort是针对一个列，但是我们这哥states是没有办法进行排序的，所以借助stime这一列进行辅助排序

select arraymap(k,l->(k,l),
arraysort((x,y)->y,grouparray(states),groupbyarray(stime)) as arr1,
arrayPopBack(arr1,arrayPushFront(arr1,toString(0)))) as arr2
from table;

arraySort([func,] arr, …)

func是可选的，如果func指定了，那么sort的依据就是func返回的那列进行排序，其他列进行返回，sql中，依据stime进行排序，然后返回我们需要的states这一列

【Clickhouse】Clickhouse 分析函数 window functions 窗口函数
九师兄
02-07 2414
1.概述 转载：Clickhouse 分析函数 window functions 窗口函数 clickhouse 暂时么有提供标准SQL的分析函数，但是有计划添加此功能，预计2020年第四季度的早期实现。 在clickhouse 2020年第四季度之前可以使用clickhouse提供的函数来实现。 1.1.窗口函数： Online Anallytical Processing，联机分析处理，可以对数据库数据进行实时分析处理 1.2.标准SQL语法 分析函数 over（partition by 列名 orde
浅谈ClickHouse聚合和窗口函数
weixin_59801183的博客
11-02 3662
ClickHouse是一个高性能、列式存储的分布式数据库，广泛应用于实时数据分析、大数据处理等场景。在ClickHouse中，聚合函数和窗口函数是两类非常重要的函数，它们可以帮助我们对数据进行汇总、统计和分析。本文将详细介绍ClickHouse中的聚合函数（如count、sum、avg等）和窗口函数（如row_number、rank、dense_rank等）以及其他高级功能进行高级数据分析。
clickhouse lag/lead
vkingnew 的技术博客
04-21 5957
clickhouse中的lead和lag实现有多种方法，在标准的SQL中使用的windows function即可实现。 示例数据： CREATE TABLE llexample ( g Int32, a Date ) ENGINE = Memory; INSERT INTO llexample SELECT number % 3, toDate('2020-01-01') + number FROM numbers(10); SELECT * FROM llexa.
clickhouse 实现 lag/lead
sunyang098的博客
05-09 1673
clickhouse中的lead和lag实现有多种方法，在标准的SQL中使用的windows function即可实现。 示例数据： CREATE TABLE llexample ( g Int32, a Date ) ENGINE = Memory; INSERT INTO llexample SELECT number % 3, toDate('2020-01-01') + number FROM numbers(10); SELECT * FROM llexa...
clickhouse应用-实现类似spark/hive的lag/lead
xtsheng123456的博客
07-16 311
clickhouse应用-实现类似spark/hive的lag/lead
Click House实现lag和lead
xkxdqj的博客
12-26 1117
Click House实现lag和lead
ClickHouse 函数
Davis
05-01 1万+
文章目录一、日期函数1、时间或日期截取函数（返回非日期）2、时间或日期截取函数（返回日期）3、日期或时间日期生成函数二、类型转化类函数1、精度保留（非四舍五入）2、字符串转化为整数（非整数的字符串返回0）3、日期与时间日期转化4、转化为字符型5、查看数据类型三、字符串操作1、基本字符串操作2、字符串查找3、字符串替换4、字符串分割5、字符串拼接四、条件语句五、数学函数六、舍入函数七、URL操作函数八、IP操作函数九、表操作1、表连接操作2、limit操作十、字典操作 一、日期函数 1、时间或日期截取函数（返
mysql实现LAG函数.pdf
12-20
最近工作中用到 Mysql 要实现 oracle 的 lag 函数，网络上搜了不少文章，大都格式不清晰，或说明不清楚，所以自己做出例子来留个记录同时也分享一下。注解清晰，代码可直接用，建表样例数据sql都完整，直接可以跑。
模拟技术中的LAG668B集成电路的引脚功能及数据
11-22
在深入理解LAG668B的引脚功能前，我们需要先知道什么是模拟技术。模拟技术是处理连续变化信号的技术，与数字技术相对，后者处理的是离散的二进制信号。模拟集成电路如LAG668B，通常包含运算放大器、比较器、滤波器等...
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kf_panda
08-23 972
create table test_table(id int,name varchar(30)); insert into test_table select 1,'a1'; insert into test_table select 2,'a2'; insert into test_table select 3,'a3'; insert into test_table select 4,'a4'
【mysql】使用变量实现类似oracle中lag函数功能
debimeng
07-07 2387
mysql使用变量实现类似oracle中的lag函数功能 说明： 有一个订单表，每次下单都会记录是否使用了券，现模拟一个需求，将订单表插入日志表达到记录用户上一次是否用券以及此订单是否用券的情况 #--------实现： #创建表t_order create table t_order(id int,name varchar(50),time date); #插入数据 inser...
使用ClickHouse快速实现同比、环比分析 (“开窗函数“)
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05-25 5618
同比、环比分析是一对常见的分析指标，其增长率公式如下： 同比增长率 =（本期数 - 同期数) / 同期数 环比增长率 =（本期数 - 上期数) /上期数 在一些提供了开窗函数的数据库中(如Oracle、Hive)，可以利用lag()、lead()函数配合over()，非常方便的实现同比和环比的查询。 大家知道，ClickHose目前是没有提供对应的over()函数的，但是借助一些特殊的函数，也能变相实现开窗的效果。 今天就在此抛砖引玉，向大家介绍如何利用 neighbor 函数，快速实现同比、
clickhouse--Window Functions 窗口函数概念讲解及实际使用示例
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Window Functions 在clickhouse的需求和呼声很高，早期的版本需要借助array类函数【如`groupArray`, `arrayJoin`, `groupArrayMovingSum` ， `groupArrayMovingAvg functions`】实现，在v21.3版本进行了开窗函数的初步支持，但只是实验版本，在v21.9版本正式支持，可以在生产中使用。 本文针对Window Functions 窗口函数概念、如何开启窗口函数的支持进行讲解，并提供实际使用的SQL示例
Clickhouse 分析函数 window functions 窗口函数
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clickhouse--开窗函数(window function)的用法
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Lago - 使用 ClickHouse 扩展事件引擎
ClickHouseDB的博客
07-26 945
本文字数：4540；估计阅读时间：12 分钟作者：Mathew Pregasen本文在公众号【ClickHouseInc】首发本周，我们欢迎来自 Lago 的一篇博客文章，介绍了他们如何使用 ClickHouse 扩展一个事件引擎，并在此过程中将查询速度最高提高了 137 倍！这篇博客文章的原始版本发布在 Github 上。
clickhouse开窗函数之同比环比
lixia0417mul2的博客
11-12 2018
clickhouse 开窗函数 clickhouse 环比同比 clickhouse row_number over 语法 clickhouse partition by xx proceding xx following 语法
ClickHouse官方窗口函数示例
wu的博客
04-08 2289
ClickHouse官方窗口函数示例 官网：https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/tests/queries/0_stateless/01591_window_functions.sql -- { echo } set allow_experimental_window_functions = 1; -- just something basic select number, count() over (partition by int
Clickhouse实战--开窗函数的使用(1)
zg_hover的专栏
05-05 4967
本文介绍了Clickhouse的窗口函数，并通过几个例子介绍了其窗口函数的基本使用。后面会继续说明其他函数的使用。
clickhouse lag函数
最新发布
01-14
### ClickHouse 中 `lag` 函数的用法 在 ClickHouse 数据库中，`lag` 是窗口函数之一，用于访问当前行之前的一行或多行的数据。这使得能够轻松计算相邻数据之间的差异或比较不同时间点上的值。 语法如下： ```sql lag(expr, offset [, default_value]) OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...) ``` - `expr`: 表达式可以是列名或其他表达式。 - `offset`: 偏移量表示要回溯多少行，默认为1。 - `default_value`: 当偏移超出范围时返回此默认值；如果未指定，则对于第一个几行会得到NULL[^1]。 下面是一个简单的例子来展示如何使用 `lag` 来获取前一行的价格变化情况： ```sql SELECT date, price, lag(price, 1) OVER (ORDER BY date ASC) AS prev_price, price - lag(price, 1) OVER (ORDER BY date ASC) as price_change FROM stock_prices; ``` 这段 SQL 查询语句将会创建一个新的字段 `prev_price`, 它保存着上一天的价格，并通过减去前一天价格的方式计算每日价格变动 `price_change`. 另一个更复杂的案例涉及分区操作: ```sql WITH data AS ( SELECT * FROM sales_records WHERE region IN ('North', 'South') ) SELECT region, sale_date, amount_sold, LAG(amount_sold, 1) OVER w AS last_month_sales, amount_sold - LAG(amount_sold, 1) OVER w AS monthly_growth FROM data WINDOW w AS (PARTITION BY region ORDER BY sale_date); ``` 在这个查询里，先过滤出北部和南部地区的销售记录，再利用窗口定义 (`w`) 对每个地区分别应用 `LAG()` 函数，从而获得每个月相对于上个月的增长额 `monthly_growth`[^2].
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