分组聚合函数

概述

所有分组聚合函数都接受一个输入序列和一个 group_by 序列参数，并生成一个结果序列，其中包含每个组的计算聚合值。对象的序列会根据 group_by 序列中的值进行分组，该序列应是有序的。

函数	说明
seq_group_agg_count(input, group_by)	返回一个序列，其中包含每个组中元素的数量
seq_group_agg_max(input, group_by)	返回一个序列，其中包含每个组元素的最大值
seq_group_agg_min(input, group_by)	返回一个序列，其中包含每个组元素的最小值
seq_group_agg_first(input, group_by)	返回一个序列，其中包含每个组的第一个元素
seq_group_agg_last(input, group_by)	返回一个序列，其中包含每个组的最后一个元素
seq_group_agg_sum(input, group_by)	返回一个序列，其中包含每个组元素的总和
seq_group_agg_avg(input, group_by)	返回一个序列，其中包含每个组元素的平均值
seq_group_agg_var(input, group_by)	返回一个序列，其中包含每个组元素的方差
seq_group_agg_var_samp(input, group_by)	返回一个序列，其中包含每个组元素的样本方差
seq_group_agg_dev(input, group_by)	返回一个序列，其中包含每个组元素的标准差
seq_group_agg_approxdc( 按...分组 )	返回一个序列，其中包含每个组中不同值的近似计数

计数和近似直方图函数

seq_group_agg_count() 和 seq_group_agg_approxdc() 函数分别计算由 group_by 参数确定的各组中的元素数量以及不同值的大致数量。 以下是一个示例脚本，演示了 seq_group_agg_count() 和 seq_group_agg_approxdc() 函数的用法：

    SELECT symbol,
        seq_search(day, 20130101, 20130131) as Jan_13,
        seq_group_agg_count(Jan_13/7) as "week_count",
        seq_group_agg_approxdc(volume@Jan_13, Jan_13/7) as "week_approxdc"
    FROM Quote WHERE symbol = 'SYM0';
     
    symbol
    Jan_13{}
    week_count{}
    week_approxdc{}
    ------------------------------------------------------------------------------
    SYM0
    {20130101, 20130104, 20130106, 20130110, 20130123, 20130125, 20130129}
    {1, 2, 1, 1, 2}
    {1, 2, 1, 1, 2}

正如在其他 Group_Agg 函数中所见，第 1 周、第 3 周和第 4 周各有一个元素，而第 2 周和第 5 周则有两个不同的元素，如上文结果所示。

要使用 xSQL 演示此选择语句，可从 samples/xsql/scripts/financial 目录中运行以下命令来执行示例脚本：

    g 6

最大值和最小值函数

seq_group_agg_max() 和 seq_group_agg_min() 函数分别提取由 group_by 参数确定的各组中的最大值和最小值。 以下是一个示例脚本，演示了 seq_group_agg_max() 和 seq_group_agg_min() 函数：

    SELECT symbol,
        seq_search(day, 20130101, 20130131) as Jan_13,
        seq_group_agg_max(volume@Jan_13, Jan_13/7) as "week_max",
        seq_group_agg_min(volume@Jan_13, Jan_13/7) as "week_min"
    FROM Quote WHERE symbol = 'SYM0';
     
    symbol
    Jan_13
    week_max
    week_min
    ------------------------------------------------------------------------------
    SYM0
    {20130101, 20130104, 20130106, 20130110, 20130123, 20130125, 20130129}
    {335, 808, 402, 732, 805}
    {335, 45, 402, 732, 48}

在上述示例中，布尔序列在位置 1 和 3 处的值为“true”。因此，输入值序列中相应位置的值 -13 和 -19 被复制到结果序列中。 以下表格说明了最大值和最小值如何对应于 5 个组（周）：

Volume_Jan_13	max	min	Week
335	335	335	1
808	808		2
45		45	2
402	402	402	3
732	732	732	4
48		48	5
805	805		5

要使用 xSQL 演示此选择语句，可从 samples/xsql/scripts/financial 目录中运行以下命令来执行示例脚本：

    g 6

首尾函数

seq_group_agg_first() 和 seq_group_agg_last() 函数分别提取由 group_by 参数确定的各组中的第一个和最后一个元素的值。以下是一个示例脚本，演示了 seq_group_agg_first() 和 seq_group_agg_last() 函数：

    SELECT symbol,
        seq_search(day, 20130101, 20130131) as Jan_13,
        seq_group_agg_first(volume@Jan_13, Jan_13/7) as "week_first",
        seq_group_agg_last(volume@Jan_13, Jan_13/7) as "week_last"
    FROM Quote WHERE symbol = 'SYM0';
     
    symbol
    Jan_13{}
    week_first{}
    week_last{}
    ------------------------------------------------------------------------------
    SYM0
    {20130101, 20130104, 20130106, 20130110, 20130123, 20130125, 20130129}
    {335, 808, 402, 732, 48}
    {335, 45, 402, 732, 805}

下表说明了第一个和最后一个值如何对应于 5 个组（周）：

Volume_Jan_13	first	last	Week
335	335	335	1
808	808		2
45		45	2
402	402	402	3
732	732	732	4
48	48		5
805		805	5

要使用 xSQL 演示此选择语句，可从 samples/xsql/scripts/financial 目录中运行以下命令来执行示例脚本：

    g 6

求和与平均值函数

seq_group_agg_sum() 和 seq_group_agg_avg() 函数会根据 group_by 参数确定的分组来计算总和与平均值。 以下是一个示例脚本，演示了 seq_group_agg_sum() 和 seq_group_agg_avg() 函数：

    SELECT symbol,
        seq_search(day, 20130101, 20130131) as Jan_13,
        seq_group_agg_sum(volume@Jan_13, Jan_13/7) as "week_sum",
        seq_group_agg_avg(volume@Jan_13, Jan_13/7) as "week_avg"
    FROM Quote WHERE symbol = 'SYM0';
     
    symbol
    Jan_13{}
    week_sum{}
    week_avg{}
    ------------------------------------------------------------------------------
    SYM0
    {20130101, 20130104, 20130106, 20130110, 20130123, 20130125, 20130129}
    {335, 853, 402, 732, 853}
    {335.000000, 426.500000, 402.000000, 732.000000, 426.500000}

下表说明了第一个和最后一个值如何对应于 5 个组（周）：

Volume_Jan_13	sum	avg	Week
335	335	335.000000	1
808	853	426.500000	2
45		(=853/2)	2
402	402	402.000000	3
732	732	732.000000	4
48	853	426.500000	5
805		(=853/2)	5

要使用 xSQL 演示此选择语句，可从 samples/xsql/scripts/financial 目录中运行以下命令来执行示例脚本：

    g 6

方差和标准差函数

seq_group_agg_var() 和 seq_group_agg_dev() 函数用于计算由 group_by 参数确定的各组的方差和标准差。 以下是一个示例脚本，演示了 seq_group_agg_var() 和 seq_group_agg_dev() 函数的用法：

    SELECT symbol,
        seq_search(day, 20130101, 20130131) as Jan_13,
        seq_group_agg_var(volume@Jan_13, Jan_13/7) as "week_var",
        seq_group_agg_dev(volume@Jan_13, Jan_13/7) as "week_dev"
    FROM Quote WHERE symbol = 'SYM0';
     
    symbol
    Jan_13{}
    week_var{}
    week_dev{}
    ------------------------------------------------------------------------------
    SYM0
    {20130101, 20130104, 20130106, 20130110, 20130123, 20130125, 20130129}
    {0.000000, 145542.250000, 0.000000, 0.000000, 143262.250000}
    {0.000000, 381.500000, 0.000000, 0.000000, 378.500000}

下表说明了第一个和最后一个值如何对应于 5 个组（周）：

Volume_Jan_13	var	dev	Week
335	0.000000	0.000000	1
808	145542.250000	381.500000	2
45			2
402	0.000000	0.000000	3
732	0.000000	0.000000	4
48	143262.250000	378.500000	5
805			5

请注意，第 2 周和第 5 周的巨大方差和标准差值表明该周内两个交易日的成交量差异很大：

• 第 2 周：{808,45} -> 145542.25，381.5
• 第 5 周：{48805} -> 143262.25，378.5

要使用 xSQL 演示此选择语句，可从 samples/xsql/scripts/financial 目录中运行以下命令来执行示例脚本：

    g 6

示例

正如“分析函数库示例”页面中所解释的那样，以下示例中的数据取自 2013 年 IBM 的历史值。通过在 samples/xsql/scripts/financial 目录中运行各种脚本将数据加载到 xSQL 中。要重现下面的示例，请运行 g.bat（在 Linux 系统上为 g.sh），并指定示例编号 6。例如，以 scripts/financial 作为当前工作目录，只需键入：

    g 6

以下是一个示例代码片段，展示了 2013 年 1 月的一些 group_agg() 函数（请注意，group_by 参数是交易日期序列除以 7，以实现按 7 天间隔分组）：

    -- Show volumes for January 2013
    SELECT symbol, seq_search(day, 20130101, 20130131) as Jan_13,
        volume@Jan_13 as "Volume_Jan_13"
    FROM Quote WHERE symbol = 'SYM0';
     
    symbol  
    Jan_13{}  
    Volume_Jan_13{}
    -------------------------------------------------------------------------
    SYM0    
    {20130101, 20130104, 20130106, 20130110, 20130123, 20130125, 20130129}  
    {335, 808, 45, 402, 732, 48, 805}
     
     
    -- _max, _min
            
    SELECT symbol,
        seq_search(day, 20130101, 20130131) as Jan_13,
        seq_group_agg_max(volume@Jan_13, Jan_13/7) as "week_max",
        seq_group_agg_min(volume@Jan_13, Jan_13/7) as "week_min"
    FROM Quote WHERE symbol = 'SYM0';
 
    symbol  
    Jan_13{} 
     week_max{} 
           week_min{}
    -------------------------------------------------------------------------
    SYM0    
    {20130101, 20130104, 20130106, 20130110, 20130123, 20130125, 20130129}  
    {335, 808, 402, 732, 805}       
    {335, 45, 402, 732, 48}
     
 
    -- _first, _last
            
    SELECT symbol,
        seq_search(day, 20130101, 20130131) as Jan_13,
        seq_group_agg_first(volume@Jan_13, Jan_13/7) as "week_first",
        seq_group_agg_last(volume@Jan_13, Jan_13/7) as "week_last"
    FROM Quote WHERE symbol = 'SYM0';
     
    symbol  
    Jan_13{} 
     week_first{} 
           week_last{}
    -------------------------------------------------------------------------
    SYM0    
    {20130101, 20130104, 20130106, 20130110, 20130123, 20130125, 20130129}  
    {335, 808, 402, 732, 48} 
           {335, 45, 402, 732, 805}
     
 
    -- _sum, _avg
            
    SELECT symbol,
        seq_search(day, 20130101, 20130131) as Jan_13,
        seq_group_agg_sum(volume@Jan_13, Jan_13/7) as "week_sum",
        seq_group_agg_avg(volume@Jan_13, Jan_13/7) as "week_avg"
    FROM Quote WHERE symbol = 'SYM0';
 
    symbol  
    Jan_13{} 
     week_sum{} 
           week_avg{}
    -------------------------------------------------------------------------
    SYM0 
       {20130101, 20130104, 20130106, 20130110, 20130123, 20130125, 20130129} 
     {335, 853, 402, 732, 853} 
          {335, 426.5, 402, 732, 426.5}
     
 
    -- _var, _dev
            
    SELECT symbol,
        seq_search(day, 20130101, 20130131) as Jan_13,
        seq_group_agg_var(volume@Jan_13, Jan_13/7) as "week_var",
        seq_group_agg_dev(volume@Jan_13, Jan_13/7) as "week_dev"
    FROM Quote WHERE symbol = 'SYM0';
 
    symbol 
     Jan_13{} 
     week_var{}        
    week_dev{}
    -------------------------------------------------------------------------
    SYM0 
       {20130101, 20130104, 20130106, 20130110, 20130123, 20130125, 20130129}  
    {0, 145542.25, 0, 0, 143262.25} 
    {0, 381.5, 0, 0, 378.5}
     
     
    -- _count, _approxdc
            
    SELECT symbol,
        seq_search(day, 20130101, 20130131) as Jan_13,
        seq_group_agg_count(Jan_13/7) as "week_count",
        seq_group_agg_approxdc(volume@Jan_13, Jan_13/7) as "week_approxdc"
    FROM Quote WHERE symbol = 'SYM0';
     
    symbol  
    Jan_13{} 
     week_count{} 
         week_approxdc{}
    -------------------------------------------------------------------------
    SYM0 
       {20130101, 20130104, 20130106, 20130110, 20130123, 20130125, 20130129}  
    {1, 2, 1, 1, 2} 
    {1, 2, 1, 1, 2}