ClickHouse/docs/ru/query_language/functions/other_functions.md

545 lines
24 KiB
Markdown
Raw Normal View History

# Прочие функции
## hostName()
Возвращает строку - имя хоста, на котором эта функция была выполнена. При распределённой обработке запроса, это будет имя хоста удалённого сервера, если функция выполняется на удалённом сервере.
## visibleWidth(x)
Вычисляет приблизительную ширину при выводе значения в текстовом (tab-separated) виде на консоль.
Функция используется системой для реализации Pretty форматов.
`NULL` представляется как строка, соответствующая отображению `NULL` в форматах `Pretty`.
```
SELECT visibleWidth(NULL)
┌─visibleWidth(NULL)─┐
│ 4 │
└────────────────────┘
```
## toTypeName(x)
Возвращает строку, содержащую имя типа переданного аргумента.
Если на вход функции передать `NULL`, то она вернёт тип `Nullable(Nothing)`, что соответствует внутреннему представлению `NULL` в ClickHouse.
## blockSize()
Получить размер блока.
В ClickHouse выполнение запроса всегда идёт по блокам (наборам кусочков столбцов). Функция позволяет получить размер блока, для которого её вызвали.
## materialize(x)
Превращает константу в полноценный столбец, содержащий только одно значение.
В ClickHouse полноценные столбцы и константы представлены в памяти по-разному. Функции по-разному работают для аргументов-констант и обычных аргументов (выполняется разный код), хотя результат почти всегда должен быть одинаковым. Эта функция предназначена для отладки такого поведения.
## ignore(...)
Принимает любые аргументы, в т.ч. `NULL`, всегда возвращает 0.
При этом, аргумент всё равно вычисляется. Это может использоваться для бенчмарков.
## sleep(seconds)
Спит seconds секунд на каждый блок данных. Можно указать как целое число, так и число с плавающей запятой.
## currentDatabase()
Возвращает имя текущей базы данных.
Эта функция может использоваться в параметрах движка таблицы в запросе CREATE TABLE там, где нужно указать базу данных.
## isFinite(x)
Принимает Float32 или Float64 и возвращает UInt8, равный 1, если аргумент не бесконечный и не NaN, иначе 0.
## isInfinite(x)
Принимает Float32 или Float64 и возвращает UInt8, равный 1, если аргумент бесконечный, иначе 0. Отметим, что в случае NaN возвращается 0.
## isNaN(x)
Принимает Float32 или Float64 и возвращает UInt8, равный 1, если аргумент является NaN, иначе 0.
## hasColumnInTable(\['hostname'\[, 'username'\[, 'password'\]\],\] 'database', 'table', 'column')
Принимает константные строки - имя базы данных, имя таблицы и название столбца. Возвращает константное выражение типа UInt8, равное 1,
если есть столбец, иначе 0. Если задан параметр hostname, проверка будет выполнена на удалённом сервере.
Функция кидает исключение, если таблица не существует.
Для элементов вложенной структуры данных функция проверяет существование столбца. Для самой же вложенной структуры данных функция возвращает 0.
## bar
Позволяет построить unicode-art диаграмму.
`bar(x, min, max, width)` рисует полосу ширины пропорциональной `(x - min)` и равной `width` символов при `x = max`.
Параметры:
- `x` — Величина для отображения.
- `min, max` — Целочисленные константы, значение должно помещаться в `Int64`.
- `width` — Константа, положительное число, может быть дробным.
Полоса рисуется с точностью до одной восьмой символа.
Пример:
``` sql
SELECT
toHour(EventTime) AS h,
count() AS c,
bar(c, 0, 600000, 20) AS bar
FROM test.hits
GROUP BY h
ORDER BY h ASC
```
```
┌──h─┬──────c─┬─bar────────────────┐
│ 0 │ 292907 │ █████████▋ │
│ 1 │ 180563 │ ██████ │
│ 2 │ 114861 │ ███▋ │
│ 3 │ 85069 │ ██▋ │
│ 4 │ 68543 │ ██▎ │
│ 5 │ 78116 │ ██▌ │
│ 6 │ 113474 │ ███▋ │
│ 7 │ 170678 │ █████▋ │
│ 8 │ 278380 │ █████████▎ │
│ 9 │ 391053 │ █████████████ │
│ 10 │ 457681 │ ███████████████▎ │
│ 11 │ 493667 │ ████████████████▍ │
│ 12 │ 509641 │ ████████████████▊ │
│ 13 │ 522947 │ █████████████████▍ │
│ 14 │ 539954 │ █████████████████▊ │
│ 15 │ 528460 │ █████████████████▌ │
│ 16 │ 539201 │ █████████████████▊ │
│ 17 │ 523539 │ █████████████████▍ │
│ 18 │ 506467 │ ████████████████▊ │
│ 19 │ 520915 │ █████████████████▎ │
│ 20 │ 521665 │ █████████████████▍ │
│ 21 │ 542078 │ ██████████████████ │
│ 22 │ 493642 │ ████████████████▍ │
│ 23 │ 400397 │ █████████████▎ │
└────┴────────┴────────────────────┘
```
<a name="other_functions-transform"></a>
## transform
Преобразовать значение согласно явно указанному отображению одних элементов на другие.
Имеется два варианта функции:
1. `transform(x, array_from, array_to, default)`
`x` - что преобразовывать.
`array_from` - константный массив значений для преобразования.
`array_to` - константный массив значений, в которые должны быть преобразованы значения из from.
`default` - какое значение использовать, если x не равен ни одному из значений во from.
`array_from` и `array_to` - массивы одинаковых размеров.
Типы:
`transform(T, Array(T), Array(U), U) -> U`
`T` и `U` - могут быть числовыми, строковыми, или Date или DateTime типами.
При этом, где обозначена одна и та же буква (T или U), могут быть, в случае числовых типов, не совпадающие типы, а типы, для которых есть общий тип.
Например, первый аргумент может иметь тип Int64, а второй - Array(UInt16).
Если значение x равно одному из элементов массива array_from, то возвращает соответствующий (такой же по номеру) элемент массива array_to; иначе возвращает default. Если имеется несколько совпадающих элементов в array_from, то возвращает какой-нибудь из соответствующих.
Пример:
``` sql
SELECT
2018-04-23 06:20:21 +00:00
transform(SearchEngineID, [2, 3], ['Yandex', 'Google'], 'Other') AS title,
count() AS c
FROM test.hits
WHERE SearchEngineID != 0
GROUP BY title
ORDER BY c DESC
```
```
┌─title─────┬──────c─┐
2018-04-23 06:20:21 +00:00
│ Yandex │ 498635 │
│ Google │ 229872 │
2018-04-23 06:20:21 +00:00
│ Other │ 104472 │
└───────────┴────────┘
```
2. `transform(x, array_from, array_to)`
Отличается от первого варианта отсутствующим аргументом default.
Если значение x равно одному из элементов массива array_from, то возвращает соответствующий (такой же по номеру) элемент массива array_to; иначе возвращает x.
Типы:
`transform(T, Array(T), Array(T)) -> T`
Пример:
``` sql
SELECT
transform(domain(Referer), ['yandex.ru', 'google.ru', 'vk.com'], ['www.yandex', 'example.com']) AS s,
count() AS c
FROM test.hits
GROUP BY domain(Referer)
ORDER BY count() DESC
LIMIT 10
```
```
┌─s──────────────┬───────c─┐
│ │ 2906259 │
│ www.yandex │ 867767 │
│ ███████.ru │ 313599 │
│ mail.yandex.ru │ 107147 │
│ ██████.ru │ 100355 │
│ █████████.ru │ 65040 │
│ news.yandex.ru │ 64515 │
│ ██████.net │ 59141 │
│ example.com │ 57316 │
└────────────────┴─────────┘
```
## formatReadableSize(x)
Принимает размер (число байт). Возвращает округленный размер с суффиксом (KiB, MiB и т.д.) в виде строки.
Пример:
``` sql
SELECT
arrayJoin([1, 1024, 1024*1024, 192851925]) AS filesize_bytes,
formatReadableSize(filesize_bytes) AS filesize
```
```
┌─filesize_bytes─┬─filesize───┐
│ 1 │ 1.00 B │
│ 1024 │ 1.00 KiB │
│ 1048576 │ 1.00 MiB │
│ 192851925 │ 183.92 MiB │
└────────────────┴────────────┘
```
## least(a, b)
Возвращает наименьшее значение из a и b.
## greatest(a, b)
Возвращает наибольшее значение из a и b.
## uptime()
Возвращает аптайм сервера в секундах.
## version()
Возвращает версию сервера в виде строки.
## rowNumberInAllBlocks()
Возвращает порядковый номер строки в блоке данных. Функция учитывает только задействованные блоки данных.
## runningDifference(x)
Считает разницу между последовательными значениями строк в блоке данных.
Возвращает 0 для первой строки и разницу с предыдущей строкой для каждой последующей строки.
Результат функции зависит от затронутых блоков данных и порядка данных в блоке.
Если сделать подзапрос с ORDER BY и вызывать функцию извне подзапроса, можно будет получить ожидаемый результат.
Пример:
``` sql
SELECT
EventID,
EventTime,
runningDifference(EventTime) AS delta
FROM
(
SELECT
EventID,
EventTime
FROM events
WHERE EventDate = '2016-11-24'
ORDER BY EventTime ASC
LIMIT 5
)
```
```
┌─EventID─┬───────────EventTime─┬─delta─┐
│ 1106 │ 2016-11-24 00:00:04 │ 0 │
│ 1107 │ 2016-11-24 00:00:05 │ 1 │
│ 1108 │ 2016-11-24 00:00:05 │ 0 │
│ 1109 │ 2016-11-24 00:00:09 │ 4 │
│ 1110 │ 2016-11-24 00:00:10 │ 1 │
└─────────┴─────────────────────┴───────┘
```
## MACNumToString(num)
2017-05-10 15:33:41 +00:00
Принимает число типа UInt64. Интерпретирует его, как MAC-адрес в big endian. Возвращает строку, содержащую соответствующий MAC-адрес в формате AA:BB:CC:DD:EE:FF (числа в шестнадцатеричной форме через двоеточие).
## MACStringToNum(s)
2017-05-10 15:33:41 +00:00
Функция, обратная к MACNumToString. Если MAC адрес в неправильном формате, то возвращает 0.
2017-05-15 14:52:47 +00:00
## MACStringToOUI(s)
2017-05-15 14:52:47 +00:00
Принимает MAC адрес в формате AA:BB:CC:DD:EE:FF (числа в шестнадцатеричной форме через двоеточие). Возвращает первые три октета как число в формате UInt64. Если MAC адрес в неправильном формате, то возвращает 0.
## getSizeOfEnumType
Возвращает количество полей в [Enum](../../data_types/enum.md#data_type-enum).
```
getSizeOfEnumType(value)
```
**Параметры**
- `value` — Значение типа `Enum`.
**Возвращаемые значения**
- Количество полей входного значения типа `Enum`.
- Исключение, если тип не `Enum`.
**Пример**
```
SELECT getSizeOfEnumType( CAST('a' AS Enum8('a' = 1, 'b' = 2) ) ) AS x
┌─x─┐
│ 2 │
└───┘
```
## toColumnTypeName
Возвращает имя класса, которым представлен тип данных столбца в оперативной памяти.
```
toColumnTypeName(value)
```
**Параметры**
- `value` — Значение произвольного типа.
**Возвращаемые значения**
- Строка с именем класса, который используется для представления типа данных `value` в оперативной памяти.
**Пример разницы между `toTypeName` и `toColumnTypeName`**
```
:) select toTypeName(cast('2018-01-01 01:02:03' AS DateTime))
SELECT toTypeName(CAST('2018-01-01 01:02:03', 'DateTime'))
┌─toTypeName(CAST('2018-01-01 01:02:03', 'DateTime'))─┐
│ DateTime │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
1 rows in set. Elapsed: 0.008 sec.
:) select toColumnTypeName(cast('2018-01-01 01:02:03' AS DateTime))
SELECT toColumnTypeName(CAST('2018-01-01 01:02:03', 'DateTime'))
┌─toColumnTypeName(CAST('2018-01-01 01:02:03', 'DateTime'))─┐
│ Const(UInt32) │
└───────────────────────────────────────────────────────────┘
```
В примере видно, что тип данных `DateTime` хранится в памяти как `Const(UInt32)`.
## dumpColumnStructure
Выводит развернутое описание структур данных в оперативной памяти
```
dumpColumnStructure(value)
```
**Параметры**
- `value` — Значение произвольного типа.
**Возвращаемые значения**
- Строка с описанием структуры, которая используется для представления типа данных `value` в оперативной памяти.
**Пример**
```
SELECT dumpColumnStructure(CAST('2018-01-01 01:02:03', 'DateTime'))
┌─dumpColumnStructure(CAST('2018-01-01 01:02:03', 'DateTime'))─┐
│ DateTime, Const(size = 1, UInt32(size = 1)) │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
## defaultValueOfArgumentType
Выводит значение по умолчанию для типа данных.
Не учитывает значения по умолчанию для столбцов, заданные пользователем.
```
defaultValueOfArgumentType(expression)
```
**Параметры**
- `expression` — Значение произвольного типа или выражение, результатом которого является значение произвольного типа.
**Возвращаемые значения**
- `0` для чисел;
- Пустая строка для строк;
- `ᴺᵁᴸᴸ` для [Nullable](../../data_types/nullable.md#data_type-nullable).
**Пример**
```
:) SELECT defaultValueOfArgumentType( CAST(1 AS Int8) )
SELECT defaultValueOfArgumentType(CAST(1, 'Int8'))
┌─defaultValueOfArgumentType(CAST(1, 'Int8'))─┐
│ 0 │
└─────────────────────────────────────────────┘
1 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.
:) SELECT defaultValueOfArgumentType( CAST(1 AS Nullable(Int8) ) )
SELECT defaultValueOfArgumentType(CAST(1, 'Nullable(Int8)'))
┌─defaultValueOfArgumentType(CAST(1, 'Nullable(Int8)'))─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │
└───────────────────────────────────────────────────────┘
1 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.
```
## indexHint
Выводит данные, попавшие в диапазон, выбранный по индексу без фильтрации по указанному в качестве аргумента выражению.
Переданное в функцию выражение не вычисляется, но при этом ClickHouse применяет к этому выражению индекс таким же образом, как если бы выражение участвовало в запросе без `indexHint`.
**Возвращаемое значение**
- 1.
**Пример**
Рассмотрим таблицу с тестовыми данными [ontime](../../getting_started/example_datasets/ontime.md#example_datasets-ontime).
```
SELECT count() FROM ontime
┌─count()─┐
│ 4276457 │
└─────────┘
```
В таблице есть индексы по полям `(FlightDate, (Year, FlightDate))`.
Выполним выборку по дате следующим образом:
```
:) SELECT FlightDate AS k, count() FROM ontime GROUP BY k ORDER BY k
SELECT
FlightDate AS k,
count()
FROM ontime
GROUP BY k
ORDER BY k ASC
┌──────────k─┬─count()─┐
│ 2017-01-01 │ 13970 │
│ 2017-01-02 │ 15882 │
........................
│ 2017-09-28 │ 16411 │
│ 2017-09-29 │ 16384 │
│ 2017-09-30 │ 12520 │
└────────────┴─────────┘
273 rows in set. Elapsed: 0.072 sec. Processed 4.28 million rows, 8.55 MB (59.00 million rows/s., 118.01 MB/s.)
```
В этой выборке индекс не используется и ClickHouse обработал всю таблицу (`Processed 4.28 million rows`). Для подключения индекса выберем конкретную дату и выполним следующий запрос:
```
:) SELECT FlightDate AS k, count() FROM ontime WHERE k = '2017-09-15' GROUP BY k ORDER BY k
SELECT
FlightDate AS k,
count()
FROM ontime
WHERE k = '2017-09-15'
GROUP BY k
ORDER BY k ASC
┌──────────k─┬─count()─┐
│ 2017-09-15 │ 16428 │
└────────────┴─────────┘
1 rows in set. Elapsed: 0.014 sec. Processed 32.74 thousand rows, 65.49 KB (2.31 million rows/s., 4.63 MB/s.)
```
В последней строке выдачи видно, что благодаря использованию индекса, ClickHouse обработал значительно меньшее количество строк (`Processed 32.74 thousand rows`).
Теперь передадим выражение `k = '2017-09-15'` в функцию `indexHint`:
```
:) SELECT FlightDate AS k, count() FROM ontime WHERE indexHint(k = '2017-09-15') GROUP BY k ORDER BY k
SELECT
FlightDate AS k,
count()
FROM ontime
WHERE indexHint(k = '2017-09-15')
GROUP BY k
ORDER BY k ASC
┌──────────k─┬─count()─┐
│ 2017-09-14 │ 7071 │
│ 2017-09-15 │ 16428 │
│ 2017-09-16 │ 1077 │
│ 2017-09-30 │ 8167 │
└────────────┴─────────┘
4 rows in set. Elapsed: 0.004 sec. Processed 32.74 thousand rows, 65.49 KB (8.97 million rows/s., 17.94 MB/s.)
```
В ответе на запрос видно, что ClickHouse применил индекс таким же образом, что и в предыдущий раз (`Processed 32.74 thousand rows`). Однако по результирующему набору строк видно, что выражение `k = '2017-09-15'` не использовалось при формировании результата.
Поскольку индекс в ClickHouse разреженный, то при чтении диапазона в ответ попадают "лишние" данные, в данном случае соседние даты. Функция `indexHint` позволяет их увидеть.
## replicate
Создает массив, заполненный одним значением.
Используется для внутренней реализации [arrayJoin](array_join.md#functions_arrayjoin).
```
replicate(x, arr)
```
**Параметры**
- `arr` — Исходный массив. ClickHouse создаёт новый массив такой же длины как исходный и заполняет его значением `x`.
- `x` — Значение, которым будет заполнен результирующий массив.
**Выходное значение**
- Массив, заполненный значением `x`.
**Пример**
```
SELECT replicate(1, ['a', 'b', 'c'])
┌─replicate(1, ['a', 'b', 'c'])─┐
│ [1,1,1] │
└───────────────────────────────┘
```
[Оригинальная статья](https://clickhouse.yandex/docs/ru/query_language/functions/other_functions/) <!--hide-->