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machine_translated: true
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machine_translated_rev: d734a8e46ddd7465886ba4133bff743c55190626
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toc_priority: 38
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toc_title: "\u30D1\u30E9\u30E1\u30C8\u30EA\u30C3\u30AF\u96C6\u8A08\u95A2\u6570"
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# パラメトリック集計関数 {#aggregate_functions_parametric}
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Some aggregate functions can accept not only argument columns (used for compression), but a set of parameters – constants for initialization. The syntax is two pairs of brackets instead of one. The first is for parameters, and the second is for arguments.
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## ヒストグラム {#histogram}
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適応ヒストグラムを計算します。 正確な結果を保証するものではありません。
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``` sql
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histogram(number_of_bins)(values)
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```
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関数は以下を使用します [ストリーミングの並列決定木アルゴリズム](http://jmlr.org/papers/volume11/ben-haim10a/ben-haim10a.pdf). ヒストグラムビンの境界は、新しいデータが関数に入ると調整されます。 一般的なケースでは、ビンの幅は等しくありません。
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**パラメータ**
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`number_of_bins` — Upper limit for the number of bins in the histogram. The function automatically calculates the number of bins. It tries to reach the specified number of bins, but if it fails, it uses fewer bins.
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`values` — [式](../syntax.md#syntax-expressions) その結果、入力値が得られます。
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**戻り値**
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- [配列](../../sql_reference/data_types/array.md) の [タプル](../../sql_reference/data_types/tuple.md) 次の形式の:
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```
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[(lower_1, upper_1, height_1), ... (lower_N, upper_N, height_N)]
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```
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- `lower` — Lower bound of the bin.
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- `upper` — Upper bound of the bin.
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- `height` — Calculated height of the bin.
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**例えば**
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``` sql
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SELECT histogram(5)(number + 1)
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FROM (
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SELECT *
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FROM system.numbers
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LIMIT 20
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)
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```
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``` text
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┌─histogram(5)(plus(number, 1))───────────────────────────────────────────┐
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│ [(1,4.5,4),(4.5,8.5,4),(8.5,12.75,4.125),(12.75,17,4.625),(17,20,3.25)] │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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ヒストグラムを視覚化することができます [バー](../../sql_reference/functions/other_functions.md#function-bar) たとえば、関数:
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``` sql
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WITH histogram(5)(rand() % 100) AS hist
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SELECT
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arrayJoin(hist).3 AS height,
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bar(height, 0, 6, 5) AS bar
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FROM
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(
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SELECT *
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FROM system.numbers
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LIMIT 20
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)
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```
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``` text
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┌─height─┬─bar───┐
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│ 2.125 │ █▋ │
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│ 3.25 │ ██▌ │
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│ 5.625 │ ████▏ │
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│ 5.625 │ ████▏ │
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│ 3.375 │ ██▌ │
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└────────┴───────┘
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```
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この場合、ヒストグラムビンの境界線がわからないことを覚えておく必要があります。
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## sequenceMatch(pattern)(timestamp, cond1, cond2, …) {#function-sequencematch}
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かどうかをチェックします配列を含むイベントのチェーンに一致するパターンです。
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``` sql
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sequenceMatch(pattern)(timestamp, cond1, cond2, ...)
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```
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!!! warning "警告"
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同じ秒で発生するイベントは、結果に影響を与える未定義の順序でシーケンス内に置くことができます。
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**パラメータ**
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- `pattern` — Pattern string. See [パターン構文](#sequence-function-pattern-syntax).
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- `timestamp` — Column considered to contain time data. Typical data types are `Date` と `DateTime`. も利用できますの対応 [UInt](../../sql_reference/data_types/int_uint.md) データ型。
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- `cond1`, `cond2` — Conditions that describe the chain of events. Data type: `UInt8`. 最大32個の条件引数を渡すことができます。 この関数は、これらの条件で説明されているイベントのみを考慮します。 シーケンスに条件に記述されていないデータが含まれている場合、関数はそれらをスキップします。
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**戻り値**
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- パターンが一致すれば、1。
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- 0、パターンが一致しない場合。
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タイプ: `UInt8`.
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<a name="sequence-function-pattern-syntax"></a>
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**パターン構文**
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- `(?N)` — Matches the condition argument at position `N`. 条件には、 `[1, 32]` 範囲。 例えば, `(?1)` に渡された引数にマッチします。 `cond1` パラメータ。
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- `.*` — Matches any number of events. You don't need conditional arguments to match this element of the pattern.
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- `(?t operator value)` — Sets the time in seconds that should separate two events. For example, pattern `(?1)(?t>1800)(?2)` 互いに1800秒を超えて発生するイベントに一致します。 任意の数は、当社が定めるインターネットを築くことです。 を使用することができ `>=`, `>`, `<`, `<=` 演算子。
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**例**
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のデータを考慮して下さい `t` テーブル:
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``` text
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┌─time─┬─number─┐
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│ 1 │ 1 │
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│ 2 │ 3 │
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│ 3 │ 2 │
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└──────┴────────┘
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```
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クエリの実行:
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``` sql
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SELECT sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, number = 1, number = 2) FROM t
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```
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``` text
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┌─sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, equals(number, 1), equals(number, 2))─┐
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│ 1 │
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└───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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この関数は、番号2が番号1に続くイベントチェーンを見つけました。 数字はイベントとして記述されていないため、3番をスキップしました。 この例で与えられたイベントチェーンを検索するときにこの番号を考慮に入れたい場合は、その条件を作成する必要があります。
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``` sql
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SELECT sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, number = 1, number = 2, number = 3) FROM t
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```
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``` text
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┌─sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, equals(number, 1), equals(number, 2), equals(number, 3))─┐
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│ 0 │
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└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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この場合、関数は、3番のイベントが1と2の間で発生したため、パターンに一致するイベントチェーンを見つけることができませんでした。 同じケースで4の条件をチェックした場合、シーケンスはパターンに一致します。
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``` sql
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SELECT sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, number = 1, number = 2, number = 4) FROM t
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```
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``` text
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┌─sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, equals(number, 1), equals(number, 2), equals(number, 4))─┐
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│ 1 │
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└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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**また見なさい**
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- [sequenceCount](#function-sequencecount)
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## sequenceCount(pattern)(time, cond1, cond2, …) {#function-sequencecount}
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パターンに一致するイベントチェーンの数を数えます。 この関数は、重複しないイベントチェーンを検索します。 現在のチェーンが一致した後、次のチェーンの検索を開始します。
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!!! warning "警告"
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同じ秒で発生するイベントは、結果に影響を与える未定義の順序でシーケンス内に置くことができます。
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``` sql
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sequenceCount(pattern)(timestamp, cond1, cond2, ...)
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```
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**パラメータ**
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- `pattern` — Pattern string. See [パターン構文](#sequence-function-pattern-syntax).
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- `timestamp` — Column considered to contain time data. Typical data types are `Date` と `DateTime`. も利用できますの対応 [UInt](../../sql_reference/data_types/int_uint.md) データ型。
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- `cond1`, `cond2` — Conditions that describe the chain of events. Data type: `UInt8`. 最大32個の条件引数を渡すことができます。 この関数は、これらの条件で説明されているイベントのみを考慮します。 シーケンスに条件に記述されていないデータが含まれている場合、関数はそれらをスキップします。
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**戻り値**
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- 一致する重複しないイベントチェーンの数。
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タイプ: `UInt64`.
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**例えば**
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のデータを考慮して下さい `t` テーブル:
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``` text
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┌─time─┬─number─┐
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│ 1 │ 1 │
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│ 2 │ 3 │
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│ 3 │ 2 │
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│ 4 │ 1 │
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│ 5 │ 3 │
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│ 6 │ 2 │
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└──────┴────────┘
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```
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数2は、それらの間の他の数字の任意の量と数1の後に発生した回数をカウント:
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``` sql
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SELECT sequenceCount('(?1).*(?2)')(time, number = 1, number = 2) FROM t
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```
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|
``` text
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┌─sequenceCount('(?1).*(?2)')(time, equals(number, 1), equals(number, 2))─┐
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│ 2 │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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**また見なさい**
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- [sequenceMatch](#function-sequencematch)
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## windowfunnelcomment {#windowfunnel}
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スライドタイムウィンドウでイベントチェーンを検索し、チェーンから発生したイベントの最大数を計算します。
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関数はアルゴリズムに従って動作します:
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- この関数は、チェーン内の最初の条件をトリガーするデータを検索し、イベントカウンターを1に設定します。 これは、スライドウィンドウが始まる瞬間です。
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- だから、チェーンが順次内のウインドウのカウンタを増加されます。 イベントのシーケンスが中断された場合、カウンターは増分されません。
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- データにさまざまな完了点で複数のイベントチェーンがある場合、関数は最長チェーンのサイズのみを出力します。
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**構文**
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``` sql
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windowFunnel(window, [mode])(timestamp, cond1, cond2, ..., condN)
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```
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**パラメータ**
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- `window` — Length of the sliding window in seconds.
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- `mode` -省略可能な引数です。
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- `'strict'` -とき `'strict'` windowFunnel()は、一意の値に対してのみ条件を適用します。
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- `timestamp` — Name of the column containing the timestamp. Data types supported: [日付](../../sql_reference/data_types/date.md), [DateTime](../../sql_reference/data_types/datetime.md#data_type-datetime) その他の符号なし整数型(timestampがサポートしているにもかかわらず `UInt64` 値はInt64最大値を超えることはできません.2^63-1）。
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- `cond` — Conditions or data describing the chain of events. [UInt8](../../sql_reference/data_types/int_uint.md).
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**戻り値**
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スライディングタイムウィンドウ内のチェーンからの連続トリガー条件の最大数。
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選択内のすべてのチェーンが分析されます。
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タイプ: `Integer`.
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**例えば**
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ユーザーが電話を選択してオンラインストアで二度購入するのに十分な期間が設定されているかどうかを判断します。
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次の一連のイベントを設定します:
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1. ユーザーがストアのアカウントにログインした場合 (`eventID = 1003`).
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2. ユーザーは電話を検索します (`eventID = 1007, product = 'phone'`).
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3. ユーザーが注文した (`eventID = 1009`).
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4. ユーザーが再び注文した (`eventID = 1010`).
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入力テーブル:
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``` text
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┌─event_date─┬─user_id─┬───────────timestamp─┬─eventID─┬─product─┐
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│ 2019-01-28 │ 1 │ 2019-01-29 10:00:00 │ 1003 │ phone │
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|
└────────────┴─────────┴─────────────────────┴─────────┴─────────┘
|
|||
|
|
┌─event_date─┬─user_id─┬───────────timestamp─┬─eventID─┬─product─┐
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│ 2019-01-31 │ 1 │ 2019-01-31 09:00:00 │ 1007 │ phone │
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|
└────────────┴─────────┴─────────────────────┴─────────┴─────────┘
|
|||
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|
┌─event_date─┬─user_id─┬───────────timestamp─┬─eventID─┬─product─┐
|
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|
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│ 2019-01-30 │ 1 │ 2019-01-30 08:00:00 │ 1009 │ phone │
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|
└────────────┴─────────┴─────────────────────┴─────────┴─────────┘
|
|||
|
|
┌─event_date─┬─user_id─┬───────────timestamp─┬─eventID─┬─product─┐
|
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|
│ 2019-02-01 │ 1 │ 2019-02-01 08:00:00 │ 1010 │ phone │
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└────────────┴─────────┴─────────────────────┴─────────┴─────────┘
|
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|
```
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ユーザーの距離を調べる `user_id` を介して得ることができるチェーンで期間で月-月の2019。
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クエリ:
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``` sql
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|
SELECT
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|
|
level,
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|
|
count() AS c
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|
|
FROM
|
|||
|
|
(
|
|||
|
|
SELECT
|
|||
|
|
user_id,
|
|||
|
|
windowFunnel(6048000000000000)(timestamp, eventID = 1003, eventID = 1009, eventID = 1007, eventID = 1010) AS level
|
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|
|
FROM trend
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|
|
WHERE (event_date >= '2019-01-01') AND (event_date <= '2019-02-02')
|
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GROUP BY user_id
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)
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GROUP BY level
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ORDER BY level ASC
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```
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|
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|
結果:
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``` text
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|
┌─level─┬─c─┐
|
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|
|
│ 4 │ 1 │
|
|||
|
|
└───────┴───┘
|
|||
|
|
```
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|
## 保持 {#retention}
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関数は引数として1から32までの条件のセットを受け取ります。 `UInt8` るかどうかを示す一定の条件を満ためのイベントです。
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任意の条件を引数として指定することができます。 [WHERE](../../sql_reference/statements/select.md#select-where)).
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第一と第二が真であれば第二の結果は真であり、第一と第二が真であれば第三の結果は真である。
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**構文**
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``` sql
|
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|
|
retention(cond1, cond2, ..., cond32);
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|
```
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|
**パラメータ**
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- `cond` — an expression that returns a `UInt8` 結果(1または0)。
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**戻り値**
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1または0の配列。
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- 1 — condition was met for the event.
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- 0 — condition wasn't met for the event.
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タイプ: `UInt8`.
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**例えば**
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の計算の例を考えてみましょう `retention` サイトトラフィックを決定する機能。
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**1.** Сreate a table to illustrate an example.
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``` sql
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CREATE TABLE retention_test(date Date, uid Int32) ENGINE = Memory;
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INSERT INTO retention_test SELECT '2020-01-01', number FROM numbers(5);
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INSERT INTO retention_test SELECT '2020-01-02', number FROM numbers(10);
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INSERT INTO retention_test SELECT '2020-01-03', number FROM numbers(15);
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```
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入力テーブル:
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クエリ:
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``` sql
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SELECT * FROM retention_test
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```
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結果:
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``` text
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┌───────date─┬─uid─┐
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│ 2020-01-01 │ 0 │
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│ 2020-01-01 │ 1 │
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│ 2020-01-01 │ 2 │
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│ 2020-01-01 │ 3 │
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│ 2020-01-01 │ 4 │
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└────────────┴─────┘
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┌───────date─┬─uid─┐
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│ 2020-01-02 │ 0 │
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│ 2020-01-02 │ 1 │
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│ 2020-01-02 │ 2 │
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│ 2020-01-02 │ 3 │
|
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│ 2020-01-02 │ 4 │
|
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│ 2020-01-02 │ 5 │
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│ 2020-01-02 │ 6 │
|
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│ 2020-01-02 │ 7 │
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│ 2020-01-02 │ 8 │
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│ 2020-01-02 │ 9 │
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└────────────┴─────┘
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┌───────date─┬─uid─┐
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│ 2020-01-03 │ 0 │
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│ 2020-01-03 │ 1 │
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│ 2020-01-03 │ 2 │
|
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│ 2020-01-03 │ 3 │
|
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│ 2020-01-03 │ 4 │
|
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│ 2020-01-03 │ 5 │
|
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│ 2020-01-03 │ 6 │
|
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│ 2020-01-03 │ 7 │
|
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│ 2020-01-03 │ 8 │
|
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│ 2020-01-03 │ 9 │
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│ 2020-01-03 │ 10 │
|
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│ 2020-01-03 │ 11 │
|
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│ 2020-01-03 │ 12 │
|
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│ 2020-01-03 │ 13 │
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│ 2020-01-03 │ 14 │
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└────────────┴─────┘
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```
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**2.** グループのユーザーによるユニークID `uid` を使用して `retention` 機能。
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クエリ:
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``` sql
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SELECT
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uid,
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retention(date = '2020-01-01', date = '2020-01-02', date = '2020-01-03') AS r
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FROM retention_test
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WHERE date IN ('2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03')
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GROUP BY uid
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ORDER BY uid ASC
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```
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結果:
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``` text
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┌─uid─┬─r───────┐
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│ 0 │ [1,1,1] │
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│ 1 │ [1,1,1] │
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│ 2 │ [1,1,1] │
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│ 3 │ [1,1,1] │
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│ 4 │ [1,1,1] │
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│ 5 │ [0,0,0] │
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│ 6 │ [0,0,0] │
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|||
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│ 7 │ [0,0,0] │
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│ 8 │ [0,0,0] │
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│ 9 │ [0,0,0] │
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│ 10 │ [0,0,0] │
|
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|
|
│ 11 │ [0,0,0] │
|
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|
|
│ 12 │ [0,0,0] │
|
|||
|
|
│ 13 │ [0,0,0] │
|
|||
|
|
│ 14 │ [0,0,0] │
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└─────┴─────────┘
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|
```
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**3.** 一日あたりのサイト訪問の合計数を計算します。
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クエリ:
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``` sql
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SELECT
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sum(r[1]) AS r1,
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sum(r[2]) AS r2,
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|
sum(r[3]) AS r3
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FROM
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|
(
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SELECT
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|||
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|
uid,
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|||
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|
retention(date = '2020-01-01', date = '2020-01-02', date = '2020-01-03') AS r
|
|||
|
|
FROM retention_test
|
|||
|
|
WHERE date IN ('2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03')
|
|||
|
|
GROUP BY uid
|
|||
|
|
)
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|
```
|
|||
|
|
|
|||
|
|
結果:
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|
``` text
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┌─r1─┬─r2─┬─r3─┐
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│ 5 │ 5 │ 5 │
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└────┴────┴────┘
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```
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どこに:
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- `r1`-2020-01-01の間にサイトを訪問したユニーク訪問者の数 `cond1` 条件）。
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- `r2`-2020-01-01から2020-01-02までの特定の期間にサイトを訪問したユニーク訪問者の数 (`cond1` と `cond2` 条件）。
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- `r3`-2020-01-01から2020-01-03までの特定の期間にサイトを訪問したユニーク訪問者の数 (`cond1` と `cond3` 条件）。
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## uniqUpTo(N)(x) {#uniquptonx}
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Calculates the number of different argument values if it is less than or equal to N. If the number of different argument values is greater than N, it returns N + 1.
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小さいnsの使用のために推薦される、10まで。 nの最大値は100です。
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集計関数の状態については、1+n\*に等しいメモリの量をバイトの一つの値のサイズを使用しています。
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文字列の場合、8バイトの非暗号化ハッシュを格納します。 つまり、計算は文字列に対して近似されます。
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この関数は、いくつかの引数でも機能します。
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大きなn値が使用され、一意の値の数がnよりわずかに少ない場合を除いて、できるだけ速く動作します。
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使用例:
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``` text
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Problem: Generate a report that shows only keywords that produced at least 5 unique users.
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Solution: Write in the GROUP BY query SearchPhrase HAVING uniqUpTo(4)(UserID) >= 5
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```
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[元の記事](https://clickhouse.tech/docs/en/query_language/agg_functions/parametric_functions/) <!--hide-->
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## sumMapFiltered(keys\_to\_keep)(キー、値) {#summapfilteredkeys-to-keepkeys-values}
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同じ動作として [sumMap](reference.md#agg_functions-summap) キーの配列がパラメータとして渡されることを除いて。 これは、キーの高い基数を扱うときに特に便利です。
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