diff --git a/docs/ru/agg_functions/index.md b/docs/ru/agg_functions/index.md
index c12bacebbe2..471edead71d 100644
--- a/docs/ru/agg_functions/index.md
+++ b/docs/ru/agg_functions/index.md
@@ -1,14 +1,15 @@
-Агрегатные функции
-==================
+# Агрегатные функции
Агрегатные функции работают в [привычном](http://www.sql-tutorial.com/sql-aggregate-functions-sql-tutorial) для специалистов по базам данных смысле.
ClickHouse поддерживает также:
-> - [Параметрические агрегатные функции](parametric_functions.md#aggregate_functions_parametric), которые помимо стоблцов принимаю и другие параметры.
-> - [Комбинаторы](combinators.md#aggregate_functions_combinators), которые изменяют поведение агрегатных фунций.
+- [Параметрические агрегатные функции](parametric_functions.md#aggregate_functions_parametric), которые помимо стоблцов принимаю и другие параметры.
+- [Комбинаторы](combinators.md#aggregate_functions_combinators), которые изменяют поведение агрегатных фунций.
+
+**Оглавление раздела**
```eval_rst
.. toctree::
diff --git a/docs/ru/agg_functions/reference.md b/docs/ru/agg_functions/reference.md
index 57380e178e8..567f35f303d 100644
--- a/docs/ru/agg_functions/reference.md
+++ b/docs/ru/agg_functions/reference.md
@@ -1,18 +1,17 @@
-Справочник функций
-==================
+# Справочник функций
-count()
--------
+
+## count()
Считает количество строк. Принимает ноль аргументов, возвращает UInt64.
Не поддерживается синтаксис `COUNT(DISTINCT x)` - для этого есть отдельная агрегатная функция `uniq`.
Запрос вида `SELECT count() FROM table` не оптимизируется, так как количество записей в таблице нигде не хранится отдельно - из таблицы будет выбран какой-нибудь достаточно маленький столбец, и будет посчитано количество значений в нём.
-any(x)
-------
+
+## any(x)
Выбирает первое попавшееся значение.
Порядок выполнения запроса может быть произвольным и даже каждый раз разным, поэтому результат данной функции недетерминирован.
@@ -22,47 +21,73 @@ any(x)
При наличии в запросе `SELECT` секции `GROUP BY` или хотя бы одной агрегатной функции, ClickHouse (в отличие от, например, MySQL) требует, чтобы все выражения в секциях `SELECT`, `HAVING`, `ORDER BY` вычислялись из ключей или из агрегатных функций. То есть, каждый выбираемый из таблицы столбец, должен использоваться либо в ключах, либо внутри агрегатных функций. Чтобы получить поведение, как в MySQL, вы можете поместить остальные столбцы в агрегатную функцию `any`.
-anyLast(x)
-----------
+
+## anyHeavy
+
+Выбирает часто встречающееся значение с помощью алгоритма "[heavy hitters](http://www.cs.umd.edu/~samir/498/karp.pdf)". Если существует значение, которое встречается чаще, чем в половине случаев, в каждом потоке выполнения запроса, то возвращается данное значение. В общем случае, результат недетерминирован.
+
+```
+anyHeavy(column)
+```
+
+**Аргументы**
+- `column` - Имя столбца.
+
+**Пример**
+
+Возьмем набор данных [OnTime](../getting_started/example_datasets/ontime.md#example_datasets-ontime) и выберем произвольное часто встречающееся значение в столбце `AirlineID`.
+
+```sql
+SELECT anyHeavy(AirlineID) AS res
+FROM ontime
+```
+```
+┌───res─┐
+│ 19690 │
+└───────┘
+```
+
+
+## anyLast(x)
Выбирает последнее попавшееся значение.
Результат так же недетерминирован, как и для функции `any`.
-min(x)
-------
+
+## min(x)
Вычисляет минимум.
-max(x)
-------
+
+## max(x)
Вычисляет максимум.
-argMin(arg, val)
-----------------
+
+## argMin(arg, val)
Вычисляет значение arg при минимальном значении val. Если есть несколько разных значений arg для минимальных значений val, то выдаётся первое попавшееся из таких значений.
-argMax(arg, val)
-----------------
+
+## argMax(arg, val)
Вычисляет значение arg при максимальном значении val. Если есть несколько разных значений arg для максимальных значений val, то выдаётся первое попавшееся из таких значений.
-sum(x)
-------
+
+## sum(x)
Вычисляет сумму.
Работает только для чисел.
-sumWithOverflow(x)
-------------------
+
+## sumWithOverflow(x)
Вычисляет сумму чисел, используя для результата тот же тип данных, что и для входных параметров. Если сумма выйдет за максимальное значение для заданного типа данных, то функция вернёт ошибку.
Работает только для чисел.
-sumMap(key, value)
-------------------
+
+## sumMap(key, value)
Производит суммирование массива 'value' по соотвествующим ключам заданным в массиве 'key'.
Количество элементов в 'key' и 'value' должно быть одинаковым для каждой строки, для которой происходит суммирование.
@@ -98,15 +123,14 @@ GROUP BY timeslot
└─────────────────────┴──────────────────────────────────────────────┘
```
-avg(x)
-------
+
+## avg(x)
Вычисляет среднее.
Работает только для чисел.
Результат всегда - Float64.
-uniq(x)
--------
+## uniq(x)
Приближённо вычисляет количество различных значений аргумента. Работает для чисел, строк, дат, дат-с-временем, для нескольких аргументов и аргументов-кортежей.
@@ -115,8 +139,8 @@ uniq(x)
Результат детерминирован (не зависит от порядка выполнения запроса).
-uniqCombined(x)
----------------
+
+## uniqCombined(x)
Приближённо вычисляет количество различных значений аргумента. Работает для чисел, строк, дат, дат-с-временем, для нескольких аргументов и аргументов-кортежей.
@@ -126,8 +150,8 @@ uniqCombined(x)
Функция `uniqCombined` является хорошим выбором по умолчанию для подсчёта количества различных значений.
-uniqHLL12(x)
-------------
+
+## uniqHLL12(x)
Приближённо вычисляет количество различных значений аргумента, используя алгоритм [HyperLogLog](https://en.wikipedia.org/wiki/HyperLogLog).
Используется 212 5-битовых ячеек. Размер состояния чуть больше 2.5 КБ.
@@ -136,8 +160,8 @@ uniqHLL12(x)
В большинстве случаев, используйте функцию `uniq` или `uniqCombined`.
-uniqExact(x)
-------------
+
+## uniqExact(x)
Вычисляет количество различных значений аргумента, точно.
Не стоит бояться приближённых расчётов. Поэтому, используйте лучше функцию `uniq`.
@@ -145,8 +169,8 @@ uniqExact(x)
Функция `uniqExact` расходует больше оперативки, чем функция `uniq`, так как размер состояния неограниченно растёт по мере роста количества различных значений.
-groupArray(x), groupArray(max_size)(x)
----------------------------------------
+
+## groupArray(x), groupArray(max_size)(x)
Составляет массив из значений аргумента.
Значения в массив могут быть добавлены в любом (недетерминированном) порядке.
@@ -158,8 +182,8 @@ groupArray(x), groupArray(max_size)(x)
-groupArrayInsertAt
-------------------
+
+## groupArrayInsertAt
Вставляет в массив значение в заданную позицию.
@@ -170,13 +194,13 @@ groupArrayInsertAt
- Значение по умолчанию для подстановки на пустые позиции.
- Длина результирующего массива. Например, если вы хотите получать массисы одинакового размера для всех агрегатных ключей. При использовании этого параметра значение по умолчанию задавать обязательно.
-groupUniqArray(x)
------------------
+
+## groupUniqArray(x)
Составляет массив из различных значений аргумента. Расход оперативки такой же, как у функции `uniqExact`.
-quantile(level)(x)
-------------------
+
+## quantile(level)(x)
Приближённо вычисляет квантиль уровня level. level - константа, число с плавающей запятой от 0 до 1.
Рекомендуется использовать значения level в диапазоне 0.01..0.99.
@@ -195,8 +219,8 @@ quantile(level)(x)
При использовании нескольких функций `quantile` (и аналогичных) с разными уровнями в запросе, внутренние состояния не объединяются (то есть, запрос работает менее эффективно, чем мог бы). В этом случае, используйте функцию `quantiles` (и аналогичные).
-quantileDeterministic(level)(x, determinator)
----------------------------------------------
+
+## quantileDeterministic(level)(x, determinator)
Работает аналогично функции `quantile`, но, в отличие от неё, результат является детерминированным и не зависит от порядка выполнения запроса.
@@ -204,8 +228,8 @@ quantileDeterministic(level)(x, determinator)
Не используйте эту функцию для рассчёта таймингов. Для этого есть более подходящая функции - `quantileTiming`.
-quantileTiming(level)(x)
-------------------------
+
+## quantileTiming(level)(x)
Вычисляет квантиль уровня level с фиксированной точностью.
Работает для чисел. Предназначена для расчёта квантилей от времени загрузки страницы в миллисекундах.
@@ -227,26 +251,26 @@ quantileTiming(level)(x)
Для своей задачи (расчёт квантилей времени загрузки страниц), использование этой функции эффективнее и результат точнее, чем для функции `quantile`.
-quantileTimingWeighted(level)(x, weight)
-----------------------------------------
+
+## quantileTimingWeighted(level)(x, weight)
Отличается от функции medianTiming наличием второго аргумента - «веса». Вес - неотрицательное целое число.
Результат считается так же, как если бы в функцию medianTiming\` значение x было передано weight количество раз.
-quantileExact(level)(x)
------------------------
+
+## quantileExact(level)(x)
Вычисляет квантиль уровня level точно. Для этого, все переданные значения складываются в массив, который затем частично сортируется. Поэтому, функция потребляет O(n) памяти, где n - количество переданных значений. Впрочем, для случая маленького количества значений, функция весьма эффективна.
-quantileExactWeighted(level)(x, weight)
----------------------------------------
+
+## quantileExactWeighted(level)(x, weight)
Вычисляет квантиль уровня level точно. При этом, каждое значение учитывается с весом weight - как будто оно присутствует weight раз. Аргументы функции можно рассматривать как гистограммы, где значению x соответствует «столбик» гистограммы высоты weight, а саму функцию можно рассматривать как суммирование гистограмм.
В качестве алгоритма используется хэш-таблица. Из-за этого, в случае, если передаваемые значения часто повторяются, функция потребляет меньше оперативки, чем `quantileExact`. Вы можете использовать эту функцию вместо `quantileExact`, указав в качестве веса число 1.
-quantileTDigest(level)(x)
--------------------------
+
+## quantileTDigest(level)(x)
Вычисляет квантиль уровня level приближённо, с использованием алгоритма [t-digest](https://github.com/tdunning/t-digest/blob/master/docs/t-digest-paper/histo.pdf). Максимальная погрешность составляет 1%. Расход памяти на состояние пропорционален логарифму от количества переданных значений.
@@ -254,55 +278,86 @@ quantileTDigest(level)(x)
Результат зависит от порядка выполнения запроса, и является недетерминированным.
-median
-------
+
+## median
Для всех quantile-функций, также присутствуют соответствующие median-функции: `median`, `medianDeterministic`, `medianTiming`, `medianTimingWeighted`, `medianExact`, `medianExactWeighted`, `medianTDigest`. Они являются синонимами и их поведение ничем не отличается.
-quantiles(level1, level2, ...)(x)
----------------------------------
+
+## quantiles(level1, level2, ...)(x)
Для всех quantile-функций, также присутствуют соответствующие quantiles-функции: `quantiles`, `quantilesDeterministic`, `quantilesTiming`, `quantilesTimingWeighted`, `quantilesExact`, `quantilesExactWeighted`, `quantilesTDigest`. Эти функции за один проход вычисляют все квантили перечисленных уровней и возвращают массив вычисленных значений.
-varSamp(x)
-----------
-Вычисляет величину `Σ((x - x̅)2) / (n - 1)`, где n - размер выборки, x̅ - среднее значение x.
+## varSamp(x)
+
+Вычисляет величину `Σ((x - x̅)^2) / (n - 1)`, где `n` - размер выборки, `x̅`- среднее значение `x`.
Она представляет собой несмещённую оценку дисперсии случайной величины, если переданные в функцию значения являются выборкой этой случайной величины.
-Возвращает Float64. В случае, когда `n <= 1`, возвращается +∞.
+Возвращает `Float64`. В случае, когда `n <= 1`, возвращается `+∞`.
-varPop(x)
----------
+## varPop(x)
-Вычисляет величину `Σ((x - x̅)2) / n`, где n - размер выборки, x̅ - среднее значение x.
+Вычисляет величину `Σ((x - x̅)^2) / n`, где `n` - размер выборки, `x̅`- среднее значение `x`.
-То есть, дисперсию для множества значений. Возвращает Float64.
+То есть, дисперсию для множества значений. Возвращает `Float64`.
-stddevSamp(x)
--------------
+## stddevSamp(x)
Результат равен квадратному корню от `varSamp(x)`.
-stddevPop(x)
-------------
+
+## stddevPop(x)
Результат равен квадратному корню от `varPop(x)`.
-covarSamp(x, y)
----------------
+
+## topK
+
+Возвращает массив наиболее часто встречающихся значений в указанном столбце. Результирующий массив упорядочен по убыванию частоты значения (не по самим значениям).
+
+Реализует [Filtered Space-Saving](http://www.l2f.inesc-id.pt/~fmmb/wiki/uploads/Work/misnis.ref0a.pdf) алгоритм для анализа TopK, на основе reduce-and-combine
+алгоритма из методики [Parallel Space Saving](https://arxiv.org/pdf/1401.0702.pdf).
+
+```
+topK(N)(column)
+```
+
+Функция не дает гарантированного результата, при определенных условиях возможны ошибки и вернутся частые, но не наиболее частые значения.
+
+Рекомендуем использовать значения `N < 10`, при больших `N` снижается производительность. Максимально возможное значение `N = 65536`.
+
+**Аргументы**
+- 'N' - Количество значений.
+- 'x' - Столбец.
+
+**Пример**
+
+Возьмем набор данных [OnTime](../getting_started/example_datasets/ontime.md#example_datasets-ontime) и выберем 3 наиболее часто встречающихся значения в столбце `AirlineID`.
+
+```sql
+SELECT topK(3)(AirlineID) AS res
+FROM ontime
+```
+```
+┌─res─────────────────┐
+│ [19393,19790,19805] │
+└─────────────────────┘
+```
+
+## covarSamp(x, y)
Вычисляет величину `Σ((x - x̅)(y - y̅)) / (n - 1)`.
Возвращает Float64. В случае, когда `n <= 1`, возвращается +∞.
-covarPop(x, y)
---------------
+
+## covarPop(x, y)
Вычисляет величину `Σ((x - x̅)(y - y̅)) / n`.
-corr(x, y)
-----------
-Вычисляет коэффициент корреляции Пирсона: `Σ((x - x̅)(y - y̅)) / sqrt(Σ((x - x̅)2) * Σ((y - y̅)2))`.
+## corr(x, y)
+
+Вычисляет коэффициент корреляции Пирсона: `Σ((x - x̅)(y - y̅)) / sqrt(Σ((x - x̅)^2) * Σ((y - y̅)^2))`.
diff --git a/docs/ru/getting_started/example_datasets/ontime.md b/docs/ru/getting_started/example_datasets/ontime.md
index b2866eac437..923c33befa1 100644
--- a/docs/ru/getting_started/example_datasets/ontime.md
+++ b/docs/ru/getting_started/example_datasets/ontime.md
@@ -1,5 +1,6 @@
-OnTime
-======
+
+
+# OnTime
Данный тест производительности был создан Вадимом Ткаченко, см: