thevar1able/ClickHouse
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git synced 2024-11-22 07:31:57 +00:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity

DOCSUP-3173 Edit and translate to Russian (#16462)

Browse Source 
* Edit and translate to Russian.

* v2 27.10

* other-functions

* Update docs/ru/sql-reference/functions/other-functions.md

Co-authored-by: BayoNet <da-daos@yandex.ru>

* Update docs/ru/sql-reference/functions/other-functions.md

Co-authored-by: BayoNet <da-daos@yandex.ru>

Co-authored-by: Daria Mozhaeva <dmozhaeva@yandex-team.ru>
Co-authored-by: BayoNet <da-daos@yandex.ru>
This commit is contained in:
damozhaeva 2020-11-04 22:17:02 +03:00 committed by GitHub
parent a4c2c57c5b
commit fa72fed4ad
No known key found for this signature in database
GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23
4 changed files with 285 additions and 130 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

13
docs/en/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantileexact.md
View File

@ -53,13 +53,13 @@ Result:
Similar to `quantileExact`, this computes the exact [quantile](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile) of a numeric data sequence.
To get exact value, all the passed values are combined into an array, which is then fully sorted. The sorting [algorithm's](https://en.cppreference.com/w/cpp/algorithm/sort) complexity is `O(N·log(N))`, where `N = std::distance(first, last)` comparisons.
To get the exact value, all the passed values are combined into an array, which is then fully sorted. The sorting [algorithm's](https://en.cppreference.com/w/cpp/algorithm/sort) complexity is `O(N·log(N))`, where `N = std::distance(first, last)` comparisons.
Depending on the level, i.e if the level is 0.5 then the exact lower median value is returned if there are even number of elements and the middle value is returned if there are odd number of elements. Median is calculated similar to the [median_low](https://docs.python.org/3/library/statistics.html#statistics.median_low) implementation which is used in python.
The return value depends on the quantile level and the number of elements in the selection, i.e. if the level is 0.5, then the function returns the lower median value for an even number of elements and the middle median value for an odd number of elements. Median is calculated similarly to the [median_low](https://docs.python.org/3/library/statistics.html#statistics.median_low) implementation which is used in python.
For all other levels, the element at the the index corresponding to the value of `level * size_of_array` is returned. For example:
For all other levels, the element at the index corresponding to the value of `level * size_of_array` is returned. For example:
```$sql
``` sql
SELECT quantileExactLow(0.1)(number) FROM numbers(10)
┌─quantileExactLow(0.1)(number)─┐
@ -111,9 +111,10 @@ Result:
Similar to `quantileExact`, this computes the exact [quantile](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile) of a numeric data sequence.
To get exact value, all the passed values are combined into an array, which is then fully sorted. The sorting [algorithm's](https://en.cppreference.com/w/cpp/algorithm/sort) complexity is `O(N·log(N))`, where `N = std::distance(first, last)` comparisons.
All the passed values are combined into an array, which is then fully sorted,
to get the exact value. The sorting [algorithm's](https://en.cppreference.com/w/cpp/algorithm/sort) complexity is `O(N·log(N))`, where `N = std::distance(first, last)` comparisons.
Depending on the level, i.e if the level is 0.5 then the exact higher median value is returned if there are even number of elements and the middle value is returned if there are odd number of elements. Median is calculated similar to the [median_high](https://docs.python.org/3/library/statistics.html#statistics.median_high) implementation which is used in python. For all other levels, the element at the the index corresponding to the value of `level * size_of_array` is returned.
The return value depends on the quantile level and the number of elements in the selection, i.e. if the level is 0.5, then the function returns the higher median value for an even number of elements and the middle median value for an odd number of elements. Median is calculated similarly to the [median_high](https://docs.python.org/3/library/statistics.html#statistics.median_high) implementation which is used in python. For all other levels, the element at the index corresponding to the value of `level * size_of_array` is returned.
This implementation behaves exactly similar to the current `quantileExact` implementation.

2
docs/ru/sql-reference/aggregate-functions/reference/index.md
View File

@ -55,6 +55,8 @@ toc_hidden: true
- [quantile](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantile.md)
- [quantiles](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md)
- [quantileExact](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantileexact.md)
- [quantileExactLow](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantileexact.md#quantileexactlow)
- [quantileExactHigh](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantileexact.md#quantileexacthigh)
- [quantileExactWeighted](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantileexactweighted.md)
- [quantileTiming](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiletiming.md)
- [quantileTimingWeighted](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiletimingweighted.md)

110
docs/ru/sql-reference/aggregate-functions/reference/quantileexact.md
View File

@ -32,6 +32,7 @@ quantileExact(level)(expr)
- [Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md) для входных данных числового типа.
- [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md), если входные значения имеют тип `Date`.
- [DateTime](../../../sql-reference/data-types/datetime.md), если входные значения имеют тип `DateTime`.
**Пример**
Запрос:
@ -48,6 +49,115 @@ SELECT quantileExact(number) FROM numbers(10)
└───────────────────────┘
```
# quantileExactLow {#quantileexactlow}
Как и `quantileExact`, эта функция вычисляет точный [квантиль](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile) числовой последовательности данных.
Чтобы получить точное значение, все переданные значения объединяются в массив, который затем полностью сортируется. Сложность [алгоритма сортировки](https://en.cppreference.com/w/cpp/algorithm/sort) равна `O(N·log(N))`, где `N = std::distance(first, last)`.
Возвращаемое значение зависит от уровня квантили и количества элементов в выборке, то есть если уровень 0,5, то функция возвращает нижнюю медиану при чётном количестве элементов и медиану при нечётном. Медиана вычисляется аналогично реализации [median_low](https://docs.python.org/3/library/statistics.html#statistics.median_low), которая используется в python.
Для всех остальных уровней возвращается элемент с индексом, соответствующим значению `level * size_of_array`. Например:
``` sql
SELECT quantileExactLow(0.1)(number) FROM numbers(10)
┌─quantileExactLow(0.1)(number)─┐
│ 1 │
└───────────────────────────────┘
```
При использовании в запросе нескольких функций `quantile*` с разными уровнями, внутренние состояния не объединяются (то есть запрос работает менее эффективно). В этом случае используйте функцию [quantiles](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md#quantiles).
**Синтаксис**
``` sql
quantileExact(level)(expr)
```
Алиас: `medianExactLow`.
**Параметры**
- `level` — Уровень квантили. Опциональный параметр. Константное занчение с плавающей запятой от 0 до 1. Мы рекомендуем использовать значение `level` из диапазона `[0.01, 0.99]`. Значение по умолчанию: 0.5. При `level=0.5` функция вычисляет [медиану](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
- `expr` — Выражение над значениями столбца, которое возвращает данные [числовых типов](../../../sql-reference/data-types/index.md#data_types), [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md) или [DateTime](../../../sql-reference/data-types/datetime.md).
**Возвращаемое значение**
- Квантиль заданного уровня.
Тип:
- [Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md) для входных данных числового типа.
- [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md) если входные значения имеют тип `Date`.
- [DateTime](../../../sql-reference/data-types/datetime.md) если входные значения имеют тип `DateTime`.
**Пример**
Запрос:
``` sql
SELECT quantileExactLow(number) FROM numbers(10)
```
Результат:
``` text
┌─quantileExactLow(number)─┐
│ 4 │
└──────────────────────────┘
```
# quantileExactHigh {#quantileexacthigh}
Как и `quantileExact`, эта функция вычисляет точный [квантиль](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile) числовой последовательности данных.
Все переданные значения объединяются в массив, который затем сортируется, чтобы получить точное значение. Сложность [алгоритма сортировки](https://en.cppreference.com/w/cpp/algorithm/sort) равна `O(N·log(N))`, где `N = std::distance(first, last)`.
Возвращаемое значение зависит от уровня квантили и количества элементов в выборке, то есть если уровень 0,5, то функция возвращает верхнюю медиану при чётном количестве элементов и медиану при нечётном. Медиана вычисляется аналогично реализации [median_high](https://docs.python.org/3/library/statistics.html#statistics.median_high), которая используется в python. Для всех остальных уровней возвращается элемент с индексом, соответствующим значению `level * size_of_array`.
Эта реализация ведет себя точно так же, как `quantileExact`.
При использовании в запросе нескольких функций `quantile*` с разными уровнями, внутренние состояния не объединяются (то есть запрос работает менее эффективно). В этом случае используйте функцию [quantiles](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md#quantiles).
**Синтаксис**
``` sql
quantileExactHigh(level)(expr)
```
Алиас: `medianExactHigh`.
**Параметры**
- `level` — Уровень квантили. Опциональный параметр. Константное занчение с плавающей запятой от 0 до 1. Мы рекомендуем использовать значение `level` из диапазона `[0.01, 0.99]`. Значение по умолчанию: 0.5. При `level=0.5` функция вычисляет [медиану](https://en.wikipedia.org/wiki/Median).
- `expr` — Выражение над значениями столбца, которое возвращает данные [числовых типов](../../../sql-reference/data-types/index.md#data_types), [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md) или [DateTime](../../../sql-reference/data-types/datetime.md).
**Возвращаемое значение**
- Квантиль заданного уровня.
Тип:
- [Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md) для входных данных числового типа.
- [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md) если входные значения имеют тип `Date`.
- [DateTime](../../../sql-reference/data-types/datetime.md) если входные значения имеют тип `DateTime`.
**Пример**
Запрос:
``` sql
SELECT quantileExactHigh(number) FROM numbers(10)
```
Результат:
``` text
┌─quantileExactHigh(number)─┐
│ 5 │
└───────────────────────────┘
```
**Смотрите также**
- [median](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/median.md#median)

42
docs/ru/sql-reference/functions/other-functions.md
View File

@ -927,6 +927,48 @@ SELECT defaultValueOfArgumentType( CAST(1 AS Nullable(Int8) ) )
└───────────────────────────────────────────────────────┘
```
## defaultValueOfTypeName {#defaultvalueoftypename}
Выводит значение по умолчанию для указанного типа данных.
Не включает значения по умолчанию для настраиваемых столбцов, установленных пользователем.
``` sql
defaultValueOfTypeName(type)
```
**Параметры:**
- `type` — тип данных.
**Возвращаемое значение**
- `0` для чисел;
- Пустая строка для строк;
- `ᴺᵁᴸᴸ` для [Nullable](../../sql-reference/data-types/nullable.md).
**Пример**
``` sql
SELECT defaultValueOfTypeName('Int8')
```
``` text
┌─defaultValueOfTypeName('Int8')─┐
│ 0 │
└────────────────────────────────┘
```
``` sql
SELECT defaultValueOfTypeName('Nullable(Int8)')
```
``` text
┌─defaultValueOfTypeName('Nullable(Int8)')─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │
└──────────────────────────────────────────┘
```
## replicate {#other-functions-replicate}
Создает массив, заполненный одним значением.