#pragma once #include #include #include #include #include #include namespace DB { /** В качестве состояния используется хэш-таблица вида: значение -> сколько раз встретилось. */ template struct AggregateFunctionQuantileExactWeightedData { using Key = T; using Weight = UInt64; /// При создании, хэш-таблица должна быть небольшой. using Map = HashMap< Key, Weight, HashCRC32, HashTableGrower<4>, HashTableAllocatorWithStackMemory) * (1 << 3)> >; Map map; }; /** Точно вычисляет квантиль по множеству значений, для каждого из которых задан вес - сколько раз значение встречалось. * Можно рассматривать набор пар value, weight - как набор гистограмм, * в которых value - значение, округлённое до середины столбика, а weight - высота столбика. * В качестве типа аргумента может быть только числовой тип (в том числе, дата и дата-с-временем). * Тип результата совпадает с типом аргумента. */ template class AggregateFunctionQuantileExactWeighted final : public IBinaryAggregateFunction< AggregateFunctionQuantileExactWeightedData, AggregateFunctionQuantileExactWeighted> { private: double level; DataTypePtr type; public: AggregateFunctionQuantileExactWeighted(double level_ = 0.5) : level(level_) {} String getName() const override { return "quantileExactWeighted"; } DataTypePtr getReturnType() const override { return type; } void setArgumentsImpl(const DataTypes & arguments) { type = arguments[0]; } void setParameters(const Array & params) override { if (params.size() != 1) throw Exception("Aggregate function " + getName() + " requires exactly one parameter.", ErrorCodes::NUMBER_OF_ARGUMENTS_DOESNT_MATCH); level = apply_visitor(FieldVisitorConvertToNumber(), params[0]); } void addImpl(AggregateDataPtr place, const IColumn & column_value, const IColumn & column_weight, size_t row_num, Arena *) const { this->data(place) .map[static_cast &>(column_value).getData()[row_num]] += static_cast &>(column_weight).getData()[row_num]; } void merge(AggregateDataPtr place, ConstAggregateDataPtr rhs, Arena * arena) const override { auto & map = this->data(place).map; const auto & rhs_map = this->data(rhs).map; for (const auto & pair : rhs_map) map[pair.first] += pair.second; } void serialize(ConstAggregateDataPtr place, WriteBuffer & buf) const override { this->data(place).map.write(buf); } void deserialize(AggregateDataPtr place, ReadBuffer & buf, Arena *) const override { typename AggregateFunctionQuantileExactWeightedData::Map::Reader reader(buf); auto & map = this->data(place).map; while (reader.next()) { const auto & pair = reader.get(); map[pair.first] = pair.second; } } void insertResultInto(ConstAggregateDataPtr place, IColumn & to) const override { auto & map = this->data(place).map; size_t size = map.size(); if (0 == size) { static_cast &>(to).getData().push_back(ValueType()); return; } /// Копируем данные во временный массив, чтобы получить нужный по порядку элемент. using Pair = typename AggregateFunctionQuantileExactWeightedData::Map::value_type; std::unique_ptr array_holder(new Pair[size]); Pair * array = array_holder.get(); size_t i = 0; UInt64 sum_weight = 0; for (const auto & pair : map) { sum_weight += pair.second; array[i] = pair; ++i; } std::sort(array, array + size, [](const Pair & a, const Pair & b) { return a.first < b.first; }); UInt64 threshold = std::ceil(sum_weight * level); UInt64 accumulated = 0; const Pair * it = array; const Pair * end = array + size; while (it < end) { accumulated += it->second; if (accumulated >= threshold) break; ++it; } if (it == end) --it; static_cast &>(to).getData().push_back(it->first); } }; /** То же самое, но позволяет вычислить сразу несколько квантилей. * Для этого, принимает в качестве параметров несколько уровней. Пример: quantilesExactWeighted(0.5, 0.8, 0.9, 0.95)(ConnectTiming, Weight). * Возвращает массив результатов. */ template class AggregateFunctionQuantilesExactWeighted final : public IBinaryAggregateFunction< AggregateFunctionQuantileExactWeightedData, AggregateFunctionQuantilesExactWeighted> { private: QuantileLevels levels; DataTypePtr type; public: String getName() const override { return "quantilesExactWeighted"; } DataTypePtr getReturnType() const override { return std::make_shared(type); } void setArgumentsImpl(const DataTypes & arguments) { type = arguments[0]; } void setParameters(const Array & params) override { levels.set(params); } void addImpl(AggregateDataPtr place, const IColumn & column_value, const IColumn & column_weight, size_t row_num, Arena *) const { this->data(place) .map[static_cast &>(column_value).getData()[row_num]] += static_cast &>(column_weight).getData()[row_num]; } void merge(AggregateDataPtr place, ConstAggregateDataPtr rhs, Arena * arena) const override { auto & map = this->data(place).map; const auto & rhs_map = this->data(rhs).map; for (const auto & pair : rhs_map) map[pair.first] += pair.second; } void serialize(ConstAggregateDataPtr place, WriteBuffer & buf) const override { this->data(place).map.write(buf); } void deserialize(AggregateDataPtr place, ReadBuffer & buf, Arena *) const override { typename AggregateFunctionQuantileExactWeightedData::Map::Reader reader(buf); auto & map = this->data(place).map; while (reader.next()) { const auto & pair = reader.get(); map[pair.first] = pair.second; } } void insertResultInto(ConstAggregateDataPtr place, IColumn & to) const override { auto & map = this->data(place).map; size_t size = map.size(); ColumnArray & arr_to = static_cast(to); ColumnArray::Offsets_t & offsets_to = arr_to.getOffsets(); size_t num_levels = levels.size(); offsets_to.push_back((offsets_to.size() == 0 ? 0 : offsets_to.back()) + num_levels); if (!num_levels) return; typename ColumnVector::Container_t & data_to = static_cast &>(arr_to.getData()).getData(); size_t old_size = data_to.size(); data_to.resize(old_size + num_levels); if (0 == size) { for (size_t i = 0; i < num_levels; ++i) data_to[old_size + i] = ValueType(); return; } /// Копируем данные во временный массив, чтобы получить нужный по порядку элемент. using Pair = typename AggregateFunctionQuantileExactWeightedData::Map::value_type; std::unique_ptr array_holder(new Pair[size]); Pair * array = array_holder.get(); size_t i = 0; UInt64 sum_weight = 0; for (const auto & pair : map) { sum_weight += pair.second; array[i] = pair; ++i; } std::sort(array, array + size, [](const Pair & a, const Pair & b) { return a.first < b.first; }); UInt64 accumulated = 0; const Pair * it = array; const Pair * end = array + size; size_t level_index = 0; UInt64 threshold = std::ceil(sum_weight * levels.levels[levels.permutation[level_index]]); while (it < end) { accumulated += it->second; while (accumulated >= threshold) { data_to[old_size + levels.permutation[level_index]] = it->first; ++level_index; if (level_index == num_levels) return; threshold = std::ceil(sum_weight * levels.levels[levels.permutation[level_index]]); } ++it; } while (level_index < num_levels) { data_to[old_size + levels.permutation[level_index]] = array[size - 1].first; ++level_index; } } }; }