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https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
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b076933009
* Update create.md * DOCAPI-7400: RU translation. * DOCAPI-7400: Fixes. * Update docs/ru/query_language/create.md Co-Authored-By: Ivan Blinkov <github@blinkov.ru> * Update docs/ru/query_language/create.md Co-Authored-By: Ivan Blinkov <github@blinkov.ru> * DOCAPI-7400: Clarifications. * DOCAPI-7400: Link fix.
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21 KiB
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# 其他函数
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## hostName()
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返回一个字符串，其中包含执行此函数的主机的名称。 对于分布式处理，如果在远程服务器上执行此函数，则将返回远程服务器主机的名称。
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## basename
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在最后一个斜杠或反斜杠后的字符串文本。 此函数通常用于从路径中提取文件名。
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```
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basename( expr )
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```
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**参数**
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- `expr` — 任何一个返回[String](../../data_types/string.md)结果的表达式。[String](../../data_types/string.md)
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**返回值**
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一个String类型的值，其包含：
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- 在最后一个斜杠或反斜杠后的字符串文本内容。
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如果输入的字符串以斜杆或反斜杆结尾，例如：`/`或`c:\`，函数将返回一个空字符串。
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- 如果输入的字符串中不包含斜杆或反斜杠，函数返回输入字符串本身。
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**示例**
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```sql
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SELECT 'some/long/path/to/file' AS a, basename(a)
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```
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```text
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┌─a──────────────────────┬─basename('some\\long\\path\\to\\file')─┐
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||
│ some\long\path\to\file │ file │
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└────────────────────────┴────────────────────────────────────────┘
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||
```
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```sql
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||
SELECT 'some\\long\\path\\to\\file' AS a, basename(a)
|
||
```
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```text
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┌─a──────────────────────┬─basename('some\\long\\path\\to\\file')─┐
|
||
│ some\long\path\to\file │ file │
|
||
└────────────────────────┴────────────────────────────────────────┘
|
||
```
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||
```sql
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||
SELECT 'some-file-name' AS a, basename(a)
|
||
```
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```text
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┌─a──────────────┬─basename('some-file-name')─┐
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||
│ some-file-name │ some-file-name │
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||
└────────────────┴────────────────────────────┘
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||
```
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## visibleWidth(x)
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以文本格式（以制表符分隔）向控制台输出值时，计算近似宽度。
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系统使用此函数实现Pretty格式。
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Calculates the approximate width when outputting values to the console in text format (tab-separated).
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This function is used by the system for implementing Pretty formats.
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`NULL` is represented as a string corresponding to `NULL` in `Pretty` formats.
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```
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SELECT visibleWidth(NULL)
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┌─visibleWidth(NULL)─┐
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│ 4 │
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└────────────────────┘
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```
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## toTypeName(x)
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返回包含参数的类型名称的字符串。
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如果将`NULL`作为参数传递给函数，那么它返回`Nullable（Nothing）`类型，它对应于ClickHouse中的内部`NULL`。
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## blockSize() {#function-blocksize}
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获取Block的大小。
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在ClickHouse中，查询始终工作在Block（包含列的部分的集合）上。此函数允许您获取调用其的块的大小。
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## materialize(x)
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将一个常量列变为一个非常量列。
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在ClickHouse中，非常量列和常量列在内存中的表示方式不同。尽管函数对于常量列和非常量总是返回相同的结果，但它们的工作方式可能完全不同（执行不同的代码）。此函数用于调试这种行为。
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## ignore(...)
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接受任何参数，包括`NULL`。始终返回0。
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但是，函数的参数总是被计算的。该函数可以用于基准测试。
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## sleep(seconds)
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在每个Block上休眠'seconds'秒。可以是整数或浮点数。
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## sleepEachRow(seconds)
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在每行上休眠'seconds'秒。可以是整数或浮点数。
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## currentDatabase()
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返回当前数据库的名称。
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当您需要在CREATE TABLE中的表引擎参数中指定数据库，您可以使用此函数。
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## isFinite(x)
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接受Float32或Float64类型的参数，如果参数不是infinite且不是NaN，则返回1，否则返回0。
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## isInfinite(x)
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||
接受Float32或Float64类型的参数，如果参数是infinite，则返回1，否则返回0。注意NaN返回0。
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## isNaN(x)
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||
接受Float32或Float64类型的参数，如果参数是Nan，则返回1，否则返回0。
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## hasColumnInTable(\['hostname'\[, 'username'\[, 'password'\]\],\] 'database', 'table', 'column')
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Accepts constant strings: database name, table name, and column name. Returns a UInt8 constant expression equal to 1 if there is a column, otherwise 0. If the hostname parameter is set, the test will run on a remote server.
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||
The function throws an exception if the table does not exist.
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||
For elements in a nested data structure, the function checks for the existence of a column. For the nested data structure itself, the function returns 0.
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## bar {#function-bar}
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使用unicode构建图表。
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`bar(x, min, max, width)` 当`x = max`时， 绘制一个宽度与`(x - min)`成正比且等于`width`的字符带。
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参数:
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- `x` — 要显示的尺寸。
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- `min, max` — 整数常量，该值必须是`Int64`。
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- `width` — 常量，可以是正整数或小数。
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||
字符带的绘制精度是符号的八分之一。
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示例:
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``` sql
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SELECT
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||
toHour(EventTime) AS h,
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||
count() AS c,
|
||
bar(c, 0, 600000, 20) AS bar
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||
FROM test.hits
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||
GROUP BY h
|
||
ORDER BY h ASC
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||
```
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||
```
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||
┌──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 │ █████████████▎ │
|
||
└────┴────────┴────────────────────┘
|
||
```
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|
||
## transform
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||
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||
根据定义，将某些元素转换为其他元素。
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||
此函数有两种使用方式：
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1. `transform(x, array_from, array_to, default)`
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`x` – 要转换的值。
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||
`array_from` – 用于转换的常量数组。
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||
`array_to` – 将‘from’中的值转换为的常量数组。
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||
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||
`default` – 如果‘x’不等于‘from’中的任何值，则默认转换的值。
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||
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||
`array_from` 和 `array_to` – 拥有相同大小的数组。
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||
类型约束:
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`transform(T, Array(T), Array(U), U) -> U`
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||
`T`和`U`可以是String，Date，DateTime或任意数值类型的。
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||
对于相同的字母（T或U），如果数值类型，那么它们不可不完全匹配的，只需要具备共同的类型即可。
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||
例如，第一个参数是Int64类型，第二个参数是Array(UInt16)类型。
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||
|
||
如果'x'值等于'array_from'数组中的一个元素，它将从'array_to'数组返回一个对应的元素（下标相同）。否则，它返回'default'。如果'array_from'匹配到了多个元素，则返回第一个匹配的元素。
|
||
|
||
示例:
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``` sql
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||
SELECT
|
||
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
|
||
```
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||
|
||
```
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||
┌─title─────┬──────c─┐
|
||
│ Yandex │ 498635 │
|
||
│ Google │ 229872 │
|
||
│ Other │ 104472 │
|
||
└───────────┴────────┘
|
||
```
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||
|
||
2. `transform(x, array_from, array_to)`
|
||
|
||
与第一种不同在于省略了'default'参数。
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||
如果'x'值等于'array_from'数组中的一个元素，它将从'array_to'数组返回相应的元素（下标相同）。 否则，它返回'x'。
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||
类型约束:
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||
`transform(T, Array(T), Array(T)) -> T`
|
||
|
||
示例:
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``` sql
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||
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)
|
||
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||
接受大小（字节数）。返回带有后缀（KiB, MiB等）的字符串。
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|
||
示例:
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``` sql
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||
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 │
|
||
└────────────────┴────────────┘
|
||
```
|
||
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||
## least(a, b)
|
||
|
||
返回a和b中的最小值。
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||
## greatest(a, b)
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|
||
返回a和b的最大值。
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## uptime()
|
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||
返回服务正常运行的秒数。
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## version()
|
||
|
||
以字符串形式返回服务器的版本。
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## timezone()
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||
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||
返回服务器的时区。
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## blockNumber
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||
返回行所在的Block的序列号。
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## rowNumberInBlock {#function-rownumberinblock}
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||
返回行所在Block中行的序列号。 针对不同的Block始终重新计算。
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## rowNumberInAllBlocks()
|
||
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||
返回行所在结果集中的序列号。此函数仅考虑受影响的Block。
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||
## runningDifference(x) {#other_functions-runningdifference}
|
||
|
||
计算数据块中相邻行的值之间的差异。
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||
对于第一行返回0，并为每个后续行返回与前一行的差异。
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||
|
||
函数的结果取决于受影响的Block和Block中的数据顺序。
|
||
如果使用ORDER BY创建子查询并从子查询外部调用该函数，则可以获得预期结果。
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||
示例:
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``` sql
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||
SELECT
|
||
EventID,
|
||
EventTime,
|
||
runningDifference(EventTime) AS delta
|
||
FROM
|
||
(
|
||
SELECT
|
||
EventID,
|
||
EventTime
|
||
FROM events
|
||
WHERE EventDate = '2016-11-24'
|
||
ORDER BY EventTime ASC
|
||
LIMIT 5
|
||
)
|
||
```
|
||
|
||
```
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||
┌─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 │
|
||
└─────────┴─────────────────────┴───────┘
|
||
```
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||
## runningDifferenceStartingWithFirstValue
|
||
|
||
与[runningDifference](./other_functions.md#other_functions-runningdifference)相同，区别在于第一行返回第一行的值，后续每个后续行返回与上一行的差值。
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||
## MACNumToString(num)
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||
接受一个UInt64类型的数字。 将其解释为big endian的MAC地址。 返回包含相应MAC地址的字符串，格式为AA:BB:CC:DD:EE:FF（以冒号分隔的十六进制形式的数字）。
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||
## MACStringToNum(s)
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||
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||
与MACNumToString相反。 如果MAC地址格式无效，则返回0。
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||
## MACStringToOUI(s)
|
||
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||
接受格式为AA:BB:CC:DD:EE:FF（十六进制形式的冒号分隔数字）的MAC地址。 返回前三个八位字节作为UInt64编号。 如果MAC地址格式无效，则返回0。
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||
## getSizeOfEnumType
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||
返回[Enum](../../data_types/enum.md)中的枚举数量。
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```
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getSizeOfEnumType(value)
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||
```
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||
**参数:**
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||
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||
- `value` — `Enum`类型的值。
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||
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||
**返回值**
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||
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||
- `Enum`的枚举数量。
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||
- 如果类型不是`Enum`，则抛出异常。
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||
**示例**
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```
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||
SELECT getSizeOfEnumType( CAST('a' AS Enum8('a' = 1, 'b' = 2) ) ) AS x
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||
┌─x─┐
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||
│ 2 │
|
||
└───┘
|
||
```
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||
|
||
## toColumnTypeName
|
||
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||
返回在RAM中列的数据类型的名称。
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||
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||
```
|
||
toColumnTypeName(value)
|
||
```
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||
**参数:**
|
||
|
||
- `value` — 任何类型的值。
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||
|
||
**返回值**
|
||
|
||
- 一个字符串，其内容是`value`在RAM中的类型名称。
|
||
|
||
**` toTypeName ' 与 ' toColumnTypeName`的区别示例**
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||
```
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||
:) select toTypeName(cast('2018-01-01 01:02:03' AS DateTime))
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||
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) │
|
||
└───────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||
```
|
||
|
||
该示例显示`DateTime`数据类型作为`Const(UInt32)`存储在内存中。
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||
|
||
## dumpColumnStructure
|
||
|
||
输出在RAM中的数据结果的详细信息。
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||
|
||
```
|
||
dumpColumnStructure(value)
|
||
```
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||
|
||
**参数:**
|
||
|
||
- `value` — 任何类型的值.
|
||
|
||
**返回值**
|
||
|
||
- 一个字符串，其内容是`value`在RAM中的数据结构的详细描述。
|
||
|
||
**示例**
|
||
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||
```
|
||
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
|
||
|
||
输出数据类型的默认值。
|
||
|
||
不包括用户设置的自定义列的默认值。
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||
|
||
```
|
||
defaultValueOfArgumentType(expression)
|
||
```
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||
|
||
**参数:**
|
||
|
||
- `expression` — 任意类型的值或导致任意类型值的表达式。
|
||
|
||
**返回值**
|
||
|
||
- 数值类型返回`0`。
|
||
- 字符串类型返回空的字符串。
|
||
- [Nullable](../../data_types/nullable.md)类型返回`ᴺᵁᴸᴸ`。
|
||
|
||
**示例**
|
||
|
||
```
|
||
:) 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
|
||
|
||
输出符合索引选择范围内的所有数据，同时不实用参数中的表达式进行过滤。
|
||
|
||
传递给函数的表达式参数将不会被计算，但ClickHouse使用参数中的表达式进行索引过滤。
|
||
|
||
**返回值**
|
||
|
||
- 1。
|
||
|
||
**示例**
|
||
|
||
这是一个包含[ontime](../../getting_started/example_datasets/ontime.md)测试数据集的测试表。
|
||
|
||
```
|
||
SELECT count() FROM ontime
|
||
|
||
┌─count()─┐
|
||
│ 4276457 │
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└─────────┘
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```
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该表使用`(FlightDate, (Year, FlightDate))`作为索引。
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对该表进行如下的查询：
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:) SELECT FlightDate AS k, count() FROM ontime GROUP BY k ORDER BY k
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SELECT
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FlightDate AS k,
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count()
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FROM ontime
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GROUP BY k
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ORDER BY k ASC
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┌──────────k─┬─count()─┐
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│ 2017-01-01 │ 13970 │
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│ 2017-01-02 │ 15882 │
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........................
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│ 2017-09-28 │ 16411 │
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│ 2017-09-29 │ 16384 │
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│ 2017-09-30 │ 12520 │
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└────────────┴─────────┘
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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.)
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```
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在这个查询中，由于没有使用索引，所以ClickHouse将处理整个表的所有数据(`Processed 4.28 million rows`)。使用下面的查询尝试使用索引进行查询：
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```
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:) SELECT FlightDate AS k, count() FROM ontime WHERE k = '2017-09-15' GROUP BY k ORDER BY k
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SELECT
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FlightDate AS k,
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count()
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FROM ontime
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WHERE k = '2017-09-15'
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GROUP BY k
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ORDER BY k ASC
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┌──────────k─┬─count()─┐
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│ 2017-09-15 │ 16428 │
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└────────────┴─────────┘
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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.)
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```
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在最后一行的显示中，通过索引ClickHouse处理的行数明显减少（`Processed 32.74 thousand rows`）。
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现在将表达式`k = '2017-09-15'`传递给`indexHint`函数：
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```
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:) SELECT FlightDate AS k, count() FROM ontime WHERE indexHint(k = '2017-09-15') GROUP BY k ORDER BY k
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SELECT
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FlightDate AS k,
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||
count()
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FROM ontime
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WHERE indexHint(k = '2017-09-15')
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GROUP BY k
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ORDER BY k ASC
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┌──────────k─┬─count()─┐
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│ 2017-09-14 │ 7071 │
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│ 2017-09-15 │ 16428 │
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│ 2017-09-16 │ 1077 │
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│ 2017-09-30 │ 8167 │
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└────────────┴─────────┘
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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.)
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```
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对于这个请求，根据ClickHouse显示ClickHouse与上一次相同的方式应用了索引（`Processed 32.74 thousand rows`）。但是，最终返回的结果集中并没有根据`k = '2017-09-15'`表达式进行过滤结果。
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由于ClickHouse中使用稀疏索引，因此在读取范围时（本示例中为相邻日期），“额外”的数据将包含在索引结果中。使用`indexHint`函数可以查看到它们。
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## replicate
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使用单个值填充一个数组。
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用于[arrayJoin](array_join.md#functions_arrayjoin)的内部实现。
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```
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replicate(x, arr)
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```
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**参数:**
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- `arr` — 原始数组。 ClickHouse创建一个与原始数据长度相同的新数组，并用值`x`填充它。
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- `x` — 生成的数组将被填充的值。
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**输出**
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- 一个被`x`填充的数组。
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**示例**
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SELECT replicate(1, ['a', 'b', 'c'])
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┌─replicate(1, ['a', 'b', 'c'])─┐
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│ [1,1,1] │
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└───────────────────────────────┘
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```
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## filesystemAvailable
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返回磁盘的剩余空间信息（以字节为单位）。使用配置文件中的path配置评估此信息。
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## filesystemCapacity
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返回磁盘的容量信息，以字节为单位。使用配置文件中的path配置评估此信息。
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## finalizeAggregation {#function-finalizeaggregation}
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获取聚合函数的状态。返回聚合结果（最终状态）。
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## runningAccumulate {#function-runningaccumulate}
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获取聚合函数的状态并返回其具体的值。这是从第一行到当前行的所有行累计的结果。
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例如，获取聚合函数的状态（示例runningAccumulate(uniqState(UserID))），对于数据块的每一行，返回所有先前行和当前行的状态合并后的聚合函数的结果。
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因此，函数的结果取决于分区中数据块的顺序以及数据块中行的顺序。
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## joinGet('join_storage_table_name', 'get_column', join_key)
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使用指定的连接键从Join类型引擎的表中获取数据。
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## modelEvaluate(model_name, ...)
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使用外部模型计算。
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接受模型的名称以及模型的参数。返回Float64类型的值。
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## throwIf(x)
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如果参数不为零则抛出异常。
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[来源文章](https://clickhouse.yandex/docs/en/query_language/functions/other_functions/) <!--hide-->
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