Clickhouse进阶分组复合排序查询

group by分组后的字段聚合查询:

groupArray:分组聚合

arrayJoin:分组拆分

arraySort:自定义排序

arrayFilter:中间值过滤

对数据中的特殊字符串进行替换,并根据分隔符进行切割,过滤掉为空的数组数据,对数据元素进行排序,在用分隔符拼接。

sql 复制代码
arrayStringConcat(  arraySort(   arrayDistinct(  arrayFilter(o -> o != '' , splitByChar(';',   assumeNotNull(REPLACE(POOR_APP_CATEGORY, ',', ';'))) )   )  ) , '; ' ) as "质差应用"

arraySort支持自定义排序

参数 1:lambda表达式,- 表示!asc排序方式

参数 2:数组

参数 3:权值顺序

sql 复制代码
select arraySort((x, y) -> y, arrayDistinct(  arrayFilter(o -> o != '' , splitByChar(';', '优;中;差'))), [0, 1, 2]);
['优','中','差']
select arraySort((x, y) -> - y, arrayDistinct(  arrayFilter(o -> o != '' , splitByChar(';', '优;中;差'))), [0, 1, 2]);
['差','中','优']

max、argMax、argMin函数:获取某个列维度,对应的那一行数据。

获取时间最新的预警数据:

sql 复制代码
    select PREWARN_ID,
           max(CREATE_DATE),
           argMax(END_DATE, CREATE_DATE) as END_DATE,
           argMax(CHECK_DATE, CREATE_DATE) as CHECK_DATE,
           argMax(STATUS, CREATE_DATE) as STATUS,
           argMax(MODIFY_USER, CREATE_DATE) as MODIFY_USER,
           argMax(WARN_TIMES, CREATE_DATE) as WARN_TIMES,
           MAX(RANK) as RANK, MAX(CITY) as CITY
    from ADO_SA_OVERSEA_BUSINESS.T_PRE_WARNING_STATUS
    group by PREWARN_ID 
    HAVING STATUS = 0
    ORDER BY WARN_TIMES, CHECK_DATE, PREWARN_ID;

注意点:

该函数取不到null,会根据列维度排序,取最大(小)的不为空数据,所以请考虑数据中是否有null数据。

如果有,建议使用 如下判断数据的形式进行规避

sql 复制代码
select argMax(if(STATUS is null, '', STATUS), CREATE_DATE) as STATUS
相关推荐
数据拾光者1 天前
AI那些趣事系列121:智能问数场景中使用ClickHouse处理离线3G大文件
clickhouse
飞火流星020272 天前
ClickHouse 最核心的三类表引擎‌ReplicatedMergeTree、Distributed 和 MergeTree 对比
clickhouse
piepis2 天前
ClickHouse 的高速查询原理
clickhouse
yashuk9 天前
clickhouse-介绍、安装、数据类型、sql
数据库·sql·clickhouse
百度Geek说11 天前
百度MEG数据中台ClickHouse在数据湖仓中的探索和应用
clickhouse·湖仓一体·lakehouse·数据引擎·存算分离
l1t11 天前
编译测试clickhouse-cpp客户端
c++·clickhouse
hopsky11 天前
ClickHouse SQL 在 Java 中的校验方法
java·sql·clickhouse
longxibo14 天前
【Ubuntu datasophon1.2.1 二开之八:验证实时数据入湖】
大数据·linux·clickhouse·ubuntu·linq
阿坤带你走近大数据24 天前
ClickHouse的介绍
clickhouse
南修子1 个月前
【Flink 30天】Day24-27 实时数仓规范:ODS→DWD→DWS→ADS 分层 + Temporal Join + 生产最佳实践
clickhouse·flink·实时数仓·数据分层·temporaljoin