📣新登場！TiDB Cloud BYOC、TiDB Cloud Filesystem、PostgreSQL-compatible TiDB Cloud Starter がパブリックプレビュー中。このページは自動翻訳されたものです。原文はこちらからご覧ください。

TiDB Cloud Lake

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集計関数

このページでは、TiDB Cloud Lake の集計関数について、参照しやすいよう機能別に整理して包括的に紹介します。

基本的な集計

関数	説明	例
COUNT	行数または非 NULL 値の数をカウントします	`COUNT(*)` → `10`
COUNT_DISTINCT	重複しない値の数をカウントします	`COUNT(DISTINCT city)` → `5`
APPROX_COUNT_DISTINCT	重複しない値の数を近似的にカウントします	`APPROX_COUNT_DISTINCT(user_id)` → `9955`
SUM	値の合計を計算します	`SUM(sales)` → `1250.75`
AVG	値の平均を計算します	`AVG(temperature)` → `72.5`
MIN	最小値を返します	`MIN(price)` → `9.99`
MAX	最大値を返します	`MAX(price)` → `99.99`
ANY_VALUE	グループ内の任意の値を返します	`ANY_VALUE(status)` → `'active'`

条件付き集計

関数	説明	例
COUNT_IF	条件に一致する行をカウントします	`COUNT_IF(price > 100)` → `5`
SUM_IF	条件に一致する値を合計します	`SUM_IF(amount, status = 'completed')` → `750.25`
AVG_IF	条件に一致する値の平均を計算します	`AVG_IF(score, passed = true)` → `85.6`
MIN_IF	条件が true の場合の最小値を返します	`MIN_IF(temp, location = 'outside')` → `45.2`
MAX_IF	条件が true の場合の最大値を返します	`MAX_IF(speed, vehicle = 'car')` → `120.5`

統計関数

関数	説明	例
VAR_POP / VARIANCE_POP	COVAR_POP のエイリアス（母共分散）	`VAR_POP(x, y)` → `2.5`
VAR_SAMP / VARIANCE_SAMP	COVAR_SAMP のエイリアス（標本共分散）	`VAR_SAMP(x, y)` → `2.7`
STDDEV_POP	母標準偏差	`STDDEV_POP(height)` → `3.2`
STDDEV_SAMP	標本標準偏差	`STDDEV_SAMP(height)` → `3.5`
COVAR_POP	母共分散	`COVAR_POP(x, y)` → `2.5`
COVAR_SAMP	標本共分散	`COVAR_SAMP(x, y)` → `2.7`
KURTOSIS	分布の尖度を測定します	`KURTOSIS(values)` → `2.1`
SKEWNESS	分布の非対称性を測定します	`SKEWNESS(values)` → `0.2`

パーセンタイルと分布

関数	説明	例
MEDIAN	中央値を計算します	`MEDIAN(response_time)` → `125`
MODE	最頻値を返します	`MODE(category)` → `'electronics'`
QUANTILE_CONT	連続補間による分位点	`QUANTILE_CONT(0.95)(response_time)` → `350.5`
QUANTILE_DISC	離散分位点	`QUANTILE_DISC(0.5)(age)` → `35`
QUANTILE_TDIGEST	t-digest を使用した近似分位点	`QUANTILE_TDIGEST(0.9)(values)` → `95.2`
QUANTILE_TDIGEST_WEIGHTED	重み付き t-digest 分位点	`QUANTILE_TDIGEST_WEIGHTED(0.5)(values, weights)` → `50.5`
MEDIAN_TDIGEST	t-digest を使用した近似中央値	`MEDIAN_TDIGEST(response_time)` → `124.5`
HISTOGRAM	ヒストグラムのバケットを作成します	`HISTOGRAM(10)(values)` → `[{...}]`

配列およびコレクションの集計

関数	説明	例
ARRAY_AGG	値を配列に収集します	`ARRAY_AGG(product)` → `['A', 'B', 'C']`
GROUP_ARRAY_MOVING_AVG	配列に対する移動平均	`GROUP_ARRAY_MOVING_AVG(3)(values)` → `[null, null, 3.0, 6.0, 9.0]`
GROUP_ARRAY_MOVING_SUM	配列に対する移動合計	`GROUP_ARRAY_MOVING_SUM(2)(values)` → `[null, 3, 7, 11, 15]`

地理空間集計

関数	説明	例
ST_UNION_AGG	グループ内の GEOMETRY 値を結合します	`ST_UNION_AGG(geom)` → `MULTIPOINT(...)`
ST_INTERSECTION_AGG	グループ内の GEOMETRY 値の共通部分を求めます	`ST_INTERSECTION_AGG(geom)` → `POLYGON(...)`
ST_ENVELOPE_AGG	グループ内の GEOMETRY 値の外接矩形を返します	`ST_ENVELOPE_AGG(geom)` → `POLYGON(...)`
ST_COLLECT	GEOMETRY 値を 1 つの GEOMETRY 結果に収集します	`ST_COLLECT(geom)` → `GEOMETRYCOLLECTION(...)`

文字列集計

関数	説明	例
GROUP_CONCAT	区切り文字を使って値を連結します	`GROUP_CONCAT(city, ', ')` → `'New York, London, Tokyo'`
STRING_AGG	区切り文字を使って文字列を連結します	`STRING_AGG(tag, ',')` → `'red,green,blue'`
LISTAGG	区切り文字を使って値を連結します	`LISTAGG(name, ', ')` → `'Alice, Bob, Charlie'`

JSON 集計

関数	説明	例
JSON_ARRAY_AGG	値を JSON 配列として集計します	`JSON_ARRAY_AGG(name)` → `'["Alice", "Bob", "Charlie"]'`
JSON_OBJECT_AGG	キーと値のペアから JSON オブジェクトを作成します	`JSON_OBJECT_AGG(name, score)` → `'{"Alice": 95, "Bob": 87}'`

引数選択

関数	説明	例
ARG_MAX	expr2 が最大のときの expr1 の値を返します	`ARG_MAX(name, score)` → `'Alice'`
ARG_MIN	expr2 が最小のときの expr1 の値を返します	`ARG_MIN(name, score)` → `'Charlie'`

ファネル分析

関数	説明	例
RETENTION	リテンション率を計算します	`RETENTION(action = 'signup', action = 'purchase')` → `[100, 40]`
WINDOWFUNNEL	時間ウィンドウ内のイベントシーケンスを検索します	`WINDOWFUNNEL(1800)(timestamp, event='view', event='click', event='purchase')` → `2`

匿名化

関数	説明	例
MARKOV_TRAIN	マルコフモデルを学習します	`MARKOV_TRAIN(address)`

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