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......@@ -174,6 +174,70 @@ taos> SELECT LEASTSQUARES(current, 1, 1) FROM d1001;
Query OK, 1 row(s) in set (0.000921s)
```
### MODE
```
SELECT MODE(field_name) FROM tb_name [WHERE clause];
```
- **功能说明**:返回出现频率最高的值,若存在多个频率相同的最高值,输出空。不能匹配标签、时间戳输出。
- **返回数据类型**:同应用的字段。
- **应用字段**:适合于除时间主列外的任何类型字段。
- **说明**:由于返回数据量未知,考虑到内存因素,为了函数可以正常返回结果,建议不重复的数据量在10万级别,否则会报错。
- **支持的版本**:2.6开始的版本。
示例:
```
taos> select voltage from d002;
voltage |
========================
1 |
1 |
2 |
19 |
Query OK, 4 row(s) in set (0.003545s)
taos> select mode(voltage) from d002;
mode(voltage) |
========================
1 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.019393s)
```
### HYPERLOGLOG
```
SELECT HYPERLOGLOG(field_name) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause];
```
- **功能说明**
- 采用hyperloglog算法,返回某列的基数。该算法在数据量很大的情况下,可以明显降低内存的占用,但是求出来的基数是个估算值,标准误差(标准误差是多次实验,每次的平均数的标准差,不是与真实结果的误差)为0.81%。
- 在数据量较少的时候该算法不是很准确,可以使用select count(data) from (select unique(col) as data from table) 的方法。
- **返回结果类型**:整形。
- **应用字段**:适合于任何类型字段。
- **支持的版本**:2.6开始的版本。
示例:
```
taos> select dbig from shll;
dbig |
========================
1 |
1 |
1 |
NULL |
2 |
19 |
NULL |
9 |
Query OK, 8 row(s) in set (0.003755s)
taos> select hyperloglog(dbig) from shll;
hyperloglog(dbig)|
========================
4 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.008388s)
```
## 选择函数
在使用所有的选择函数的时候,可以同时指定输出 ts 列或标签列(包括 tbname),这样就可以方便地知道被选出的值是源于哪个数据行的。
......@@ -609,6 +673,83 @@ SELECT INTERP(field_name) FROM { tb_name | stb_name } WHERE ts='timestamp' [FILL
Query OK, 2 row(s) in set (0.003487s)
```
### TAIL
```
SELECT TAIL(field_name, k, offset_val) FROM {tb_name | stb_name} [WHERE clause];
```
**功能说明**:返回跳过最后 offset_value个,然后取连续 k 个记录,不忽略 NULL 值。offset_val 可以不输入。此时返回最后的 k 个记录。当有 offset_val 输入的情况下,该函数功能等效于order by ts desc LIMIT k OFFSET offset_val。
**参数范围**:k: [1,100] offset_val: [0,100]。
**返回结果数据类型**:同应用的字段。
**应用字段**:适合于除时间主列外的任何类型字段。
**支持版本**:2.6 开始的版本。
示例:
```
taos> select ts,dbig from tail2;
ts | dbig |
==================================================
2021-10-15 00:31:33.000 | 1 |
2021-10-17 00:31:31.000 | NULL |
2021-12-24 00:31:34.000 | 2 |
2022-01-01 08:00:05.000 | 19 |
2022-01-01 08:00:06.000 | NULL |
2022-01-01 08:00:07.000 | 9 |
Query OK, 6 row(s) in set (0.001952s)
taos> select tail(dbig,2,2) from tail2;
ts | tail(dbig,2,2) |
==================================================
2021-12-24 00:31:34.000 | 2 |
2022-01-01 08:00:05.000 | 19 |
Query OK, 2 row(s) in set (0.002307s)
```
### UNIQUE
```
SELECT UNIQUE(field_name) FROM {tb_name | stb_name} [WHERE clause];
```
**功能说明**:返回该列的数值首次出现的值。该函数功能与 distinct 相似,但是可以匹配标签和时间戳信息。可以针对除时间列以外的字段进行查询,可以匹配标签和时间戳,其中的标签和时间戳是第一次出现时刻的标签和时间戳。
**返回结果数据类型**:同应用的字段。
**应用字段**:适合于除时间类型以外的字段。
**支持版本**:2.6 开始的版本。
**说明**:
- 该函数可以应用在普通表和超级表上。不能和窗口操作一起使用,例如 interval/state_window/session_window 。
- 由于返回数据量未知,考虑到内存因素,为了函数可以正常返回结果,建议不重复的数据量在10万级别,否则会报错。
示例:
```
taos> select ts,voltage from unique1;
ts | voltage |
==================================================
2021-10-17 00:31:31.000 | 1 |
2022-01-24 00:31:31.000 | 1 |
2021-10-17 00:31:31.000 | 1 |
2021-12-24 00:31:31.000 | 2 |
2022-01-01 08:00:01.000 | 19 |
2021-10-17 00:31:31.000 | NULL |
2022-01-01 08:00:02.000 | NULL |
2022-01-01 08:00:03.000 | 9 |
Query OK, 8 row(s) in set (0.003018s)
taos> select unique(voltage) from unique1;
ts | unique(voltage) |
==================================================
2021-10-17 00:31:31.000 | 1 |
2021-10-17 00:31:31.000 | NULL |
2021-12-24 00:31:31.000 | 2 |
2022-01-01 08:00:01.000 | 19 |
2022-01-01 08:00:03.000 | 9 |
Query OK, 5 row(s) in set (0.108458s)
```
## 计算函数
### DIFF
......@@ -728,42 +869,141 @@ SELECT FLOOR(field_name) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause];
**功能说明**:获得指定列的向下取整数的结果。
其他使用说明参见 CEIL 函数描述。
- **ROUND**
### ROUND
```
SELECT ROUND(field_name) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause];
```
```
SELECT ROUND(field_name) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause];
```
**功能说明**:获得指定列的四舍五入的结果。
**功能说明**:获得指定列的四舍五入的结果。
其他使用说明参见 CEIL 函数描述。
- **四则运算**
### 四则运算
```
SELECT field_name [+|-|*|/|%][Value|field_name] FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause];
```
```
SELECT field_name [+|-|*|/|%][Value|field_name] FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause];
```
**功能说明**:统计表/超级表中某列或多列间的值加、减、乘、除、取余计算结果。
**功能说明**:统计表/超级表中某列或多列间的值加、减、乘、除、取余计算结果。
**返回数据类型**:双精度浮点数。
**返回数据类型**:双精度浮点数。
**应用字段**:不能应用在 timestamp、binary、nchar、bool 类型字段。
**应用字段**:不能应用在 timestamp、binary、nchar、bool 类型字段。
**适用于**:表、超级表。
**适用于**:表、超级表。
说明:
说明:
1)支持两列或多列之间进行计算,可使用括号控制计算优先级;
1)支持两列或多列之间进行计算,可使用括号控制计算优先级;
2)NULL 字段不参与计算,如果参与计算的某行中包含 NULL,该行的计算结果为 NULL。
2)NULL 字段不参与计算,如果参与计算的某行中包含 NULL,该行的计算结果为 NULL。
```
taos> SELECT current + voltage * phase FROM d1001;
(current+(voltage*phase)) |
============================
```
taos> SELECT current + voltage * phase FROM d1001;
(current+(voltage*phase)) |
============================
78.190000713 |
84.540003240 |
80.810000718 |
Query OK, 3 row(s) in set (0.001046s)
```
Query OK, 3 row(s) in set (0.001046s)
```
### STATECOUNT
```
SELECT STATECOUNT(field_name, oper, val) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause];
```
**功能说明**:返回满足某个条件的连续记录的个数,结果作为新的一列追加在每行后面。条件根据参数计算,如果条件为true则加1,条件为false则重置为-1,如果数据为NULL,跳过该条数据。
**参数范围**:
- oper : LT (小于)、GT(大于)、LE(小于等于)、GE(大于等于)、NE(不等于)、EQ(等于),不区分大小写。
- val : 数值型
**返回结果类型**:整形。
**适用数据类型**:不能应用在 timestamp、binary、nchar、bool 类型字段上。
**嵌套子查询支持**:不支持应用在子查询上。
**支持的版本**:2.6 开始的版本。
**说明**:
- 该函数可以应用在普通表上,在由 GROUP BY 划分出单独时间线的情况下用于超级表(也即 GROUP BY tbname)
- 不能和窗口操作一起使用,例如interval/state_window/session_window。
示例:
```
taos> select ts,dbig from statef2;
ts | dbig |
========================================================
2021-10-15 00:31:33.000000000 | 1 |
2021-10-17 00:31:31.000000000 | NULL |
2021-12-24 00:31:34.000000000 | 2 |
2022-01-01 08:00:05.000000000 | 19 |
2022-01-01 08:00:06.000000000 | NULL |
2022-01-01 08:00:07.000000000 | 9 |
Query OK, 6 row(s) in set (0.002977s)
taos> select stateCount(dbig,GT,2) from statef2;
ts | dbig | statecount(dbig,gt,2) |
================================================================================
2021-10-15 00:31:33.000000000 | 1 | -1 |
2021-10-17 00:31:31.000000000 | NULL | NULL |
2021-12-24 00:31:34.000000000 | 2 | -1 |
2022-01-01 08:00:05.000000000 | 19 | 1 |
2022-01-01 08:00:06.000000000 | NULL | NULL |
2022-01-01 08:00:07.000000000 | 9 | 2 |
Query OK, 6 row(s) in set (0.002791s)
```
### STATEDURATION
```
SELECT stateDuration(field_name, oper, val, unit) FROM { tb_name | stb_name } [WHERE clause];
```
**功能说明**:返回满足某个条件的连续记录的时间长度,结果作为新的一列追加在每行后面。条件根据参数计算,如果条件为true则加上两个记录之间的时间长度(第一个满足条件的记录时间长度记为0),条件为false则重置为-1,如果数据为NULL,跳过该条数据。
**参数范围**:
- oper : LT (小于)、GT(大于)、LE(小于等于)、GE(大于等于)、NE(不等于)、EQ(等于),不区分大小写。
- val : 数值型
- unit : 时间长度的单位,范围[1s、1m、1h ],不足一个单位舍去。默认为1s。
**返回结果类型**:整形。
**适用数据类型**:不能应用在 timestamp、binary、nchar、bool 类型字段上。
**嵌套子查询支持**:不支持应用在子查询上。
**支持的版本**:2.6 开始的版本。
**说明**:
- 该函数可以应用在普通表上,在由 GROUP BY 划分出单独时间线的情况下用于超级表(也即 GROUP BY tbname)
- 不能和窗口操作一起使用,例如interval/state_window/session_window。
示例:
```
taos> select ts,dbig from statef2;
ts | dbig |
========================================================
2021-10-15 00:31:33.000000000 | 1 |
2021-10-17 00:31:31.000000000 | NULL |
2021-12-24 00:31:34.000000000 | 2 |
2022-01-01 08:00:05.000000000 | 19 |
2022-01-01 08:00:06.000000000 | NULL |
2022-01-01 08:00:07.000000000 | 9 |
Query OK, 6 row(s) in set (0.002407s)
taos> select stateDuration(dbig,GT,2) from statef2;
ts | dbig | stateduration(dbig,gt,2) |
===================================================================================
2021-10-15 00:31:33.000000000 | 1 | -1 |
2021-10-17 00:31:31.000000000 | NULL | NULL |
2021-12-24 00:31:34.000000000 | 2 | -1 |
2022-01-01 08:00:05.000000000 | 19 | 0 |
2022-01-01 08:00:06.000000000 | NULL | NULL |
2022-01-01 08:00:07.000000000 | 9 | 2 |
Query OK, 6 row(s) in set (0.002613s)
```
......@@ -793,6 +793,7 @@
3,,develop-test,python3 ./test.py -f 2-query/ts_hidden_column.py
3,,develop-test,python3 ./test.py -f 2-query/ts_shortcut.py
3,,develop-test,python3 ./test.py -f 2-query/TD-5902.py
1,,develop-test,python3 ./test.py -f 2-query/TD-14196.py
3,,script,./test.sh -f general/compute/scalar_str_concat_len.sim
3,,develop-test,python3 ./test.py -f 2-query/TD-13414.py
3,,develop-test,python3 ./test.py -f 2-query/function_tail.py
......
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