云服务器特惠 99/年起
  1. 腾讯云优惠网首页
  2. 腾讯云产品

数据湖计算 DLC 聚合函数

• 腾讯云产品

APPROX_COUNT_DISTINCT( any [, integer|double|decimal])。

相关产品
数据湖计算 DLC 产品页，含版本规格、价格与购买入口。

一、APPROX_COUNT_DISTINCT

·函数语法：

·支持引擎：SparkSQL

·使用说明：返回HyperLogLog++估计的基数。relativeSD定义了允许的最大相对标准差。

·返回类型：bigint

·示例：

SELECT approx_count_distinct(col1) FROM (VALUES (1), (1), (2), (2), (3)) tab(col1); 3

二、AVG

·函数语法：

AVG(<expr> integer|double|decimal)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回根据组的值计算的平均值

·返回类型：double

·示例：

> SELECT avg(col) FROM (VALUES (1), (2), (3)) AS tab(col); 2.0> SELECT avg(col) FROM (VALUES (1), (2), (NULL)) AS tab(col); 1.5

三、CORR

·函数语法：

CORR(<expr> integer|double|decimal, <expr> integer|double|decimal)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回一组数字对之间的Pearson相关系数。

·返回类型：double

·示例：

> SELECT corr(c1, c2) FROM (VALUES (3, 2), (3, 3), (6, 4)) as tab(c1, c2); 0.8660254037844387

四、COUNT

·函数语法：

COUNT(*)COUNT([DISTINCT] <col1> ANY, <col2> ANY, …)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：
COUNT(*)：返回检索到的行总数，包括包含null的行。
COUNT(<col1> ANY, <col2> ANY, …)：返回提供的表达式均为非空的行数。
COUNT([DISTINCT] <col1> ANY,<col2> ANY, …)：返回提供的表达式唯一且非空的行数。

·返回类型：integer

·示例：

> SELECT count(*) FROM (VALUES (NULL), (5), (5), (20)) AS tab(col); 4> SELECT count(col) FROM (VALUES (NULL), (5), (5), (20)) AS tab(col); 3> SELECT count(DISTINCT col) (FROM VALUES (NULL), (5), (5), (10)) AS tab(col); 2

五、COUNT_IF

·函数语法：

COUNT_IF(<expr> ANY)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回表达式为TRUE的行数。

·返回类型：int

·示例：

> SELECT count_if(col % 2 = 0) FROM (VALUES (NULL), (0), (1), (2), (3)) AS tab(col); 2> SELECT count_if(col IS NULL) FROM (VALUES (NULL), (0), (1), (2), (3)) AS tab(col); 1

六、COVER_POP

·函数语法：

COVAR_POP(<expr1> integer|double|decimal, <expr2> integer|double|decimal)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回一组数字对的总体协方差。

·返回类型：double

·示例：

> SELECT covar_pop(c1, c2) FROM (VALUES (1,1), (2,2), (3,3)) AS tab(c1, c2); 0.6666666666666666

七、COVER_SAMP

·函数语法：

COVAR_SAMP(<expr1> integer|double|decimal, <expr2> integer|double|decimal)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回一组数字对的样本协方差。

·返回类型：double

·示例：

> SELECT covar_samp(c1, c2) FROM (VALUES (1,1), (2,2), (3,3)) AS tab(c1, c2); 1.0

八、FIRST_VALUE

·函数语法：

FIRST_VALUE(<expr> T[, <isIgnoreNull> boolean])

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回一组行的expr的第一个值。如果isIgnoreNull为true，则仅返回非null值。

·返回类型：T

·示例：

> SELECT first_value(col) FROM (VALUES (10), (5), (20)) AS tab(col); 10> SELECT first_value(col) FROM (VALUES (NULL), (5), (20)) AS tab(col); NULL> SELECT first_value(col, true) FROM (VALUES (NULL), (5), (20)) AS tab(col); 5

九、FIRST

·函数语法：

FIRST(<expr> T[, <isIgnoreNull> boolean])

·支持引擎：SparkSQL

·使用说明：返回一组行的expr的第一个值。如果isIgnoreNull为true，则仅返回非null值。

·返回类型：T

·示例：

> SELECT first(col) FROM (VALUES (10), (5), (20)) AS tab(col); 10> SELECT first(col) FROM (VALUES (NULL), (5), (20)) AS tab(col); NULL> SELECT first(col, true) FROM (VALUES (NULL), (5), (20)) AS tab(col); 5

十、KURTOSIS

·函数语法：

KURTOSIS(<expr> integer|double|decimal)

·支持引擎：SparkSQL

·使用说明：返回根据组的值计算得出的峰度值。

·返回类型：double

·示例：

> SELECT kurtosis(col) FROM (VALUES (-10), (-20), (100), (1000)) AS tab(col); -0.7014368047529627> SELECT kurtosis(col) FROM (VALUES (1), (10), (100), (10), (1)) as tab(col); 0.19432323191699075s

十一、LAST_VALUE

·函数语法：

LAST_VALUE(<expr> T[, <isIgnoreNull> boolean])

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回一组行的expr的最后一个值。如果isIgnoreNull为true，则仅返回非null值。

·返回类型：T

·示例：

> SELECT last_value(col) FROM (VALUES (10), (5), (20)) AS tab(col); 20> SELECT last_value(col) FROM (VALUES (10), (5), (NULL)) AS tab(col); NULL> SELECT last_value(col, true) FROM (VALUES (10), (5), (NULL)) AS tab(col); 5

十二、LAST

·函数语法：

LAST(<expr> T[, <isIgnoreNull> boolean])

·支持引擎：SparkSQL

·使用说明：返回一组行的expr的最后一个值。如果isIgnoreNull为true，则仅返回非null值。

·返回类型：T

·示例：

> SELECT last(col) FROM (VALUES (10), (5), (20)) AS tab(col); 20> SELECT last(col) FROM (VALUES (10), (5), (NULL)) AS tab(col); NULL> SELECT last(col, true) FROM (VALUES (10), (5), (NULL)) AS tab(col); 5

十三、MEAN

·函数语法：

MEAN(<expr> integer|double|decimal)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回根据组的值计算的平均值

·返回类型：double

·示例：

> SELECT mean(col) FROM (VALUES (1), (2), (3)) AS tab(col); 2.0> SELECT mean(col) FROM (VALUES (1), (2), (NULL)) AS tab(col); 1.5

十四、PERCENTILE

·函数语法：

PERCENTILE(<col> ANY, <percentage> integer|double|decimal|array<double> [, <frequency> integer])

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回给定百分比下数值列col的精确百分位值。percentage值必须介于0.0和1.0之间。frequency应为正整数。

·返回类型：double

·示例：

> SELECT percentile(col, 0.3) FROM (VALUES (0), (10)) AS tab(col); 3.0> SELECT percentile(col, array(0.25, 0.75)) FROM (VALUES (0), (10)) AS tab(col); [2.5,7.5]

十五、SKEWNESS

·函数语法：

SKEWNESS(<col> integer|double|decimal)

·支持引擎：SparkSQL

·使用说明：返回根据组的值计算的偏度值

·返回类型：double

·示例：

> SELECT skewness(col) FROM (VALUES (-10), (-20), (100), (1000)) AS tab(col); 1.1135657469022011> SELECT skewness(col) FROM (VALUES (-1000), (-100), (10), (20)) AS tab(col); -1.1135657469022011

十六、PERCENTILE_APPROX

·函数语法：

PERCENTILE_APPROX(<col> integer|double|decimal, <percentage> double|array<double>[, <accuracy> integer])

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回数值列col的近似百分比，该数值是有序col值（从最小到最大排序）中的最小值，因此不超过col值的百分比小于或等于该值。percentage的值必须介于0.0和1.0之间。accuracy参数（默认值：10000）是一个正数值文字，它以内存为代价控制近似精度。精度值越高，精度越好，1.0/accuracy是近似的相对误差。当percentage是一个数组时，percentage数组的每个值必须介于0.0和1.0之间。在这种情况下，返回给定percentage数组中列col的近似百分比数组。

·返回类型：integer |array<integer>

·示例：

> SELECT percentile_approx(col, array(0.5, 0.4, 0.1), 100) FROM (VALUES (0), (1), (2), (10)) AS tab(col); [1,1,0]> SELECT percentile_approx(col, 0.5, 100) FROM (VALUES (0), (6), (7), (9), (10)) AS tab(col); 7

十七、APPROX_PERCENTILE

·函数语法：

APPROX_PERCENTILE(<col> integer|double|decimal, <percentage> double|array<double>[, <accuracy> integer])

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回数值列col的近似百分比，该数值是有序col值（从最小到最大排序）中的最小值，因此不超过col值的百分比小于或等于该值。percentage的值必须介于0.0和1.0之间。accuracy参数（默认值：10000）是一个正数值文字，它以内存为代价控制近似精度。精度值越高，精度越好，1.0/accuracy是近似的相对误差。当percentage是一个数组时，percentage数组的每个值必须介于0.0和1.0之间。在这种情况下，返回给定percentage数组中列col的近似百分比数组。

·返回类型：integer |array<integer>

·示例：

> SELECT APPROX_PERCENTILE(col, array(0.5, 0.4, 0.1), 100) FROM (VALUES (0), (1), (2), (10)) AS tab(col); [1,1,0]> SELECT APPROX_PERCENTILE(col, 0.5, 100) FROM (VALUES (0), (6), (7), (9), (10)) AS tab(col); 7

十八、MAX

·函数语法：

MAX(<col> integer|double|decimal)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回col的最大值。

·返回类型：与col一致

·示例：

> SELECT max(col) FROM (VALUES (10), (50), (20)) AS tab(col); 50

十九、MAX_BY

·函数语法：

MAX_BY(<x> T, <y> integer|double|decimal)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回与y的最大值关联的x值。

·返回类型：T

·示例：

> SELECT max_by(x, y) FROM (VALUES (('a', 10)), (('b', 50)), (('c', 20))) AS tab(x, y); b

20、MIN

·函数语法：

MIN(<col> integer|double|decimal)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回col的最小值。

·返回类型：与col一致

·示例：

> SELECT min(col) FROM (VALUES (10), (50), (20)) AS tab(col); 10

21、MIN_BY

·函数语法：

MIN_BY(<x> T, <y> integer|double|decimal)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回与y的最小值关联的x值。

·返回类型：T

·示例：

> SELECT min_by(x, y) FROM (VALUES (('a', 10)), (('b', 50)), (('c', 20))) AS tab(x, y); a

22、STD

·函数语法：

STD(<col> integer|double|decimal)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

23、使用说明

SparkSQL：返回根据组的值计算的样本标准偏差。

Presto：返回根据组的值计算的总体标准偏差。

·返回类型：double

·示例：

> SELECT std(col) FROM (VALUES (1), (2), (3)) AS tab(col); 1.0

24、STDDEV

·函数语法：

STDDEV(<col> integer|double|decimal)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回根据组的值计算的样本标准偏差。

·返回类型：double

·示例：

> SELECT stddev(col) FROM (VALUES (1), (2), (3)) AS tab(col); 1.0

25、STDDEV_POP

·函数语法：

STDDEV_POP(<col> integer|double|decimal)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回根据组的值计算的总体标准偏差。

·返回类型：double

·示例：

> SELECT stddev_pop(col) FROM (VALUES (1), (2), (3)) AS tab(col); 0.816496580927726

26、STDDEV_SAMP

·函数语法：

STDDEV_SAMP(<col> integer|double|decimal)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回根据组的值计算的样本标准偏差。

·返回类型：double

·示例：

> SELECT stddev_samp(col) FROM (VALUES (1), (2), (3)) AS tab(col); 1.0

27、SUM

·函数语法：

SUM(<col> integer|double|decimal)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回根据组的值计算的总和。

·返回类型：与col一致

·示例：

> SELECT sum(col) FROM (VALUES (5), (10), (15)) AS tab(col); 30> SELECT sum(col) FROM (VALUES (NULL), (10), (15)) AS tab(col); 25> SELECT sum(col) FROM (VALUES (NULL), (NULL)) AS tab(col); NULL

28、VARIANCE

·函数语法：

VARIANCE(<col> integer|double|decimal)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回根据组的值计算的样本方差。

·返回类型：double

·示例：

> SELECT VARIANCE(col) FROM (VALUES (1), (2), (3)) AS tab(col); 1.0

29、VAR_POP

·函数语法：

VAR_POP(<col> integer|double|decimal)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回根据组的值计算的总体方差。

·返回类型：double

·示例：

> SELECT var_pop(col) FROM (VALUES (1), (2), (3)) AS tab(col); 0.6666666666666666

30、VAR_SAMP

·函数语法：

VAR_SAMP(<col> integer|double|decimal)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回根据组的值计算的样本方差。

·返回类型：double

·示例：

> SELECT var_samp(col) FROM (VALUES (1), (2), (3)) AS tab(col); 1.0

31、HISTOGRAM_NUMERIC

·函数语法：

HISTOGRAM_NUMERIC(<col> integer, <nb> integer)

·支持引擎：Presto

·使用说明：使用nb个非均匀间隔的bin计算组中数字列的直方图。输出是一个大小为nb的（x，y）坐标数组，表示bin的中心和高度。

·返回类型：array<struct {'x','y'}>

·示例：

> SELECT histogram_numeric(col, 5) FROM (VALUES (0), (1), (2), (10)) AS tab(col); [{"x":0,"y":1.0},{"x":1,"y":1.0},{"x":2,"y":1.0},{"x":10,"y":1.0}]

32、COLLECT_LIST

·函数语法：

COLLECT_LIST(<col> T)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：收集并返回非唯一元素的列表。

·返回类型：array<T>

·示例：

> SELECT collect_list(col) FROM (VALUES (1), (2), (1)) AS tab(col); [1,2,1]

33、COLLECT_SET

·函数语法：

COLLECT_SET(<col> T)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：收集并返回一组唯一的元素。

·返回类型：array<T>

·示例：

> SELECT collect_set(col) FROM (VALUES (1), (2), (1)) AS tab(col); [1,2]

34、COUNT_MIN_SKETCH

·函数语法：

COUNT_MIN_SKETCH(<col> T, <eps> double, <confidence> double, <seed> integer)

·支持引擎：SparkSQL

·使用说明：返回具有给定esp、confidence和seed的列的count min sketch。结果是binary，可以在使用前反序列化为CountMinSketch。

·返回类型：binary

·示例：

> SELECT hex(count_min_sketch(col, 0.5d, 0.5d, 1)) FROM (VALUES (1), (2), (1)) AS tab(col);0000000100000000000000030000000100000004000000005D8D6AB90000000000000000000000000000000200000000000000010000000000000000

35、EVERY

·函数语法：

EVERY(<col> boolean)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：如果col的所有值均为true，则返回true。

·返回类型：boolean

·示例：

> SELECT every(col) FROM (VALUES (true), (true), (true)) AS tab(col); true> SELECT every(col) FROM (VALUES (NULL), (true), (true)) AS tab(col); true> SELECT every(col) FROM (VALUES (true), (false), (true)) AS tab(col); false

36、BOOL_AND

·函数语法：

BOOL_AND(<col> boolean)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：如果col的所有值均为true，则返回true。

·返回类型：boolean

·示例：

> SELECT bool_and(col) FROM (VALUES (true), (true), (true)) AS tab(col); true> SELECT bool_and(col) FROM (VALUES (NULL), (true), (true)) AS tab(col); true> SELECT bool_and(col) FROM (VALUES (true), (false), (true)) AS tab(col); false

37、AND

·函数语法：

<expr1> AND <expr2>

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

38、使用说明

逻辑与

·返回类型：boolean

·示例：

> SELECT true and true; true> SELECT true and false; false> SELECT true and NULL; NULL> SELECT false and NULL; false

39、OR

·函数语法：

<expr1> OR <expr2>

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：逻辑或

·返回类型：boolean

·示例：

> SELECT true or false; true> SELECT false or false; false> SELECT true or NULL; true> SELECT false or NULL; NULL

40、ANY

·函数语法：

ANY(<col> boolean)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：如果col的至少一个值为true，则返回true。

·返回类型：boolean

·示例：

> SELECT any(col) FROM (VALUES (true), (false), (false)) AS tab(col); true> SELECT any(col) FROM (VALUES (NULL), (true), (false)) AS tab(col); true> SELECT any(col) FROM (VALUES (false), (false), (NULL)) AS tab(col); false

41、SOME

·函数语法：

SOME(<col> boolean)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：如果col的至少一个值为true，则返回true。

·返回类型：boolean

·示例：

> SELECT some(col) FROM (VALUES (true), (false), (false)) AS tab(col); true> SELECT some(col) FROM (VALUES (NULL), (true), (false)) AS tab(col); true> SELECT some(col) FROM (VALUES (false), (false), (NULL)) AS tab(col); false

42、BOOL_OR

·函数语法：

BOOL_OR(<col> boolean)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：如果col的至少一个值为true，则返回true。

·返回类型：boolean

·示例：

> SELECT BOOL_OR(col) FROM (VALUES (true), (false), (false)) AS tab(col); true> SELECT BOOL_OR(col) FROM (VALUES (NULL), (true), (false)) AS tab(col); true> SELECT BOOL_OR(col) FROM (VALUES (false), (false), (NULL)) AS tab(col); false

43、BIT_AND

·函数语法：

BIT_AND(<col> integer|bigint)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回所有非空输入值的按位AND，如果没有，则返回null。

·返回类型：与col一致

·示例：

> SELECT bit_and(col) FROM (VALUES (3), (5)) AS tab(col); 1

44、BIT_OR

·函数语法：

BIT_OR(<col> integer|bigint)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回所有非空输入值的按位OR，如果没有，则返回null。

·返回类型：与col一致

·示例：

> SELECT bit_or(col) FROM (VALUES (3), (5)) AS tab(col); 7

45、BIT_XOR

·函数语法：

BIT_XOR(<col> integer|bigint)

·支持引擎：SparkSQL、Presto。

·使用说明：返回所有非空输入值的按位XOR，如果没有，则返回null。

·返回类型：与col一致

·示例：

> SELECT bit_xor(col) FROM (VALUES (3), (5)) AS tab(col); 6

46、ARG_MIN

·函数语法：

ARG_MIN(<col1>, <col2> | expr(col2))

·支持引擎：SparkSQ

·使用说明：指定列col1最小的那一行，按指定的计算表达式返回。

·col1: 可排序的列名，如果为常量，那么会返回任意值。如果有多个最小值，会随机返回其中一行。

·返回类型：与col2或expr(col2)类型一致。

·示例：

> SELECT arg_min(dt, uid) from values (1, 'm1'), (2, 't2'), (3, 'z3') as tab(dt, uid);m1> SELECT arg_min(dt, upper(uid)) from values (1, 'm1', 1), (2, 't2', 1), (3, 'z3', 2) as tab(dt, uid, gid) group by gid;M1Z3

47、ARG_MAX

·函数语法：

ARG_MAX(<col1>, <col2> | expr(col2))

·支持引擎：SparkSQL

·使用说明：指定列col1最大的那一行，按指定的计算表达式返回。

·col1: 可排序的列名，如果为常量，那么会返回任意值。如果有多个最大值，会随机返回其中一行。

·返回类型：与col2或expr(col2)类型一致。

·示例：

> SELECT arg_max(dt, uid) from values (1, 'm1'), (2, 't2'), (3, 'z3') as tab(dt, uid);z3> SELECT arg_max(dt, upper(uid)) from values (1, 'm1', 1), (2, 't2', 1), (3, 'z3', 2) as tab(dt, uid, gid) group by gid;T2Z3

48、MAP_UNION_SUM

·函数语法：

MAP_UNION_SUM(map<k, v> input)

·支持引擎：SparkSQL

·使用说明：指定列，将map按key值求和所有的value。

·注意1：允许聚合的数据为null，全部为null时输出为null。

·注意2：允许key的value为null，此时会转换为数字0。

·返回类型：与输入类型一致。

·示例：

> SELECT map_union_sum(ids) from values (map(1, 1)), (map(1,2)), (map(2,1)) as tab(ids);{1:3,2:1}> SELECT idx, map_union_sum(ids) from values (map(1, 1), 1), (map(1,2), 1), (map(2,1), 1) as tab(ids, idx) group by idx;1 {1:3,2:1}

相关内容：

  1. 数据湖计算 DLC 数学函数 这篇说说了腾讯云中多种数学和字符串处理函数的语法、支持引擎、使用说明及示例。这些函数涵盖了绝对值、三角函数、对数函数、随机数生成等多个方面，适用于SparkSQL和Presto引擎。数学函数: 文章详细介绍了多种数学函数，如ABS、ACOS、ASIN、ATAN等，说明了它们的返回类型和使用示例。字符串处理函数: 介绍了BIN、CONV、HEX等字符串处理函数，描述了它们的功能和使用方法。随机数和舍入函数: 包括RAN。...
  2. 数据湖计算 DLC 集合函数 这篇列举了腾讯云SparkSQL与Presto引擎支持的数组与映射函数，涵盖生成、过滤、变换、聚合、排序、去重、合并及键值操作等，并附语法、返回类型与示例。 数组函数：包括ARRAY、FILTER、TRANSFORM、ZIP_WITH、AGGREGATE等，用于元素生成、过滤、变换与聚合。 映射函数：包括MAP、MAP_KEYS、MAP_VALUES、MAP_CONCAT等，用于键值对创建、提取与合并。 通用函数：S。...
  3. 数据湖计算 DLC 窗口函数 SELECT a, b, row_number() OVER (PARTITION BY a ORDER BY b) FROM VALUES ('A1', 2), ('A1', 1), ('A2', 3), ('A1', 1) tab(a, b);A1 1 1A1 1 2A1 2 3A2 3 1。...
  4. 数据湖计算 DLC 二进制函数 这篇说说了腾讯云提供的多种哈希和加密函数，包括CRC32、MD5、HASH、XXHASH64、SHA、SHA1、SHA2、AES_ENCRYPT和AES_DECRYPT。这些函数支持SPARKSQL和PRESTO引擎，用于计算循环冗余校验值、生成哈希值和进行AES加密解密操作。每种函数的语法、使用说明、返回类型和示例都在文档中详细列出。CRC32: 使用CRC32算法计算表达式的循环冗余校验值，返回bigint类型。。...
  5. 数据湖计算 DLC 其他函数 这篇说说了腾讯云支持的多种SQL函数及其使用方法，包括FIELD、COALESCE、EXPLODE等。每种函数都详细说明了其语法、支持引擎、使用说明、返回类型及示例。这些函数涵盖了数据处理、类型转换、条件判断等多个方面，适用于SparkSQL和Presto引擎。FIELD函数: 返回指定值在列表中的索引，未找到则返回0。COALESCE函数: 返回第一个非空参数，否则返回null。EXPLODE函数: 将数组或映射类。...
  6. 数据湖计算 DLC 位运算函数 这篇说说了三个用于处理位操作的函数：BIT_COUNT、BIT_GET和GETBIT。这些函数支持SparkSQL和Presto引擎，主要用于处理无符号64位整数或布尔值，返回特定位的信息。BIT_COUNT: 此函数计算并返回给定无符号64位整数中位为1的数量。如果输入参数为NULL，则返回NULL。BIT_GET与GETBIT: 这两个函数功能相同，都是返回指定位置的位值（0或1）。位置从右到左编号，从零开始，且。...
  7. 数据湖计算 DLC 字符串函数 这篇档详细介绍了腾讯云支持的多种字符串和二进制数据处理函数，涵盖ASCII、BASE64、BIT_LENGTH、CHAR、CHR、CHAR_LENGTH、CONCAT_WS、DECODE、ELT、ENCODE、FIND_IN_SET、FORMAT_NUMBER、FORMAT_STRING、INITCAP、INSTR、LCASE、LENGTH、LEVENSHTEIN、LIKE、LOWER、LOCATE、OCTET_LE。...
  8. 数据湖计算 DLC JSON 函数 GET_JSON_OBJECT( string, string)。...
赞 (0)
上一篇 4天前
下一篇 4天前