stats_agg() (单变量) 函数

ToolkitTimescaleDB Toolkit 函数在 Timescale Community Edition 下可用。它们自动包含在 Timescale 中，但对于自托管的 TimescaleDB 必须单独安装。点击了解更多。

使用这组函数执行常见的统计分析，例如计算平均值和标准差。这些函数类似于 PostgreSQL 统计聚合函数，但它们包含更多功能，并且在连续聚合和窗口函数中更易于使用。

这些函数处理一维数据。要处理二维数据，例如执行线性回归，请参阅二维 stats_agg 函数。

此组中的函数

stats_agg (单变量): 将数据聚合为中间统计聚合形式，以便进一步计算

average: 从一维统计聚合计算平均值
kurtosis: 从一维统计聚合计算峰度
num_vals: 计算一维统计聚合中的值数量
skewness: 从一维统计聚合计算偏度
stddev: 从一维统计聚合计算标准差
sum: 从一维统计聚合计算总和
variance: 从一维统计聚合计算方差

rolling: 组合多个一维统计聚合以计算滚动窗口聚合
rollup: 组合多个一维统计聚合

函数详情

stats_agg(
    value DOUBLE PRECISION
) RETURNS StatsSummary1D

这是对一维数据执行任何统计聚合计算的第一步。使用 stats_agg 从您的数据创建中间聚合 (StatsSummary1D)。然后，此中间形式可以被该组中的一个或多个访问器使用，以计算最终结果。可选地，可以在应用访问器之前使用 rollup() 或 rolling() 组合多个此类中间聚合对象。

stats_agg 非常适合创建可以稍后用于多种目的的连续聚合。例如，您可以使用 stats_agg 创建连续聚合来计算平均值和总和。稍后，您可以重用相同的 StatsSummary1D 对象，从同一个连续聚合计算标准差。

必需参数

名称	类型	描述
`value`	`DOUBLE PRECISION`	用于统计聚合的变量。

返回值

列	类型	描述
`stats_agg`	`StatsSummary1D`	统计聚合，包含有关中间形式变量的数据。将聚合传递给统计聚合 API 中的访问器函数以执行最终计算。或者，将聚合传递给 rollup 函数以将多个统计聚合组合成更大的聚合。

average(
  summary StatsSummary1D
) RETURNS DOUBLE PRECISION

从统计聚合中的值计算简单平均值（或均值）。

必需参数

名称	类型	描述
`summary`	`StatsSummary1D`	由 `stats_agg` 调用生成的统计聚合

返回值

列	类型	描述
`average`	`DOUBLE PRECISION`	统计聚合中值的平均值

示例

计算从 0 到 100 的整数的平均值


SELECT average(stats_agg(data))
  FROM generate_series(0, 100) data;


average
-----------
50

kurtosis(
  summary StatsSummary1D,
  [ method TEXT ]
) DOUBLE PRECISION

从统计聚合中的值计算峰度。峰度是第四阶统计矩。它是衡量数据分布相对于正态分布的“尾重”的指标。

必需参数

名称	类型	描述
`summary`	`StatsSummary1D`	由 `stats_agg` 调用生成的统计聚合

可选参数

名称	类型	描述
`method`	`TEXT`	用于计算峰度的方法。两个选项是 `population` 和 `sample`，可以缩写为 `pop` 或 `samp`。默认为 `sample`。

返回值

列	类型	描述
`kurtosis`	`DOUBLE PRECISION`	统计聚合中值的峰度

示例

计算包含从 0 到 100 的整数的样本的峰度


SELECT kurtosis(stats_agg(data))
  FROM generate_series(0, 100) data;


kurtosis
----------
1.78195

num_vals(
  summary StatsSummary1D
) RETURNS BIGINT

计算统计聚合中包含的值的数量。

必需参数

名称	类型	描述
`summary`	`StatsSummary1D`	由 `stats_agg` 调用生成的统计聚合

返回值

列	类型	描述
`num_vals`	`DOUBLE PRECISION`	统计聚合中的值数量

示例

计算从 0 到 100（包括 100）的值的数量


SELECT num_vals(stats_agg(data))
  FROM generate_series(0, 100) data;


num_vals
--------
101

skewness(
  summary StatsSummary1D,
  [ method TEXT ]
) RETURNS DOUBLE PRECISION

从统计聚合中的值计算偏度。偏度是第三阶统计矩。它是衡量数据分布不对称性的指标。

必需参数

名称	类型	描述
`summary`	`StatsSummary1D`	由 `stats_agg` 调用生成的统计聚合

可选参数

名称	类型	描述
`method`	`TEXT`	用于计算偏度的方法。两个选项是 `population` 和 `sample`，可以缩写为 `pop` 或 `samp`。默认为 `sample`。

返回值

列	类型	描述
`skewness`	`DOUBLE PRECISION`	统计聚合中值的偏度

示例

计算包含从 0 到 100 的整数的样本的偏度


SELECT skewness(stats_agg(data))
  FROM generate_series(0, 100) data;


skewness_x
----------
0

stddev(
  summary StatsSummary1D,
  [ method TEXT ]
) RETURNS DOUBLE PRECISION

从统计聚合中的值计算标准差。

必需参数

名称	类型	描述
`summary`	`StatsSummary1D`	由 `stats_agg` 调用生成的统计聚合

可选参数

名称	类型	描述
`method`	`TEXT`	用于计算标准差的方法。两个选项是 `population` 和 `sample`，可以缩写为 `pop` 或 `samp`。默认为 `sample`。

返回值

列	类型	描述
`stddev`	`DOUBLE PRECISION`	统计聚合中值的标准差

示例

计算包含从 0 到 100 的整数的样本的标准差


SELECT stddev(stats_agg(data))
  FROM generate_series(0, 100) data;


stddev_y
--------
29.3002

sum(
  summary StatsSummary1D
) RETURNS DOUBLE PRECISION

计算统计聚合中包含的值的总和。

必需参数

名称	类型	描述
`summary`	`StatsSummary1D`	由 `stats_agg` 调用生成的统计聚合

返回值

列	类型	描述
`sum`	`DOUBLE PRECISION`	统计聚合中值的总和

示例

计算从 0 到 100 的整数的总和


SELECT sum(stats_agg(data))
  FROM generate_series(0, 100) data;


sum
-----
5050

variance(
  summary StatsSummary1D,
  [ method TEXT ]
) RETURNS DOUBLE PRECISION

从统计聚合中的值计算方差。

必需参数

名称	类型	描述
`summary`	`StatsSummary1D`	由 `stats_agg` 调用生成的统计聚合

可选参数

名称	类型	描述
`method`	`TEXT`	用于计算标准差的方法。两个选项是 `population` 和 `sample`，可以缩写为 `pop` 或 `samp`。默认为 `sample`。

返回值

列	类型	描述
`variance`	`DOUBLE PRECISION`	统计聚合中值的方差

示例

计算包含从 0 到 100 的整数的样本的方差


SELECT variance(stats_agg(data))
  FROM generate_series(0, 100) data;


variance
----------
858.5

rolling(
    ss StatsSummary1D
) RETURNS StatsSummary1D

将多个中间统计聚合 (StatsSummary1D) 对象组合成单个 StatsSummary1D 对象。它针对在窗口函数上下文中使用进行了优化，用于计算滚动窗口统计聚合。

注意

这对于从连续聚合计算滚动窗口聚合特别有用。它可以快几个数量级，因为它使用逆转换和组合函数，但在异常情况下可能会发生更大的浮点错误。对于非窗口函数上下文中的重新聚合，例如将每小时数据桶组合成每日数据桶，请参阅 rollup()。

必需参数

名称	类型	描述
`summary`	`StatsSummary1D`	由 `stats_agg` 调用生成的统计聚合

返回值

列	类型	描述
`rolling`	`StatsSummary1D`	通过组合输入统计聚合生成的新统计聚合

示例

组合每小时连续聚合以创建滚动窗口每日聚合。使用适当的访问器计算平均值和标准差


CREATE MATERIALIZED VIEW foo_hourly
WITH (timescaledb.continuous)
AS SELECT
  time_bucket('1h'::interval, ts) AS bucket,
  stats_agg(value) as stats
FROM foo
GROUP BY 1;

SELECT
  bucket,
  average(rolling(stats) OVER (ORDER BY bucket RANGE '1 day' PRECEDING)),
  stddev(rolling(stats) OVER (ORDER BY bucket RANGE '1 day' PRECEDING)),
FROM foo_hourly;

rollup(
    ss StatsSummary1D
) RETURNS StatsSummary1D

将 stats_agg（单变量）生成的多个中间统计聚合 (StatsSummary1D) 对象组合成单个中间 StatsSummary1D 对象。例如，您可以使用 rollup 将来自 15 分钟数据桶的统计聚合组合成每日数据桶。对于在窗口函数中的使用，请参阅 rolling()。

必需参数

名称	类型	描述
`summary`	`StatsSummary1D`	由 `stats_agg` 调用生成的统计聚合

返回值

列	类型	描述
`rollup`	`StatsSummary1D`	通过组合输入统计聚合生成的新统计聚合

扩展示例

创建一个统计聚合以汇总关于变量 val1 的每日统计数据。使用统计聚合计算变量的平均值、标准差和偏度


WITH t as (
    SELECT
        time_bucket('1 day'::interval, ts) as dt,
        stats_agg(val1) AS stats1D
    FROM foo
    WHERE id = 'bar'
    GROUP BY time_bucket('1 day'::interval, ts)
)
SELECT
    average(stats1D),
    stddev(stats1D),
    skewness(stats1D)
FROM t;

stats_agg() (单变量) 函数

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