LiveAnalytics용 Amazon Timestream은 2025년 6월 20일부터 신규 고객에게 더 이상 공개되지 않습니다. Amazon Timestream for LiveAnalytics를 사용하려면 해당 날짜 이전에 가입하세요. 기존 고객은 평소처럼 서비스를 계속 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Timestream for LiveAnalytics 가용성 변경을 참조하세요.
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집계 함수
LiveAnalytics의 Timestream은 다음과 같은 집계 함수를 지원합니다.
함수 | 출력 데이터 유형 | 설명 |
---|---|---|
임의(x) |
[입력과 동일] |
null이 아닌 임의의 값이 있는 경우 x를 반환합니다.
결과 예: |
array_agg(x) |
array<[입력과 동일] |
입력 x 요소에서 생성된 배열을 반환합니다.
결과 예: |
평균(x) |
double |
모든 입력 값의 평균(산술 평균)을 반환합니다.
결과 예: |
bool_and(부울) every(부울) |
boolean |
모든 입력 값이 TRUE이면 TRUE를 반환하고, 그렇지 않으면 FALSE를 반환합니다.
결과 예: |
bool_or(부울) |
boolean |
입력 값이 TRUE이면 TRUE를 반환하고, 그렇지 않으면 FALSE를 반환합니다.
결과 예: |
count(*) count(x) |
bigint |
count(*)는 입력 행 수를 반환합니다. count(x)는 null이 아닌 입력 값의 수를 반환합니다.
결과 예: |
count_if(x) |
bigint |
TRUE 입력 값의 수를 반환합니다.
결과 예: |
geometric_mean(x) |
double |
모든 입력 값의 기하 평균을 반환합니다.
결과 예: |
max_by(x, y) |
[x와 동일] |
모든 입력 값에 대해 y의 최대값과 연결된 x의 값을 반환합니다.
결과 예: |
max_by(x, y, n) |
배열<[x와 동일]> |
y의 모든 입력 값 중 가장 큰 n과 연결된 x의 n 값을 y의 내림차순으로 반환합니다.
결과 예: |
min_by(x, y) |
[x와 동일] |
모든 입력 값에 대해 y의 최소값과 연결된 x의 값을 반환합니다.
결과 예: |
min_by(x, y, n) |
배열<[x와 동일]> |
y의 오름차순으로 y의 모든 입력 값 중 가장 작은 n과 연결된 x의 n 값을 반환합니다.
결과 예: |
max(x) |
[입력과 동일] |
모든 입력 값의 최대값을 반환합니다.
결과 예: |
max(x, n) |
배열<[x와 동일]> |
x의 모든 입력 값 중 가장 큰 값 n개를 반환합니다.
결과 예: |
최소(x) |
[입력과 동일] |
모든 입력 값의 최소값을 반환합니다.
결과 예: |
최소(x, n) |
배열<[x와 동일]> |
x의 모든 입력 값 중 가장 작은 값 n개를 반환합니다.
결과 예: |
sum(x) |
[입력과 동일] |
모든 입력 값의 합계를 반환합니다.
결과 예: |
bitwise_and_agg(x) |
bigint |
모든 입력 값의 비트 단위 AND를 2"s 보완 표현으로 반환합니다.
결과 예: |
bitwise_or_agg(x) |
bigint |
모든 입력 값의 비트 단위 OR을 2"s 보완 표현으로 반환합니다.
결과 예: |
approx_distinct(x) |
bigint |
고유한 입력 값의 대략적인 수를 반환합니다. 이 함수는 개수(DISTINCT x)의 근사치를 제공합니다. 모든 입력 값이 null이면 0이 반환됩니다. 이 함수는 가능한 모든 집합에 대한 (대략 정상) 오류 분포의 표준 편차인 2.3%의 표준 오류를 생성해야 합니다. 특정 입력 세트에 대한 오류의 상한을 보장하지는 않습니다.
결과 예: |
approx_distinct(x, e) |
bigint |
고유한 입력 값의 대략적인 수를 반환합니다. 이 함수는 개수(DISTINCT x)의 근사치를 제공합니다. 모든 입력 값이 null이면 0이 반환됩니다. 이 함수는 가능한 모든 집합에 대한 (대략 정상) 오류 분포의 표준 편차인 e 이하의 표준 오류를 생성해야 합니다. 특정 입력 세트에 대한 오류의 상한을 보장하지는 않습니다. 이 함수를 현재 구현하려면 e가 [0.0040625, 0.26000] 범위에 있어야 합니다.
결과 예: |
approx_percentile(x, 백분율) |
[x와 동일] |
지정된 백분율에서 x의 모든 입력 값에 대한 대략적인 백분위수를 반환합니다. 백분율 값은 0에서 1 사이여야 하며 모든 입력 행에 대해 일정해야 합니다.
결과 예: |
approx_percentile(x, 백분율) |
배열<[x와 동일]> |
지정된 각 백분율에서 x의 모든 입력 값에 대한 대략적인 백분위수를 반환합니다. 백분율 배열의 각 요소는 0에서 1 사이여야 하며 배열은 모든 입력 행에 대해 일정해야 합니다.
결과 예: |
approx_percentile(x, w, 백분율) |
[x와 동일] |
p 백분율에서 항목별 가중치 w를 사용하여 x의 모든 입력 값에 대한 대략적인 가중치 백분위수를 반환합니다. 가중치는 1 이상의 정수 값이어야 합니다. 실제로 백분위수 집합의 값 x에 대한 복제 수입니다. p 값은 0과 1 사이여야 하며 모든 입력 행에 대해 일정해야 합니다.
결과 예: |
approx_percentile(x, w, 백분율) |
배열<[x와 동일]> |
배열에 지정된 지정된 각 백분율에서 항목별 가중치 w를 사용하여 x의 모든 입력 값에 대한 대략적인 가중치 백분위수를 반환합니다. 가중치는 1 이상의 정수 값이어야 합니다. 실제로 백분위수 집합의 값 x에 대한 복제 수입니다. 배열의 각 요소는 0과 1 사이여야 하며 배열은 모든 입력 행에 대해 일정해야 합니다.
결과 예: |
approx_percentile(x, w, 백분율, 정확도) |
[x와 동일] |
p 백분율에서 항목별 가중치 w를 사용하여 x의 모든 입력 값에 대한 대략적인 가중치 백분위수를 반환하며, 최대 순위 오차는 정확도입니다. 가중치는 1 이상의 정수 값이어야 합니다. 실제로 백분위수 집합의 값 x에 대한 복제 수입니다. p 값은 0과 1 사이여야 하며 모든 입력 행에 대해 일정해야 합니다. 정확도는 0보다 크고 1보다 작아야 하며 모든 입력 행에 대해 일정해야 합니다.
결과 예: |
corr(y, x) |
double |
입력 값의 상관 계수를 반환합니다.
결과 예: |
covar_pop(y, x) |
double |
입력 값의 모집단 공분산을 반환합니다.
결과 예: |
covar_samp(y, x) |
double |
입력 값의 샘플 공분산을 반환합니다.
결과 예: |
regr_intercept(y, x) |
double |
입력 값의 선형 회귀 가로채기를 반환합니다. y는 종속 값이고 x는 독립 값입니다.
결과 예: |
regr_slope(y, x) |
double |
입력 값의 선형 회귀 기울기를 반환합니다. y는 종속 값이고 x는 독립 값입니다.
결과 예: |
왜도(x) |
double |
모든 입력 값의 왜도를 반환합니다.
결과 예: |
stddev_pop(x) |
double |
모든 입력 값의 모집단 표준 편차를 반환합니다.
결과 예: |
stddev_samp(x) stddev(x) |
double |
모든 입력 값의 샘플 표준 편차를 반환합니다.
결과 예: |
var_pop(x) |
double |
모든 입력 값의 모집단 분산을 반환합니다.
결과 예: |
var_samp(x) 분산(x) |
double |
모든 입력 값의 샘플 분산을 반환합니다.
결과 예: |