measure aggregatfunktion

Gäller för:kontrollmarkerad ja Databricks SQL kontrollmarkerad ja Databricks Runtime 16.4 och senare

Returnerar aggregerade measure_column värden från en grupp. I Databricks Runtime 18.1 och senare agg är mängdfunktionen synonym för den här funktionen.

Till skillnad från en vanlig aggregeringsfunktion som SUM, AVGeller COUNT, MEASURE anger funktionen inte aggregeringen. Den ärver definitionen av aggregeringen från måttvydefinitionen.

Att använda en måttvy med mått är överlägset vanliga vyer eftersom det abstraherar komplexiteten i de underliggande aggregeringarna samtidigt som anroparen får friheten att välja grupperingskolumnerna.

Syntax

measure ( measure_column ) [ FILTER ( WHERE cond ) ]

Den här funktionen kan inte anropas som en fönsterfunktion med hjälp av OVER -satsen.

Argumentpunkter

  • measure_column: En referens till en måttkolumn i en måttvy.

  • cond: Ett valfritt booleskt uttryck i en FILTER-sats som filtrerar de rader som används för att beräkna måttet.

    Gäller för:ibockad ja Databricks SQL ibockad ja Databricks Runtime 18.1 och senare

Retur

Ett värde av typen measure_column.

FILTER-satsbeteende

När du tillämpar en FILTER sats på ett mått tillämpas filtervillkoret på varje mängdfunktion i måttets definition:

  • Om en aggregeringsfunktion i definitionen inte har någon FILTER sats tillämpas måttets villkor på den.
  • Om en aggregeringsfunktion i definitionen redan har en FILTER -sats kombineras måttets villkor med det befintliga med hjälp av AND.

Samma regler tillämpas rekursivt när ett mått refererar till ett annat mått.

För fönstermått FILTER tillämpas -satsen efter fönsteraggregering, vilket motsvarar att placera samma villkor i frågans -sats WHERE .

I Databricks Runtime-versioner under 18.1 returnerar en FILTER sats på ett mått ett fel.

Exempel

-- A metric view with a measure column 4 metric columns
CREATE OR REPLACE VIEW region_sales_metrics
  (month COMMENT 'Month order was made',
   status,
   order_priority,
   count_orders COMMENT 'Count of orders',
   total_Revenue,
   total_Revenue_p_Customer,
   total_revenue_for_open_orders)
  WITH METRICS
  LANGUAGE YAML
  COMMENT 'A metric view for regional sales metrics.'
  AS $$
   version: 0.1
   source: samples.tpch.orders
   filter: o_orderdate > '1990-01-01'
   dimensions:
   - name: month
     expr: date_trunc('MONTH', o_orderdate)
   - name: status
     expr: case
       when o_orderstatus = 'O' then 'Open'
       when o_orderstatus = 'P' then 'Processing'
       when o_orderstatus = 'F' then 'Fulfilled'
       end
   - name: order_priority
     expr: split(o_orderpriority, '-')[1]
   measures:
   - name: count_orders
     expr: count(1)
   - name: total_revenue
     expr: SUM(o_totalprice)
   - name: total_revenue_per_customer
     expr: SUM(o_totalprice) / count(distinct o_custkey)
   - name: total_revenue_for_open_orders
     expr: SUM(o_totalprice) filter (where o_orderstatus='O')
  $$;

-- Tracking total_revenue_per_customer by month in 1995
> SELECT extract(month from month) as month,
    measure(total_revenue_per_customer)::bigint AS total_revenue_per_customer
  FROM region_sales_metrics
  WHERE extract(year FROM month) = 1995
  GROUP BY ALL
  ORDER BY ALL;
  month	 total_revenue_per_customer
  -----  --------------------------
   1     167727
   2     166237
   3     167349
   4     167604
   5     166483
   6     167402
   7     167272
   8     167435
   9     166633
  10     167441
  11     167286
  12     167542

-- Tracking total_revenue_per_customer by month and status in 1995
> SELECT extract(month from month) as month,
    status,
    measure(total_revenue_per_customer)::bigint AS total_revenue_per_customer
  FROM region_sales_metrics
  WHERE extract(year FROM month) = 1995
  GROUP BY ALL
  ORDER BY ALL;
  month  status      total_revenue_per_customer
  -----  ---------   --------------------------
   1     Fulfilled   167727
   2     Fulfilled   161720
   2    Open          40203
   2    Processing   193412
   3    Fulfilled    121816
   3    Open          52424
   3    Processing   196304
   4    Fulfilled     80405
   4    Open          75630
   4    Processing   196136
   5    Fulfilled     53460
   5    Open         115344
   5    Processing   196147
   6    Fulfilled     42479
   6    Open         160390
   6    Processing   193461
   7    Open         167272
   8    Open         167435
   9    Open         166633
   10   Open         167441
   11   Open         167286
   12   Open         167542

-- Compare total revenue to revenue from fulfilled orders by month in 1995.
-- The FILTER condition is pushed down to the SUM aggregate in the total_revenue definition.
> SELECT extract(month from month) as month,
    measure(total_revenue)::bigint AS total_revenue,
    measure(total_revenue) FILTER (WHERE status = 'Fulfilled') AS fulfilled_revenue
  FROM region_sales_metrics
  WHERE extract(year FROM month) = 1995
  GROUP BY ALL
  ORDER BY ALL;
  • Last updated on