聚合
计数
count (*) 获取满足条件的行数，或者用 count (col) 获取 col 不是 NULL的行数。
count_distinct
count_distant(col) 获取 col 列的特殊值的个数。 与 count(distinct col) 相同
count_if
count_if(condition) 来统计符合 condition 的记录数。 例如： count_if(speed_kmh>80)
distinct
distinct(col) 获取 col 列的不同值。
unique
unique(<column_name1>[, <column_name2>, ...]): 计算某一列中（大致的）不同值。
unique_exact
unique_exact(<column_name1>[, <column_name2>, ...]) 计算某一列中不同值的确切数量。
unique_exact_if
unie_extract_if(col, condition) 统计符合 condition 的 col 的不同值个数。 比如要找出超速行驶的车牌号 unie_extract_if(cid,speed_kmh>80)
min
min(<column_name>)：列的最小值。 对于字符串列，比较是词汇排序。
max
max(<column_name>)：列的最大值。 对于字符串列，比较是词汇排序。
sum
sum(<column_name>)：列之和。 仅适用于数字。
avg
avg(<column_name>)：一列的平均值 (sum(column) / count(column))。 仅适用于数字列。
median
median(<column_name>) 计算数值数据样本的中值。
quantile
quantile(column,level) 计算一个大致的数值数据序列。 例如： quantile (a,0.9) 获取列的 P90 和 quantile (a,0.5) 获取 median 数字
p90
简写形式的 quantile (a,0.9)
p95
简写形式的 quantile(a,0.95)
p99
简写形式的 quantile(a,0.99)
top_k
top_k(<column_name>,K [,true/false])：列名中最频繁的 K 项。 返回一个数组。
例如： top_k(cid, 3) 可能得到 [('c01',1200),('c02,800)',('c03',700)] 如果这3id出现在聚合窗口中最频繁。
如果您不需要事件计数，您可以设置第三个参数的 false，例如： top_k(cid, 3, false) 可能得到 ['c01','c02','c03']
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min_k
min_k(<column_name>,K [,context_column])：列名中最小的 K 项。 返回一个数组。 您还可以添加列列表以获取同一行中值的更多上下文，例如 min_k（price,3，product_id，last_updated） 这将返回一个将每个元素作为元组的数组，例如 [(5.12, 'c42664'), (5.12, 'c42664'), (15.36, 'c84068')]
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max_k
max_k(<column_name>,K[,context_column])：列名中最大的 K 项。 您还可以添加列表，获取同一行中更多值的上下文，例如 max_k(price，3，product_id，last_updated)
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arg_min
arg_min(argument, value_column) 获取在 argument 列中 value_column 最小的值。 如果在 value_column 的最小值中有多个对应的不同的值 argument ，则返回遇到的第一个值。 您可以通过 min_k(value_column,1, argument)[1].2 实现相同的功能。 但这要容易得多。
arg_max
arg_max(argument, value_column) 获取在 argument 列中 value_column 最大的值。 如果在 value_column 的最大值中有多个对应的不同的值 argument ，则返回遇到的第一个值。 您可以通过 max_k(value_column,1, argument)[1].2 实现相同的功能。 但这要容易得多。
group_array
group_array(<column_name>) 来合并特定列作为数组的值。 例如，如果有三行，并且这些列的值是“a”，“b”，“c”。 此函数将生成单行和单列，值 ['a','b','c']
group_uniq_array
group_uniq_array(<column_name>) to combine the values of the specific column as an array, making sure only unique values in it. For example, if there are 3 rows and the values for these columns are "a","a","c". This function will generate a single row and single column with value ['a','c'] 例如，如果有 3 行且这些列的值为 “a”、“a”、“c”。 此函数将生成值为 ['a', 'c'] 的单行和单列
moving_sum
moving_sum(column) 返回一个数组与指定列的移动和和。 例如， select moving_sum(a) from(select 1 as a union select 2 as a union select 3 as a) 将返回[1,3,6]
任何
any(column) Selects the first encountered (non-NULL) value, unless all rows have NULL values in that column. The query can be executed in any order and even in a different order each time, so the result of this function is indeterminate. To get a determinate result, you can use the min or max function instead of any. 查询可以按任何顺序执行，甚至每次都以不同的顺序执行，因此此函数的结果不确定。 要获得确定的结果，你可以使用 min 或 max 函数代替 任意。
最后的值
last_value（列） 选择上次遇到的值。
随机线性回归状态
stochastic_linear_regression_state（数字、目标、参数 1、参数 2）
此函数实现随机线性回归。 This function implements stochastic linear regression. It supports custom parameters for learning rate, L2 regularization coefficient, mini-batch size and has few methods for updating weights (Adam (used by default), simple SGD, Momentum, Nesterov). Learn more at ClickHouse docs. 要了解更多信息，请访问 ClickHouse 文档。
随机逻辑回归
stochastic_logistic_regression（数字、数字、数字、字符串）
此函数实现随机逻辑回归。 This function implements stochastic logistic regression. It can be used for binary classification problem, supports the same custom parameters as stochasticLinearRegression and works the same way. Learn more at ClickHouse docs. 要了解更多信息，请访问 ClickHouse 文档。