Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
ПРИМЕНИМО К:
Azure Data Factory Azure Synapse Analytics
Совет
Data Factory в Microsoft Fabric — это следующее поколение Azure Data Factory с более простой архитектурой, встроенным ИИ и новыми функциями. Если вы не знакомы с интеграцией данных, начните с Fabric Data Factory. Существующие рабочие нагрузки ADF могут обновляться до Fabric для доступа к новым возможностям в области обработки и анализа данных, аналитики в режиме реального времени и отчетов.
Потоки данных доступны как в конвейерах Azure Data Factory, так и в Azure Synapse Analytics конвейерах. Эта статья относится к потокам данных для сопоставления. Если вы не знакомы с преобразованиями, ознакомьтесь с вводной статьей "Преобразование данных с помощью потоков данных сопоставления".
В этой статье предоставляются сведения об агрегатных функциях, поддерживаемых Azure Data Factory и Azure Synapse Analytics в потоках сопоставления данных.
Список агрегатных функций
Следующие функции доступны только в агрегатных, сводных, несводных и оконных преобразованиях.
| Агрегатная функция | Задача |
|---|---|
| approxDistinctCount | Возвращает приблизительное общее число различных значений для столбца. Необязательный второй параметр предназначен для управления ошибкой оценки. |
| avg | Возвращает среднее значение столбца. |
| avgIf | Возвращает среднее значение столбца на основе критериев. |
| collect | Собирает все значения выражения в агрегированной группе в массив. В ходе этого процесса можно собирать и преобразовывать структуры в альтернативные структуры. Число элементов равно количеству строк в этой группе и может содержать значения NULL. Количество собранных элементов должно быть небольшим. |
| collectUnique | Собирает все значения выражения в агрегированной группе в уникальный массив. В ходе этого процесса можно собирать и преобразовывать структуры в альтернативные структуры. Количество элементов меньше или равно числу строк в этой группе и может содержать значения NULL. Количество собранных элементов должно быть небольшим. |
| count | Возвращает совокупное количество значений. Если указаны необязательные столбцы, он игнорирует NULL значения в счетчике. |
| countAll | Возвращает агрегированное количество значений, включая NULL значения. |
| countDistinct | Возвращает совокупное число различных значений набора столбцов. |
| countAllDistinct | Возвращает общее количество различных значений набора столбцов, включая NULL значения. |
| countIf | Возвращает общее количество значений на основе критериев. Если указан необязательный столбец, он игнорирует NULL значения в счетчике. |
| covariancePopulation | Возвращает популяционную ковариацию между двумя столбцами. |
| covariancePopulationIf | Возвращает ковариацию выборки двух столбцов на основе критериев. |
| covarianceSample | Возвращает ковариацию выборки двух столбцов. |
| covarianceSampleIf | Возвращает выборочную ковариацию двух столбцов с учетом критериев. |
| первый | Возвращает первое значение группы столбцов. Если второй параметр ignoreNulls опущен, предполагается значение false. |
| isDistinct | Определяет, является ли столбец или набор столбцов уникальным. Он не подсчитывает значение NULL в качестве отдельного значения. |
| kurtosis | Возвращает коэффициент эксцесса столбца. |
| kurtosisIf | Получает куртоз столбца на основе критериев. |
| последний | Возвращает последнее значение группы столбцов. Если второй параметр ignoreNulls опущен, предполагается значение false. |
| max | Возвращает максимальное значение столбца. |
| maxIf | Возвращает максимальное значение столбца на основе критериев. |
| mean | Возвращает среднее значение столбца. То же, что и AVG. |
| meanIf | Получает среднее значение значений столбца на основе критериев. То же, что и avgIf. |
| мин | Возвращает минимальное значение столбца. |
| minIf | Возвращает минимальное значение столбца на основе условий. |
| асимметрия | Возвращает асимметрию столбца. |
| skewnessIf | Возвращает скошенность столбца на основе критериев. |
| stddev | Возвращает стандартное отклонение для столбца. |
| stddevIf | Возвращает стандартное отклонение столбца на основе критериев. |
| stddevPopulation | Возвращает стандартное отклонение по всей совокупности значений столбца. |
| stddevPopulationIf | Вычисляет стандартное отклонение генеральной совокупности для столбца на основе заданных критериев. |
| stddevSample | Возвращает выборочное стандартное отклонение для столбца. |
| stddevSampleIf | Возвращает выборочное стандартное отклонение столбца на основе критериев. |
| sum | Возвращает агрегированную сумму числового столбца. |
| sumDistinct | Возвращает общую сумму различных значений числового столбца. |
| sumDistinctIf | Возвращает агрегированную сумму числового столбца на основе критериев. Условие может быть основано на любом столбце. |
| sumIf | Возвращает агрегированную сумму числового столбца на основе критериев. Условие может быть основано на любом столбце. |
| topN | Возвращает верхние N значения для этого столбца. |
| variance | Возвращает дисперсию столбца. |
| varianceIf | Возвращает дисперсию столбца в соответствии с заданными критериями. |
| variancePopulation | Возвращает дисперсию генеральной совокупности для столбца. |
| variancePopulationIf | Возвращает выборочную дисперсию данных столбца на основе заданных критериев. |
| varianceSample | Возвращает несмещенную дисперсию столбца. |
| varianceSampleIf | Возвращает несмещённую дисперсию столбца в соответствии с заданными критериями. |
Связанный контент
- Список всех функций массивов.
- Список всех функций кэшированного поиска.
- Список всех функций преобразования.
- Список всех функций даты и времени.
- Список всех функций выражений.
- Список всех функций отображения.
- Список всех метафункций.
- Список всех оконных функций.
- Сведения об использовании всех выражений преобразования данных.
- Узнайте, как использовать Построитель выражений.