Числовые типы данных и агрегатные функции

Разведочный анализ данных в SQL

Christina Maimone

Data Scientist

Числовые типы: integer

Имя	Размер хранения	Описание	Диапазон
`integer` или `int` или `int4`	4 байта	стандартный выбор	-2147483648 до +2147483647

Числовые типы: integer

Имя	Размер хранения	Описание	Диапазон
`integer` или `int` или `int4`	4 байта	стандартный выбор	-2147483648 до +2147483647
`smallint` или `int2`	2 байта	малый диапазон	-32768 до +32767
`bigint` или `int8`	8 байт	большой диапазон	-9223372036854775808 до +9223372036854775807

Числовые типы: integer

Имя	Размер хранения	Описание	Диапазон
`integer` или `int` или `int4`	4 байта	стандартный выбор	-2147483648 до +2147483647
`smallint` или `int2`	2 байта	малый диапазон	-32768 до +32767
`bigint` или `int8`	8 байт	большой диапазон	-9223372036854775808 до +9223372036854775807
`serial`	4 байта	автоинкремент	1 до 2147483647
`smallserial`	2 байта	малый автоинкремент	1 до 32767
`bigserial`	8 байт	большой автоинкремент	1 до 9223372036854775807

Числовые типы: decimal

Имя	Размер хранения	Описание	Диапазон
`decimal` или `numeric`	переменный	точный, с задаваемой точностью	до 131072 цифр до десятичной точки; до 16383 цифр после десятичной точки

Числовые типы: decimal

Имя	Размер хранения	Описание	Диапазон
`decimal` или `numeric`	переменный	точный, с задаваемой точностью	до 131072 цифр до десятичной точки; до 16383 цифр после десятичной точки
`real`	4 байта	переменная точность, неточный	6 десятичных цифр точности
`double precision`	8 байт	переменная точность, неточный	15 десятичных цифр точности

Деление

-- integer division
SELECT 10/4;

-- numeric division
SELECT 10/4.0;

2.500000000

Диапазон: min и max

SELECT min(question_pct)
  FROM stackoverflow;

 min 
-----
   0
(1 row)

SELECT max(question_pct)
  FROM stackoverflow;

     max     
-------------
 0.071957428
(1 row)

Среднее значение

SELECT avg(question_pct)
  FROM stackoverflow;

         avg         
---------------------
 0.00379494620059319
(1 row)

Дисперсия

Генеральная дисперсия

SELECT var_pop(question_pct)
  FROM stackoverflow;

       var_pop        
----------------------
 0.000140268640974167
(1 row)

Выборочная дисперсия

SELECT var_samp(question_pct)
  FROM stackoverflow;

       var_samp       
----------------------
 0.000140271571051059
(1 row)

SELECT variance(question_pct)
  FROM stackoverflow;

       variance       
----------------------
 0.000140271571051059
(1 row)

Стандартное отклонение

Выборочное стандартное отклонение

SELECT stddev_samp(question_pct)
  FROM stackoverflow;

     stddev_samp     
--------------------
 0.0118436299778007
(1 row)

SELECT stddev(question_pct)
  FROM stackoverflow;

       stddev       
--------------------
 0.0118436299778007
(1 row)

Генеральное стандартное отклонение

SELECT stddev_pop(question_pct)
  FROM stackoverflow;

      stddev_pop     
--------------------
 0.0118435062787237
(1 row)

Округление

SELECT round(42.1256, 2);

42.13

Группировка и агрегация

-- Summarize by group with GROUP BY
SELECT tag,
       min(question_pct), 
       avg(question_pct), 
       max(question_pct) 
  FROM stackoverflow
 GROUP BY tag;

           tag            |     min     |         avg          |     max     
--------------------------+-------------+----------------------+-------------
 amazon-sqs               |    6.91e-05 | 8.08328877005347e-05 |     9.6e-05
 amazon-kinesis           |     2.1e-05 |  3.3924064171123e-05 |    4.64e-05
 android-pay              |    2.97e-05 | 3.16712477396022e-05 |    3.29e-05
 amazon-cloudformation    |     4.8e-05 | 9.34518997326204e-05 |  0.00015246
 citrix                   |     3.6e-05 | 3.95804407713499e-05 |    4.39e-05
 amazon-ec2               | 0.001058039 |  0.00122817236730946 | 0.001378872
 actionscript             | 0.000551486 |  0.00067589990909091 | 0.000856132
 amazon-ecs               |    1.17e-05 | 3.40544117647059e-05 |    6.51e-05
 mongodb                  |   0.0049625 |  0.00577465885069125 |  0.00631164
 amazon-redshift          | 0.000117294 | 0.000160832181818182 | 0.000212208
...

Давайте потренируемся!

Разведочный анализ данных в SQL