sparkbar

この関数は、区間 [min_x, max_x] における値 x と、それらの値の出現頻度 y の度数ヒストグラムを描画します。

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sparkbar

導入バージョン: v21.11.0

この関数は、値 x と、区間 [min_x, max_x] におけるそれらの値の出現頻度 y の度数ヒストグラムを描画します。 同じバケットに入るすべての x の出現頻度は平均化されるため、データは事前に集計しておく必要があります。 負の出現頻度は無視されます。

interval が指定されていない場合は、最小の x が区間の開始として使用され、最大の x が区間の終了として使用されます。 それ以外の場合、区間外の値は無視されます。

構文

sparkbar(buckets[, min_x, max_x])(x, y)

別名: sparkBar

パラメータ

• buckets — セグメント数。(U)Int*
• min_x — 任意。区間の開始値。(U)Int* または Float* または Decimal
• max_x — 任意。区間の終了値。(U)Int* または Float* または Decimal

引数

• x — 値が格納されたフィールド。const String
• y — 値の出現頻度が格納されたフィールド。const String

戻り値

度数ヒストグラムを返します。String

例

区間を指定しない場合

Query

CREATE TABLE spark_bar_data (`value` Int64, `event_date` Date) ENGINE = MergeTree ORDER BY event_date;

INSERT INTO spark_bar_data VALUES (1,'2020-01-01'), (3,'2020-01-02'), (4,'2020-01-02'), (-3,'2020-01-02'), (5,'2020-01-03'), (2,'2020-01-04'), (3,'2020-01-05'), (7,'2020-01-06'), (6,'2020-01-07'), (8,'2020-01-08'), (2,'2020-01-11');

SELECT sparkbar(9)(event_date, cnt) FROM (SELECT sum(value) AS cnt, event_date FROM spark_bar_data GROUP BY event_date);

Response

┌─sparkbar(9)(event_date, cnt)─┐
│ ▂▅▂▃▆█  ▂                    │
└──────────────────────────────┘

interval を指定する場合

Query

SELECT sparkbar(9, toDate('2020-01-01'), toDate('2020-01-10'))(event_date, cnt) FROM (SELECT sum(value) AS cnt, event_date FROM spark_bar_data GROUP BY event_date);

Response

┌─sparkbar(9, toDate('2020-01-01'), toDate('2020-01-10'))(event_date, cnt)─┐
│ ▂▅▂▃▇▆█                                                                  │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘