Aggregationsfunktionstypen auf einen Blick

  • Artikel

Gilt für: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel

Aggregationsfunktionen führen Berechnungen für verschiedene Werte durch und geben einen einzelnen Wert zurück. Diese Funktionen werden zusammen mit dem Zusammenfassungsoperator verwendet. In diesem Artikel werden alle verfügbaren Aggregationsfunktionen nach Typ gruppiert. Informationen zu skalaren Funktionen finden Sie unter Skalar-Funktionstypen.

Binäre Funktionen

Funktionsname Beschreibung
binary_all_and() Gibt einen aggregierten Wert zurück, der die binäre AND-Eigenschaft der Gruppe verwendet.
binary_all_or() Gibt einen aggregierten Wert zurück, der die binäre OR der Gruppe verwendet.
binary_all_xor() Gibt einen aggregierten Wert mit dem binären XOR der Gruppe zurück.

Dynamische Funktionen

Funktionsname Beschreibung
buildschema() Gibt das minimale Schema zurück, das alle Werte der dynamischen Eingabe zulässt.
make_bag(), make_bag_if() Gibt einen Eigenschaftenbehälter dynamischer Werte innerhalb der Gruppe ohne/mit einem Prädikat zurück.
make_list(), make_list_if() Gibt eine Liste aller Werte innerhalb der Gruppe ohne/mit einem Prädikat zurück.
make_list_with_nulls() Gibt eine Liste aller Werte innerhalb der Gruppe zurück, einschließlich NULL-Werten.
make_set(), make_set_if() Gibt einen Satz unterschiedlicher Werte innerhalb der Gruppe ohne/mit einem Prädikat zurück.

Zeilenauswahlfunktionen

Funktionsname Beschreibung
arg_max() Gibt einen oder mehrere Ausdrücke zurück, wenn das Argument maximiert ist.
arg_min() Gibt einen oder mehrere Ausdrücke zurück, wenn das Argument minimiert wird.
take_any(), take_anyif() Gibt einen zufälligen nicht leeren Wert für die Gruppe ohne/mit einem Prädikat zurück.

Statistische Funktionen

Funktionsname Beschreibung
avg() Gibt einen Mittelwert für die gesamte Gruppe zurück.
avgif() Gibt einen Mittelwert für die gruppe (mit Prädikat) zurück.
count(), countif() Gibt eine Anzahl der Gruppe ohne/mit einem Prädikat zurück.
count_distinct(), count_distinctif() Gibt eine Anzahl eindeutiger Elemente in der Gruppe ohne/mit einem Prädikat zurück.
dcount(), dcountif() Gibt eine ungefähre unterschiedliche Anzahl der Gruppenelemente ohne/mit einem Prädikat zurück.
hll() Gibt die Ergebnisse von HyperLogLog (HLL) der Gruppenelemente zurück, einen Zwischenwert der dcount Annäherung.
hll_if() Gibt die Ergebnisse von HyperLogLog (HLL) der Gruppenelemente zurück, einen Zwischenwert der dcount Annäherung (mit Prädikat).
hll_merge() Gibt einen Wert für zusammengeführte HLL-Ergebnisse zurück.
max(), maxif() Gibt den Maximalwert für die Gruppe ohne/mit einem Prädikat zurück.
min(), minif() Gibt den Minimalwert für die Gruppe ohne/mit einem Prädikat zurück.
percentile() Gibt eine Quantilschätzung der Gruppe zurück.
percentiles() Gibt Quantilschätzungen der Gruppe zurück.
percentiles_array() Gibt die Quantil-Ungefähre des Arrays zurück.
percentilesw() Gibt die gewichtete Quantil-Ungefähre der Gruppe zurück.
percentilesw_array() Gibt das gewichtete Quantil ungefähr des Arrays zurück.
stdev(), stdevif() Gibt die Standardabweichung für eine Grundgesamtheit zurück, die als Stichprobe ohne/mit prädikat betrachtet wird.
stdevp() Gibt die Standardabweichung für eine Population zurück, die als repräsentativ betrachtet wird.
sum(), sumif() Gibt die Summe der Elemente innerhalb der Gruppe ohne/mit einem Prädikat zurück.
tdigest() Gibt ein Zwischenergebnis für die Quantilannäherung zurück, das gewichtete Quantil der Gruppe.
tdigest_merge() Gibt den zusammengeführten tdigest Wert in der gesamten Gruppe zurück.
varianz(), varianzif() Gibt die Varianz innerhalb der Gruppe ohne/mit einem Prädikat zurück.
varianzp() Gibt die Varianz für eine Population zurück, die als repräsentativ eingestuft wird.