聚合函数从一个输入值的集合计算出一个单一值。 内置的通用聚合函数在Table 9.55中列出，而统计性聚合是在Table 9.56中列出。 内置的组内有序集聚合函数在Table 9.57中列出，而内置的组内假想集聚合在Table 9.58中列出。 与聚合函数紧密相关的分组操作在Table 9.59中列出。 Section 4.2.7中会解释针对聚合函数的特殊语法考虑。额外的介绍信息请参考Section 2.7。
支持部分模式的聚合函数能够参与各种优化，例如并行聚合。
Table 9.55. 通用聚合函数
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函数
描述
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部分模式 |
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array_agg ( anynonarray ) → anyarray
将所有输入值，包括空值，收集到一个数组中。
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No |
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array_agg ( anyarray ) → anyarray
将所有输入数组连接到一个更高维度的数组中。(输入必须都具有相同的维度，并且不能为空的(empty)或空值(null)。)
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No |
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avg ( smallint ) → numeric
avg ( integer ) → numeric
avg ( bigint ) → numeric
avg ( numeric ) → numeric
avg ( real ) → double precision
avg ( double precision ) → double precision
avg ( interval ) → interval
计算所有非空输入值的平均值(算术平均值)。
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是 |
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bit_and ( smallint ) → smallint
bit_and ( integer ) → integer
bit_and ( bigint ) → bigint
bit_and ( bit ) → bit
计算所有非空输入值的逐位AND。
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是 |
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bit_or ( smallint ) → smallint
bit_or ( integer ) → integer
bit_or ( bigint ) → bigint
bit_or ( bit ) → bit
计算所有非空输入值的逐位OR。
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是 |
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bool_and ( boolean ) → boolean
如果全部非空输入值都为真则返回真，否则返回假。
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是 |
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bool_or ( boolean ) → boolean
如果任何非空输入值为真则返回真，否则返回假。
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是 |
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count ( * ) → bigint
计算输入行的数量。
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是 |
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count ( "any" ) → bigint
计算输入值不为空的输入行的数量。
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是 |
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every ( boolean ) → boolean
这是对应bool_and的SQL标准的等效物。
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是 |
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json_agg ( anyelement ) → json
jsonb_agg ( anyelement ) → jsonb
收集所有输入值，包括空值，到一个JSON数组。根据to_json或to_jsonb将值转换为JSON。
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No |
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json_object_agg ( key "any", value "any" ) → json
jsonb_object_agg ( key "any", value "any" ) → jsonb
将所有键/值对收集到一个JSON对象中。关键参数强制转换为文本；值参数按照to_json或to_jsonb进行转换。 值可以为空，但键不能（为空）。
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No |
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max ( see text ) → same as input type
计算非空输入值的最大值。适用于任何数字、字符串、日期/时间或枚举类型， 以及inet、interval、 money、oid、pg_lsn、 tid， 以及这些类型的数组。
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是 |
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min ( see text ) → same as input type
计算非空输入值的最小值。适用于任何数字、字符串、日期/时间或枚举类型， 以及inet、interval、 money、oid、pg_lsn、 tid， 以及这些类型的数组。
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是 |
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string_agg ( value text, delimiter text ) → text
string_agg ( value bytea, delimiter bytea ) → bytea
将非 null 输入值连接成一个字符串。第一个值之后的每个值前面都会放置相应的delimiter（如果它不为 null）。
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No |
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sum ( smallint ) → bigint
sum ( integer ) → bigint
sum ( bigint ) → numeric
sum ( numeric ) → numeric
sum ( real ) → real
sum ( double precision ) → double precision
sum ( interval ) → interval
sum ( money ) → money
计算非空输入值的总和。
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是 |
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xmlagg ( xml ) → xml
连接非空的XML输入值(参见Section 9.15.1.7)。
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No |
应该注意的是，除了count之外，这些函数在没有选择行时返回空值。 特别地，行数的sum返回空(null)，而不是预期的零，array_agg在没有输入行时返回空(null)而不是空数组。 coalesce函数可以在必要时用零或空数组代替空(null)。
聚合函数 array_agg,json_agg, jsonb_agg,json_object_agg, jsonb_object_agg, string_agg,和 xmlagg,以及类似的用户定义的聚合函数，根据输入值的顺序产生富有意义的不同的结果值。 默认情况下，这种排序是不指定的，但可以通过在聚合调用中写入ORDER BY子句来控制，如Section 4.2.7所示。 或者，从排序的子查询提供输入值通常也可以。例如：
SELECT xmlagg(x) FROM (SELECT x FROM test ORDER BY y DESC) AS tab;
注意，如果外部查询级别包含其他处理，例如关联，则此方法可能会失败，因为这可能导致子查询的输出在计算聚合之前重新排序。
Note
布尔聚合bool_and和bool_or对应于标准 SQL 聚合every和any或some。 PostgreSQL支持every，但不支持any或some，因为标准语法中存在歧义：
SELECT b1 = ANY((SELECT b2 FROM t2 ...)) FROM t1 ...;
此处的ANY既可以被视为引入一个子查询，也可以在该子查询返回一行布尔值时被视为聚合函数。因此，不能将标准名称用于这些聚合。
Note
习惯于其他 SQL 数据库管理系统的用户，可能会对count聚合用于整个表时的性能感到失望。如下查询：
SELECT count(*) FROM sometable;
所需的工作量与表大小成正比：PostgreSQL需要扫描整个表，或者完整扫描一个包含表中所有行的索引。
Table 9.56显示了统计分析中常用的聚合函数。 (这些被分离出来仅仅是为了避免使更常用的聚合列表混乱。) 显示为接受numeric_type的函数可用于所有类型smallint, integer,bigint, numeric, real, 和 double precision。 在描述中提及N时，它意味着所有输入表达式都非空的输入行数。在所有情况下，如果计算没有意义，则返回null，例如当N为0时。
Table 9.56. 用于统计的聚合函数
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函数
描述
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部分模式 |
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corr ( Y double precision, X double precision ) → double precision
计算相关系数。
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Yes |
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covar_pop ( Y double precision, X double precision ) → double precision
计算总体协方差。
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Yes |
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covar_samp ( Y double precision, X double precision ) → double precision
计算样本协方差。
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Yes |
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regr_avgx ( Y double precision, X double precision ) → double precision
计算自变量的平均值,sum(X)/N.
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Yes |
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regr_avgy ( Y double precision, X double precision ) → double precision
计算因变量的平均值，sum(Y)/N.
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Yes |
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regr_count ( Y double precision, X double precision ) → bigint
计算两个输入都非空的行数。
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Yes |
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regr_intercept ( Y double precision, X double precision ) → double precision
计算由(X，Y)对决定的最小二乘拟合的线性方程的Y-截距。
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Yes |
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regr_r2 ( Y double precision, X double precision ) → double precision
计算相关系数的平方。
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Yes |
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regr_slope ( Y double precision, X double precision ) → double precision
计算由(X, Y)对决定的最小二乘拟合的线性方程的斜率。
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Yes |
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regr_sxx ( Y double precision, X double precision ) → double precision
计算自变量的“平方和” sum(X^2) - sum(X)^2/N.
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Yes |
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regr_sxy ( Y double precision, X double precision ) → double precision
计算独立变量乘以因变量的“sum of products”， sum(X*Y) - sum(X) * sum(Y)/N.
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Yes |
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regr_syy ( Y double precision, X double precision ) → double precision
计算因变量的“平方和”， sum(Y^2) - sum(Y)^2/N.
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Yes |
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stddev ( numeric_type ) → double precision for real or double precision, otherwise numeric
这是stddev_samp的一个历史别称。
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Yes |
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stddev_pop ( numeric_type ) → double precision for real or double precision, otherwise numeric
计算输入值的总体标准差。
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Yes |
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stddev_samp ( numeric_type ) → double precision for real or double precision, otherwise numeric
计算输入值的样本标准差。
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Yes |
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variance ( numeric_type ) → double precision for real or double precision, otherwise numeric
这是 var_samp 的一个历史别称。
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Yes |
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var_pop ( numeric_type ) → double precision for real or double precision, otherwise numeric
计算输入值的总体方差(总体标准差的平方)。
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Yes |
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var_samp ( numeric_type ) → double precision for real or double precision, otherwise numeric
计算输入值的样本方差(样本标准差的平方)。
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Yes |
Table 9.57显示了一些使用有序集聚合语法的聚合函数。 这些函数有时被称为“逆分布”函数。 它们的聚合输入通过ORDER BY引入，还可以接受未聚合的直接参数，但后者只计算一次。 所有这些函数在其聚合输入中都忽略空（null）值。 对于使用fraction参数的函数，分数值必须在 0 到 1 之间；否则会报错。但是，null 的 fraction 值只会产生一个 null 结果。
Table 9.57. 有序集聚合函数
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函数
描述
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部分模式 |
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mode () WITHIN GROUP ( ORDER BY anyelement ) → anyelement
计算mode，即聚合参数最频繁的值(如果有多个相同频繁的值，第一个可以任意选择)。聚合参数必须是可排序类型。
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No |
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percentile_cont ( fraction double precision ) WITHIN GROUP ( ORDER BY double precision ) → double precision
percentile_cont ( fraction double precision ) WITHIN GROUP ( ORDER BY interval ) → interval
计算连续百分位点，该值对应于聚合参数值有序集合中的指定fraction。 如果需要，这将在相邻的输入项之间插入。
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No |
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percentile_cont ( fractions double precision[] ) WITHIN GROUP ( ORDER BY double precision ) → double precision[]
percentile_cont ( fractions double precision[] ) WITHIN GROUP ( ORDER BY interval ) → interval[]
计算多个连续百分位点。结果是一个与fractions参数具有相同维度的数组，其中每个非 null 元素都被替换为对应百分位点的值（必要时会进行插值）。
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No |
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percentile_disc ( fraction double precision ) WITHIN GROUP ( ORDER BY anyelement ) → anyelement
计算离散百分位数，即聚合参数值的有序集合中的第一个值，该值在排序中的位置等于或超过指定的fraction。 聚合参数必须是可排序类型。
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No |
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percentile_disc ( fractions double precision[] ) WITHIN GROUP ( ORDER BY anyelement ) → anyarray
计算多个离散百分位数。 结果是一个与fractions参数具有相同维数的数组，每个非空元素都被对应于该百分位数的输入值替换。 聚合参数必须是可排序类型。
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No |
列在Table 9.58中的每个“假想集”聚合都与Section 9.22中定义的同名窗口函数相关联。 在每种情况下，如果把由args构造的“假想”行加入到sorted_args表示的已排序行组中，聚合结果就是相关窗口函数会为该行返回的值。 对于这些函数中的每一个，args中给出的直接参数列表必须与sorted_args中给出的聚合参数数量和类型匹配。 与大多数内置聚合不同，这些聚合不是严格的，也就是说它们不会删除包含空值的输入行。空值根据ORDER BY子句中指定的规则排序。
Table 9.58. 假想集聚合函数
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函数
描述
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部分模式 |
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rank ( args ) WITHIN GROUP ( ORDER BY sorted_args ) → bigint
计算假设行的排名，包括间隔，就是说在它的同等行组中第一行的行号。
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No |
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dense_rank ( args ) WITHIN GROUP ( ORDER BY sorted_args ) → bigint
计算假设行的排名，没有间隔；这个功能有效地计数同等行组。
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No |
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percent_rank ( args ) WITHIN GROUP ( ORDER BY sorted_args ) → double precision
计算假设行的相关排行，也就是(rank - 1) / (total rows - 1)。取值范围为 0 到 1（含）。
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No |
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cume_dist ( args ) WITHIN GROUP ( ORDER BY sorted_args ) → double precision
计算累积分布，也就是(位于假设行之前或与假设行同等的行数)/(总行数)。取值范围为 1/N 到 1。
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No |
Table 9.59. 分组操作
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函数
描述
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GROUPING ( group_by_expression(s) ) → integer
返回一个位掩码以指示哪个GROUP BY表达式没有包含在当前分组集中。 比特位分配给最右边的参数，对应于最低有效位；如果对应的表达式包含在生成当前结果行的分组集的分组条件中，则每个位为 0，否则为 1。
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在Table 9.59中列出的分组操作与分组集配合使用（参见Section 7.2.4），以区分结果行。传给GROUPING函数的参数不会实际求值，但它们必须与相关查询层级的GROUP BY子句中的表达式完全匹配。例如：
=> SELECT * FROM items_sold;
make | model | sales
-------+-------+-------
Foo | GT | 10
Foo | Tour | 20
Bar | City | 15
Bar | Sport | 5
(4 rows)
=> SELECT make, model, GROUPING(make,model), sum(sales) FROM items_sold GROUP BY ROLLUP(make,model);
make | model | grouping | sum
-------+-------+----------+-----
Foo | GT | 0 | 10
Foo | Tour | 0 | 20
Bar | City | 0 | 15
Bar | Sport | 0 | 5
Foo | | 1 | 30
Bar | | 1 | 20
| | 3 | 50
(7 rows)
这里，前四行的grouping值为0，表明这些行按两个分组列正常分组。值1表明model未用于倒数第二、第三行的分组，值3则表明最后一行既未按make分组，也未按model分组（因此该行聚合了全部输入行）。