ClickHosue 强大函数 argMin() 和argMax()
说实话，我喜欢Clickhouse 的函数，简单操作，功能强大。今天需要给大家介绍两个函数，argMin(),argMax()
argMax():计算 ‘arg’ 最大值 ‘val’ 价值。 如果有几个不同的值 ‘arg’ 对于最大值 ‘val’，遇到的第一个值是输出。argMin() 与argMax() 的功能正好是相反的，如下是Clickhouse官方文档对这个函数的解释，看官应该看知道这个函数是用途了吧。
当然上图是argMin() 函数的简单案例，这里我想到的几个业务场景的使用案例，仅供参考。
drop table if exists salary;
create table salary
(
`id` Int32,
`user` String,
`user_id` Int32,
`salary` Int32 ,
`created_at` Datetime ,
`updated_at` Datetime
) engine = Memory;
insert into salary (id,user,user_id,salary,created_at,updated_at) Values
(1,'Jim',101,10000,'2020-05-01 00:00:00','2020-05-01 00:00:00'),
(2,'Tom',102,15000,'2020-05-01 01:00:00','2020-05-01 00:00:00'),
(3,'Tony',103,20000,'2020-05-01 00:00:00','2020-05-01 00:00:00'),
(4,'Judy',104,25000,'2020-05-01 00:00:00','2020-05-01 00:00:00'),
(5,'Lucy',105,80000,'2020-05-01 00:00:00','2020-05-01 00:00:00');
select * from salary;
业务场景一：查看salary 最高和最小的user
// 代码：
select 'Max Salary User' as Type ,argMax(user,salary) as user from salary
UNION ALL
select 'Min Salary User' as Type, argMin(user,salary) as user from salary;
//结果：
┌─Type────────────┬─user─┐
│ Max Salary User │ Lucy │
└─────────────────┴──────┘
┌─Type────────────┬─user─┐
│ Min Salary User │ Jim │
└─────────────────┴──────┘
业务场景二：这两个函数可以应用到数据updated 上，非常好用,比如user_id = 101 的salary 数据updated 了，数据产生了一条新的记录；我们可以根据updated_at的时间拿到每个用户一段时间内数据的最新记录或者最早记录；
// 1.插入语句：
insert into salary (id,user,user_id,salary,created_at,updated_at) Values (1,'Jim',101,15000,'2020-05-02 00:00:00','2020-05-02 00:00:00');
// 2.查询：select * from salary;
┌─id─┬─user─┬─user_id─┬─salary─┬──────────created_at─┬──────────updated_at─┐
│ 1 │ Jim │ 101 │ 10000 │ 2020-05-01 00:00:00 │ 2020-05-01 00:00:00 │
│ 2 │ Tom │ 102 │ 15000 │ 2020-05-01 01:00:00 │ 2020-05-01 00:00:00 │
│ 3 │ Tony │ 103 │ 20000 │ 2020-05-01 00:00:00 │ 2020-05-01 00:00:00 │
│ 4 │ Judy │ 104 │ 25000 │ 2020-05-01 00:00:00 │ 2020-05-01 00:00:00 │
│ 5 │ Lucy │ 105 │ 80000 │ 2020-05-01 00:00:00 │ 2020-05-01 00:00:00 │
└────┴──────┴─────────┴────────┴─────────────────────┴─────────────────────┘
┌─id─┬─user─┬─user_id─┬─salary─┬──────────created_at─┬──────────updated_at─┐
│ 1 │ Jim │ 101 │ 15000 │ 2020-05-02 00:00:00 │ 2020-05-02 00:00:00 │
└────┴──────┴─────────┴────────┴─────────────────────┴─────────────────────┘
// 3.查看每个user的最新工资记录：
select
id,
argMax(user,updated_at) as user,
argMax(user_id,updated_at) as user_id,
argMax(salary,updated_at) as salary,
argMax(created_at,updated_at) as created_at
from salary
group by id
order by id asc;
┌─id─┬─user─┬─user_id─┬─salary─┬──────────created_at─┐
│ 1 │ Jim │ 101 │ 15000 │ 2020-05-02 00:00:00 │
│ 2 │ Tom │ 102 │ 15000 │ 2020-05-01 01:00:00 │
│ 3 │ Tony │ 103 │ 20000 │ 2020-05-01 00:00:00 │
│ 4 │ Judy │ 104 │ 25000 │ 2020-05-01 00:00:00 │
│ 5 │ Lucy │ 105 │ 80000 │ 2020-05-01 00:00:00 │
└────┴──────┴─────────┴────────┴─────────────────────┘
// 4.argMin()查看最早的数据
select
id,
argMin(user,updated_at) as user,
argMin(user_id,updated_at) as user_id,
argMin(salary,updated_at) as salary,
argMin(created_at,updated_at) as created_at
from salary
group by id
order by id asc;
// 5.结果：
┌─id─┬─user─┬─user_id─┬─salary─┬──────────created_at─┐
│ 1 │ Jim │ 101 │ 10000 │ 2020-05-01 00:00:00 │
│ 2 │ Tom │ 102 │ 15000 │ 2020-05-01 01:00:00 │
│ 3 │ Tony │ 103 │ 20000 │ 2020-05-01 00:00:00 │
│ 4 │ Judy │ 104 │ 25000 │ 2020-05-01 00:00:00 │
│ 5 │ Lucy │ 105 │ 80000 │ 2020-05-01 00:00:00 │
└────┴──────┴─────────┴────────┴─────────────────────┘
业务场景3：想知道公司每个user 的最早期的工资和目前的薪资，以及涨幅和变化情况，根据员工表现合理安排员工的福利：
// 代码：
select user_id,
argMax(user,updated_at) as user,
argMin(salary,updated_at) as history_salary,
argMax(salary,updated_at) as lasted_salary,
argMax(salary,updated_at) - argMin(salary,updated_at) as difference,
(argMax(salary,updated_at) - argMin(salary,updated_at)) / argMin(salary,updated_at) as "The percentage of difference"
from salary
group by user_id;
// 结果：
┌─user_id─┬─user─┬─history_salary─┬─lasted_salary─┬─difference─┬─The percentage of difference─┐
│ 104 │ Judy │ 25000 │ 25000 │ 0 │ 0 │
│ 105 │ Lucy │ 80000 │ 80000 │ 0 │ 0 │
│ 101 │ Jim │ 10000 │ 15000 │ 5000 │ 0.5 │
│ 103 │ Tony │ 20000 │ 20000 │ 0 │ 0 │
│ 102 │ Tom │ 15000 │ 15000 │ 0 │ 0 │
└─────────┴──────┴────────────────┴───────────────┴────────────┴──────────────────────────────┘我们了解了这两个函数，相信还有很多很多的业务场景需要的场景都会用上它们。
需要注意的是argMax() ,argMin() 函数的时候，如果有 用上where 条件的时候，就要优先去一段时间范围的数据，然后嵌套后再做Where 条件的过滤哦；否则你符合你where过滤的条件的数据，不一定是最新的数据。