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1.常见操作：四则运算和拼接

2.比较运算符：

3.逻辑运算符：

4.IN操作

5.日期时间操作符：

EXTRACT(part FROM date)
 
说明
 
 
参数
 
 
Part
 
 
INTERVAL
 
 
Date
 
 
Datetime
 
 
        Range
 
 
年
 
 
YEAR
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
季
 
 
QUARTER
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1-4
 
 
月
 
 
MONTH
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1-12
 
 
周
 
 
WEEK
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1-52
 
 
日
 
 
DAY
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1-31
 
 
时
 
 
HOUR
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
0-23
 
 
分
 
 
MINUTE
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
0-59
 
 
秒
 
 
SECOND
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
0-59
 
 
select extract(year from now()) Y, extract(month from now()) m,  extract(day from now()) d,\n
extract(hour from now()) h,extract(minute from now()) mi,extract(second from now()) s,now() now;
SELECT 
    toYear(now()) AS Y, 
    toMonth(now()) AS m, 
    toDayOfMonth(now()) AS d, 
    toHour(now()) AS h, 
    toMinute(now()) AS mi, 
    toSecond(now()) AS s, 
    now() AS now
┌────Y─┬─m─┬─d─┬─h─┬─mi─┬──s─┬─────────────────now─┐
│ 2020 │ 6 │ 9 │ 8 │ 20 │ 29 │ 2020-06-09 08:20:29 │
└──────┴───┴───┴───┴────┴────┴─────────────────────┘
6.条件运算符：
 
条件运算符:
a ? b : c – The if(a, b, c) function
条件表达式：
Conditional Expression 
 CASE [x]
    WHEN a THEN b
    [WHEN ... THEN ...]
    [ELSE c]
If x is specified, then transform(x, [a, ...], [b, ...], c) function is used. Otherwise – multiIf(a, b, ..., c).
If there is no ELSE c clause in the expression, the default value is NULL.
The transform function does not work with NULL.
7.NULL运算符：
 
NULL操作
支持IS NULL 和IS NOT NULL
使用nullable类型返回0和1
8.数组和元祖操作符：
 
 
 
 
 
示例
 
 
函数
 
 
 
 
 
数组
 
 
[x1, ...] 
 
 
array(x1, ...)
 
 
 
 
 
元祖
 
 
(x1, x2, ...) 
 
 
tuple(x2, x2, ...)
 
 
 
 
 
数组访问
 
 
a[N]
 
 
arrayElement(a, N)
 
 
 
 
 
元祖访问
 
 
a.N
 
 
tupleElement(a, N)
 
 
 
 
 
ClickHouse 14.常用操作符介绍
 
ClickHouse函数 1.算术，比较，取整，逻辑，哈希，条件，URL 函数
 
ClickHouse函数 2.字符串函数
                    1.概述转载：添加链接描述1.常见操作：四则运算和拼接 运算符  运算符  函数     加  a + b  plus(a, b)     减  a - b  minus(a, b)     乘  a * b   multiply (a, b)     除  a / b   divide(a, b)     取模  a % b  modulo(a, b)     取负数  -a   negate (a)  &n.
				
大数据计算遇到的科学计数问题及运算精度丢失问题
在《Effective Java》这本书中就给出了一个解决方法。该书中也指出，float和double只能用来做科学计算或者是工程计算，在商业计算等精确计算中，我们要用java.math.BigDecimal
对于数据的计算可以用java.math.BigDecimal类的原生方法加减乘除都包括了
我这里有个工具类可以借鉴参考一下：
package com.dm.springboot.utils;
import java.math.BigDecim




    

				
一、数据类型
基础类型只有数值、字符串和时间三种类型，没有 Boolean 类型，但可以使用整型的 0 或 1 替代。 ClickHouse 的数据类型和常见的其他存储系统的数据类型对比:
官网：https://clickhouse.tech/docs/zh/sql-reference/data-types/
1. 案例1利用好引擎表可以 PREWHER的优势
select big.id, big.time, small.code, small.value
from smalltable small INNER JOIN  bigtable big on small.id=big.id
where big.time>‘2020-05-23’ and small.code in(‘a’,‘b’,‘c’);
smalltable为TinyLog引擎表
bigtable为MergeT
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--------------------------------------------------
---------------Clickhouse基础知识：函数学习-------------
--官址学习文档：https://clickho...
				
ClickHouse函数介绍
ClickHouse中至少存在两种类型的函数 ：常规函数和聚合函数。 常规函数的工作就像分别为每一行执行一次函数计算一样（对于每一行，函数的结果不依赖于其他行）。 聚合函数则从各行累积一组值（即函数的结果依赖整个结果集）。
1. 常规函数
1.1 算数函数
对于所有算术函数，如果存在这样的类型，则结果类型将计算为结果适合的最小数字类型。 根据位数、是否有符号、是否浮点数，同时取最小值。 如果没有足够的位，则采用最高位类型，如：
SELECT toTypeName(0), toT
                【Flink】Flink The new state serializer must not be incompatible with the old state serializer
                    不吃西红柿丶: 
                    大数据面前没有秘密, 这篇文章很棒, 全世界都知道
                Spark Structured SQL：row_number Non-time-based windows are not supported on streaming DataFrames
                    铁子们 问题解决了，通知你一下
                Spark Structured SQL：row_number Non-time-based windows are not supported on streaming DataFrames
                    铁子们 问题解决了，通知你一下
                Spark Structured SQL：row_number Non-time-based windows are not supported on streaming DataFrames
                    weixin_41941333: 
                    钉钉是多少 我没找到
                Spark Structured SQL：row_number Non-time-based windows are not supported on streaming DataFrames
                    加我钉钉 给我完整案例 我也试试