- 安装
- 文档
- 入门
- 连接
- 数据导入
- 客户端 API
- 概览
- ADBC
- C
- C++
- CLI
- Dart
- Go
- Java (JDBC)
- Julia
- Node.js (已弃用)
- Node.js (Neo)
- ODBC
- PHP
- Python
- R
- Rust
- Swift
- Wasm
- SQL
- 介绍
- 语句
- 概览
- ANALYZE
- ALTER TABLE
- ALTER VIEW
- ATTACH 和 DETACH
- CALL
- CHECKPOINT
- COMMENT ON
- COPY
- CREATE INDEX
- CREATE MACRO
- CREATE SCHEMA
- CREATE SECRET
- CREATE SEQUENCE
- CREATE TABLE
- CREATE VIEW
- CREATE TYPE
- DELETE
- DESCRIBE
- DROP
- EXPORT 和 IMPORT DATABASE
- INSERT
- LOAD / INSTALL
- PIVOT
- 性能分析
- SELECT
- SET / RESET
- SET VARIABLE
- SUMMARIZE
- 事务管理
- UNPIVOT
- UPDATE
- USE
- VACUUM
- 查询语法
- SELECT
- FROM 和 JOIN
- WHERE
- GROUP BY
- GROUPING SETS
- HAVING
- ORDER BY
- LIMIT 和 OFFSET
- SAMPLE
- 展开嵌套
- WITH
- WINDOW
- QUALIFY
- VALUES
- FILTER
- 集合操作
- 预处理语句
- 数据类型
- 表达式
- 函数
- 概览
- 聚合函数
- 数组函数
- 位字符串函数
- Blob 函数
- 日期格式化函数
- 日期函数
- 日期部分函数
- 枚举函数
- 间隔函数
- Lambda 函数
- 列表函数
- 映射函数
- 嵌套函数
- 数值函数
- 模式匹配
- 正则表达式
- 结构体函数
- 文本函数
- 时间函数
- 时间戳函数
- 带时区时间戳函数
- 联合函数
- 实用函数
- 窗口函数
- 约束
- 索引
- 元查询
- DuckDB 的 SQL 方言
- 示例
- 配置
- 扩展
- 核心扩展
- 概览
- 自动补全
- Avro
- AWS
- Azure
- Delta
- DuckLake
- 编码
- Excel
- 全文搜索
- httpfs (HTTP 和 S3)
- Iceberg
- ICU
- inet
- jemalloc
- MySQL
- PostgreSQL
- 空间
- SQLite
- TPC-DS
- TPC-H
- UI
- VSS
- 指南
- 概览
- 数据查看器
- 数据库集成
- 文件格式
- 概览
- CSV 导入
- CSV 导出
- 直接读取文件
- Excel 导入
- Excel 导出
- JSON 导入
- JSON 导出
- Parquet 导入
- Parquet 导出
- 查询 Parquet 文件
- 使用 file: 协议访问文件
- 网络和云存储
- 概览
- HTTP Parquet 导入
- S3 Parquet 导入
- S3 Parquet 导出
- S3 Iceberg 导入
- S3 Express One
- GCS 导入
- Cloudflare R2 导入
- 通过 HTTPS / S3 使用 DuckDB
- Fastly 对象存储导入
- 元查询
- ODBC
- 性能
- Python
- 安装
- 执行 SQL
- Jupyter Notebooks
- marimo Notebooks
- Pandas 上的 SQL
- 从 Pandas 导入
- 导出到 Pandas
- 从 Numpy 导入
- 导出到 Numpy
- Arrow 上的 SQL
- 从 Arrow 导入
- 导出到 Arrow
- Pandas 上的关系型 API
- 多个 Python 线程
- 与 Ibis 集成
- 与 Polars 集成
- 使用 fsspec 文件系统
- SQL 编辑器
- SQL 功能
- 代码片段
- 故障排除
- 术语表
- 离线浏览
- 操作手册
- 开发
- 内部结构
- 为什么选择 DuckDB
- 行为准则
- 发布日历
- 路线图
- 站点地图
- 在线演示
在 SELECT
语句中,FILTER
子句可以可选地跟在聚合函数之后。它将以与 WHERE
子句过滤行相同的方式过滤输入到聚合函数的数据行,但仅限于特定的聚合函数。
这在多种情况下都很有用,包括在评估具有不同过滤条件的多个聚合函数时,以及在创建数据集的透视视图时。FILTER
相较于下文讨论的更传统的 CASE WHEN
方法,为数据透视提供了更简洁的语法。
某些聚合函数也不会过滤掉 NULL
值,因此使用 FILTER
子句有时会返回有效结果,而 CASE WHEN
方法则不会。这在使用 first
和 last
函数时会发生,这两个函数在非聚合透视操作中很受欢迎,其目标是简单地将数据重新排列成列而不是重新聚合。FILTER
在使用 list
和 array_agg
函数时也能改善 NULL
处理,因为 CASE WHEN
方法会在列表结果中包含 NULL
值,而 FILTER
子句会将其移除。
示例
返回以下内容
- 总行数
i <= 5
的行数i
为奇数的行数
SELECT
count() AS total_rows,
count() FILTER (i <= 5) AS lte_five,
count() FILTER (i % 2 = 1) AS odds
FROM generate_series(1, 10) tbl(i);
total_rows | lte_five | odds |
---|---|---|
10 | 5 | 5 |
不使用
FILTER
子句,仅通过布尔sum
聚合函数也可以实现统计满足条件的行数,例如sum(i <= 5)
。
可以使用不同的聚合函数,并且允许多个 WHERE
表达式
SELECT
sum(i) FILTER (i <= 5) AS lte_five_sum,
median(i) FILTER (i % 2 = 1) AS odds_median,
median(i) FILTER (i % 2 = 1 AND i <= 5) AS odds_lte_five_median
FROM generate_series(1, 10) tbl(i);
lte_five_sum | odds_median | odds_lte_five_median |
---|---|---|
15 | 5.0 | 3.0 |
FILTER
子句也可用于将数据从行透视到列。这是一种静态透视,因为列必须在 SQL 运行时之前定义。然而,这种语句可以在宿主编程语言中动态生成,以利用 DuckDB 的 SQL 引擎实现快速、超内存的透视操作。
首先生成一个示例数据集
CREATE TEMP TABLE stacked_data AS
SELECT
i,
CASE WHEN i <= rows * 0.25 THEN 2022
WHEN i <= rows * 0.5 THEN 2023
WHEN i <= rows * 0.75 THEN 2024
WHEN i <= rows * 0.875 THEN 2025
ELSE NULL
END AS year
FROM (
SELECT
i,
count(*) OVER () AS rows
FROM generate_series(1, 100_000_000) tbl(i)
) tbl;
按年份“透视”数据(将每一年移至单独的列)
SELECT
count(i) FILTER (year = 2022) AS "2022",
count(i) FILTER (year = 2023) AS "2023",
count(i) FILTER (year = 2024) AS "2024",
count(i) FILTER (year = 2025) AS "2025",
count(i) FILTER (year IS NULL) AS "NULLs"
FROM stacked_data;
此语法产生与上述 FILTER
子句相同的结果
SELECT
count(CASE WHEN year = 2022 THEN i END) AS "2022",
count(CASE WHEN year = 2023 THEN i END) AS "2023",
count(CASE WHEN year = 2024 THEN i END) AS "2024",
count(CASE WHEN year = 2025 THEN i END) AS "2025",
count(CASE WHEN year IS NULL THEN i END) AS "NULLs"
FROM stacked_data;
2022 | 2023 | 2024 | 2025 | NULL 值 |
---|---|---|---|---|
25000000 | 25000000 | 25000000 | 12500000 | 12500000 |
然而,当使用不忽略 NULL
值的聚合函数时,CASE WHEN
方法将无法按预期工作。first
函数属于此类,因此在这种情况下首选 FILTER
。
按年份“透视”数据(将每一年移至单独的列)
SELECT
first(i) FILTER (year = 2022) AS "2022",
first(i) FILTER (year = 2023) AS "2023",
first(i) FILTER (year = 2024) AS "2024",
first(i) FILTER (year = 2025) AS "2025",
first(i) FILTER (year IS NULL) AS "NULLs"
FROM stacked_data;
2022 | 2023 | 2024 | 2025 | NULL 值 |
---|---|---|---|---|
1474561 | 25804801 | 50749441 | 76431361 | 87500001 |
每当 CASE WHEN
子句的首次评估返回 NULL
时,这将产生 NULL
值。
SELECT
first(CASE WHEN year = 2022 THEN i END) AS "2022",
first(CASE WHEN year = 2023 THEN i END) AS "2023",
first(CASE WHEN year = 2024 THEN i END) AS "2024",
first(CASE WHEN year = 2025 THEN i END) AS "2025",
first(CASE WHEN year IS NULL THEN i END) AS "NULLs"
FROM stacked_data;
2022 | 2023 | 2024 | 2025 | NULL 值 |
---|---|---|---|---|
1228801 | NULL | NULL | NULL | NULL |