Clickhosue 强大的函数，argMin() 和argMax()函数

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()

1.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，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。

 1 drop table if exists salary;
 2  create table salary
 3 (
 4     `id` Int32,
 5     `user` String,
 6     `user_id` Int32,
 7     `salary` Int32 ,
 8     `created_at` Datetime ,
 9     `updated_at` Datetime
10 ) engine = Memory;
11
12 select * from salary;
13
14 insert into salary (id,user,user_id,salary,created_at,updated_at) Values
15 (1,'Jim',101,10000,'2020-05-01 00:00:00','2020-05-01 00:00:00'),
16 (2,'Tom',102,15000,'2020-05-01 01:00:00','2020-05-01 00:00:00'),
17 (3,'Tony',103,20000,'2020-05-01 00:00:00','2020-05-01 00:00:00'),
18 (4,'Judy',104,25000,'2020-05-01 00:00:00','2020-05-01 00:00:00'),
19 (5,'Lucy',105,80000,'2020-05-01 00:00:00','2020-05-01 00:00:00'),
20
21 select * from salary;

业务场景一：查看salary 最高和最小的user

1  select 'Max Salary User' as Type ,argMax(user,salary)  as user from salary
2  UNION ALL
3  select 'Min Salary User' as Type, argMin(user,salary)  as user from salary

结果：

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   insert into salary (id,user,user_id,salary,created_at,updated_at) Values
2   (1,'Jim',101,15000,'2020-05-02 00:00:00','2020-05-02 00:00:00');
3
4  select * from  salary;

结果：

A. 查看每个user的最新工资记录：

1 select
2         id,
3         argMax(user,updated_at) as user,
4         argMax(user_id,updated_at) as user_id,
5         argMax(salary,updated_at) as salary,
6         argMax(created_at,updated_at) as created_at
7  from salary
8  group by id
9  order by id asc;

最新记录：我们通过结果可以看到user =Jim，是工资有调整了，最开始的时候salary = 10000,目前的salary = 15000,通过argMax() 取到最新的记录，这个函数间接的实现了数据的updated 的功能，clickhouse 既可以查看历史的所有数据，又可以很好的查看最新的数据。

argMin()查看最早的数据:

1  select
2         id,
3         argMin(user,updated_at) as user,
4         argMin(user_id,updated_at) as user_id,
5         argMin(salary,updated_at) as salary,
6         argMin(created_at,updated_at) as created_at
7  from salary
8  group by id
9  order by id asc;

结果：

业务场景想象：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：

1  select user_id,
2        argMax(user,updated_at) as user,
3         argMin(salary,updated_at) as history_salary,
4         argMax(salary,updated_at) as lasted_salary,
5         argMax(salary,updated_at) - argMin(salary,updated_at) as difference,
6         (argMax(salary,updated_at) - argMin(salary,updated_at)) / argMin(salary,updated_at) as "The percentage of difference"
7  from salary
8  group by user_id;

结果：

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。
Please Note：
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。