聚合函数 从一组输入值计算单个结果。内置的通用聚合函数在 表 9.60 中列出，而统计聚合函数在 表 9.61 中列出。内置的组内有序集聚合函数在 表 9.62 中列出，而内置的组内假设集聚合函数在 表 9.63 中列出。与聚合函数密切相关的分组操作在 表 9.64 中列出。聚合函数的特殊语法注意事项在 第 4.2.7 节中解释。有关其他入门信息，请参阅 第 2.7 节。
支持部分模式的聚合函数有资格参与各种优化，例如并行聚合。
虽然以下所有聚合函数都接受可选的 ORDER BY 子句（如 第 4.2.7 节中所述），但该子句仅已添加到其输出受排序影响的聚合函数中。
表 9.60. 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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any_value ( anyelement ) → 与输入类型相同
从非空输入值中返回任意值。
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是 |
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array_agg ( anynonarray ORDER BY input_sort_columns ) → anyarray
将所有输入值（包括 null 值）收集到一个数组中。
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是 |
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array_agg ( anyarray ORDER BY input_sort_columns ) → anyarray
将所有输入数组连接成一个更高维度的数组。（输入必须具有相同的维度，且不能为空或 null。）
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是 |
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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按位与。
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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按位或。
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是 |
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bit_xor ( smallint ) → smallint
bit_xor ( integer ) → integer
bit_xor ( bigint ) → bigint
bit_xor ( bit ) → bit
计算所有非空输入值的按位异或。可以作为无序值集的校验和非常有用。
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是 |
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bool_and ( boolean ) → boolean
如果所有非空输入值均为 true，则返回 true，否则返回 false。
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是 |
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bool_or ( boolean ) → boolean
如果任何非空输入值为 true，则返回 true，否则返回 false。
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是 |
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count ( * ) → bigint
计算输入行数。
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是 |
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count ( "any" ) → bigint
计算输入值不为 null 的输入行数。
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是 |
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every ( boolean ) → boolean
这是 SQL 标准中与 bool_and 等效的函数。
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是 |
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json_agg ( anyelement ORDER BY input_sort_columns ) → json
jsonb_agg ( anyelement ORDER BY input_sort_columns ) → jsonb
将所有输入值（包括 null 值）收集到一个 JSON 数组中。值按照 to_json 或 to_jsonb 的方式转换为 JSON。
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否 |
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json_agg_strict ( anyelement ) → json
jsonb_agg_strict ( anyelement ) → jsonb
将所有输入值（跳过 null 值）收集到一个 JSON 数组中。值按照 to_json 或 to_jsonb 的方式转换为 JSON。
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否 |
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json_arrayagg ( [ value_expression ] [ ORDER BY sort_expression ] [ { NULL | ABSENT } ON NULL ] [ RETURNING data_type [ FORMAT JSON [ ENCODING UTF8 ] ] ])
行为方式与 json_array 相同，但作为聚合函数，因此它只接受一个 value_expression 参数。如果指定了 ABSENT ON NULL，则会省略任何 NULL 值。 如果指定了 ORDER BY，则元素将按该顺序显示在数组中，而不是按输入顺序显示。
SELECT json_arrayagg(v) FROM (VALUES(2),(1)) t(v) → [2, 1]
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否 |
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json_objectagg ( [ { key_expression { VALUE | ':' } value_expression } ] [ { NULL | ABSENT } ON NULL ] [ { WITH | WITHOUT } UNIQUE [ KEYS ] ] [ RETURNING data_type [ FORMAT JSON [ ENCODING UTF8 ] ] ])
行为方式与 json_object 类似，但作为聚合函数，因此它只接受一个 key_expression 和一个 value_expression 参数。
SELECT json_objectagg(k:v) FROM (VALUES ('a'::text,current_date),('b',current_date + 1)) AS t(k,v) → { "a" : "2022-05-10", "b" : "2022-05-11" }
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否 |
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json_object_agg ( key "any", value "any" ORDER BY input_sort_columns ) → json
jsonb_object_agg ( key "any", value "any" ORDER BY input_sort_columns ) → jsonb
将所有键/值对收集到 JSON 对象中。键参数会被强制转换为文本；值参数会按照 to_json 或 to_jsonb 进行转换。值可以为 null，但键不能为 null。
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否 |
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json_object_agg_strict ( key "any", value "any" ) → json
jsonb_object_agg_strict ( key "any", value "any" ) → jsonb
将所有键/值对收集到 JSON 对象中。键参数会被强制转换为文本；值参数会按照 to_json 或 to_jsonb 进行转换。key 不能为 null。如果 value 为 null，则会跳过该条目。
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否 |
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json_object_agg_unique ( key "any", value "any" ) → json
jsonb_object_agg_unique ( key "any", value "any" ) → jsonb
将所有键/值对收集到 JSON 对象中。键参数会被强制转换为文本；值参数会按照 to_json 或 to_jsonb 进行转换。值可以为 null，但键不能为 null。如果存在重复的键，则会引发错误。
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否 |
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json_object_agg_unique_strict ( key "any", value "any" ) → json
jsonb_object_agg_unique_strict ( key "any", value "any" ) → jsonb
将所有键/值对收集到 JSON 对象中。键参数会被强制转换为文本；值参数会按照 to_json 或 to_jsonb 进行转换。key 不能为 null。如果 value 为 null，则会跳过该条目。如果存在重复的键，则会引发错误。
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否 |
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max ( see text ) → same as input type
计算非 null 输入值的最大值。可用于任何数值、字符串、日期/时间或枚举类型，以及 inet、interval、money、oid、pg_lsn、tid、xid8 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 null 输入值的最小值。可用于任何数值、字符串、日期/时间或枚举类型，以及 inet、interval、money、oid、pg_lsn、tid、xid8 以及这些类型的数组。
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是 |
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range_agg ( value anyrange ) → anymultirange
range_agg ( value anymultirange ) → anymultirange
计算非 null 输入值的并集。
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否 |
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range_intersect_agg ( value anyrange ) → anyrange
range_intersect_agg ( value anymultirange ) → anymultirange
计算非 null 输入值的交集。
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否 |
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string_agg ( value text, delimiter text ) → text
string_agg ( value bytea, delimiter bytea ORDER BY input_sort_columns ) → 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都以相应的 delimiter 开头（如果它不为 null）。
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是 |
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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 null 输入值的总和。
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是 |
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xmlagg ( xml ORDER BY input_sort_columns ) → xml
连接非 null XML 输入值（请参见第 9.15.1.8 节）。
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否 |
应该注意的是，除了 count 之外，当没有选择任何行时，这些函数会返回一个 null 值。 特别是，没有行的 sum 会返回 null，而不是像人们可能期望的那样返回零，并且当没有输入行时，array_agg 会返回 null 而不是空数组。 在必要时，可以使用 coalesce 函数将零或空数组替换为 null。
聚合函数 array_agg、json_agg、jsonb_agg、json_agg_strict、jsonb_agg_strict、json_object_agg、jsonb_object_agg、json_object_agg_strict、jsonb_object_agg_strict、json_object_agg_unique、jsonb_object_agg_unique、json_object_agg_unique_strict、jsonb_object_agg_unique_strict、string_agg 和 xmlagg 以及类似的用户定义的聚合函数，会根据输入值的顺序产生明显不同的结果值。默认情况下，此排序是未指定的，但可以通过在聚合调用中编写 ORDER BY 子句来控制，如第 4.2.7 节中所示。或者，从排序的子查询提供输入值通常会起作用。例如
SELECT xmlagg(x) FROM (SELECT x FROM test ORDER BY y DESC) AS tab;
请注意，如果外部查询级别包含额外的处理（例如连接），此方法可能会失败，因为这可能会导致子查询的输出在计算聚合之前被重新排序。
注意
布尔聚合函数 bool_and 和 bool_or 对应于标准 SQL 聚合函数 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 ...;
这里，如果子查询返回一行布尔值，则 ANY 可以被认为是引入子查询，也可以被认为是聚合函数。因此，不能将标准名称赋予这些聚合函数。
注意
习惯于使用其他 SQL 数据库管理系统的用户可能会对 count 聚合函数应用于整个表时的性能感到失望。像这样的查询
SELECT count(*) FROM sometable;
将需要与表大小成比例的工作量：PostgreSQL 将需要扫描整个表，或者扫描包含表中所有行的索引。
表 9.61 显示了通常用于统计分析的聚合函数。（将它们分开仅仅是为了避免使更常用的聚合列表显得杂乱。）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。如果描述中提到 N，则表示所有输入表达式均为非空值的输入行数。在所有情况下，如果计算没有意义，则返回空值，例如当 N 为零时。
表 9.61. 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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是 |
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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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是 |
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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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是 |
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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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是 |
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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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是 |
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regr_count ( Y double precision, X double precision ) → bigint
计算两个输入均为非空值的行数。
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是 |
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regr_intercept ( Y double precision, X double precision ) → double precision
计算由 (X, Y) 对确定的最小二乘拟合线性方程的 y 轴截距。
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是 |
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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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是 |
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regr_slope ( Y double precision, X double precision ) → double precision
计算由 (X, Y) 对确定的最小二乘拟合线性方程的斜率。
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是 |
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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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是 |
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regr_sxy ( Y double precision, X double precision ) → double precision
计算自变量乘以因变量的“乘积和”，sum(X*Y) - sum(X) * sum(Y)/N。
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是 |
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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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是 |
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stddev ( numeric_type ) → 对于 real 或 double precision 类型，返回 double precision，否则返回 numeric 类型
这是 stddev_samp 的历史别名。
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是 |
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stddev_pop ( numeric_type ) → 对于 real 或 double precision 类型，返回 double precision，否则返回 numeric 类型
计算输入值的总体标准差。
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是 |
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stddev_samp ( numeric_type ) → 对于 real 或 double precision 类型，返回 double precision，否则返回 numeric 类型
计算输入值的样本标准差。
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是 |
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variance ( numeric_type ) → 对于 real 或 double precision 类型，返回 double precision，否则返回 numeric 类型
这是 var_samp 的历史别名。
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是 |
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var_pop ( numeric_type ) → 对于 real 或 double precision 类型，返回 double precision，否则返回 numeric 类型
计算输入值的总体方差（总体标准差的平方）。
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是 |
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var_samp ( numeric_type ) → 对于 real 或 double precision 类型，返回 double precision，否则返回 numeric 类型
计算输入值的样本方差（样本标准差的平方）。
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是 |
表 9.62 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。它们的聚合输入由 ORDER BY 引入，并且它们还可以接受一个直接参数，该参数不是聚合的，而是只计算一次。所有这些函数都会忽略其聚合输入中的空值。对于那些接受 fraction 参数的函数，分数的值必须在 0 和 1 之间；否则会抛出错误。但是，空值 fraction 只会产生空结果。
表 9.62. 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
计算众数，即聚合参数中最频繁的值（如果有多个频率相等的值，则任意选择第一个）。聚合参数必须是可排序的类型。
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否 |
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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
计算连续百分位数，该值对应于聚合参数值排序集合中指定的fraction。如果需要，它将在相邻的输入项之间进行插值。
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否 |
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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数。结果是一个与fractions参数具有相同维度的数组，其中每个非空元素都被替换为与该百分位数对应的（可能是插值的）值。
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否 |
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percentile_disc ( fraction double precision ) WITHIN GROUP ( ORDER BY anyelement ) → anyelement
计算离散百分位数，即聚合参数值排序集合中，排序位置等于或超过指定的fraction的第一个值。聚合参数必须是可排序的类型。
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否 |
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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参数具有相同维度的数组，其中每个非空元素都被替换为与该百分位数对应的输入值。聚合参数必须是可排序的类型。
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否 |
在表 9.63中列出的每个“假设集合”聚合函数，都在第 9.22 节中定义了具有相同名称的窗口函数。在每种情况下，聚合函数的结果都是关联的窗口函数为从args构造的“假设”行返回的值，如果这样的行已添加到由sorted_args表示的已排序的行组中。对于这些函数中的每一个，在args中给出的直接参数列表必须与在sorted_args中给出的聚合参数的数量和类型相匹配。与大多数内置聚合函数不同，这些聚合函数不是严格的，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。
表 9.63. 假设集合聚合函数
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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，带间隙；也就是说，其对等组中第一行的行号。
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否 |
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dense_rank ( args ) WITHIN GROUP ( ORDER BY sorted_args ) → bigint
计算假设行的排名，不带间隙；此函数实际上是对等组进行计数。
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否 |
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percent_rank ( args ) WITHIN GROUP ( ORDER BY sorted_args ) → double precision
计算假设行的相对排名，即 (rank - 1) / (总行数 - 1)。因此，该值范围从 0 到 1（包括 0 和 1）。
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否 |
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cume_dist ( args ) WITHIN GROUP ( ORDER BY sorted_args ) → double precision
计算累积分布，即（假设行之前或与其对等的行数）/（总行数）。因此，该值范围从 1/N 到 1。
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否 |
表 9.64. 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，指示当前分组集中未包含哪些GROUP BY表达式。位被分配，最右边的参数对应于最低有效位；如果相应的表达式包含在生成当前结果行的分组集的分组标准中，则每一位为 0，如果未包含则为 1。
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在表 9.64中显示的分组操作与分组集（请参阅第 7.2.4 节）结合使用，以区分结果行。GROUPING函数的参数实际上并未进行评估，但它们必须与关联查询级别的GROUP BY子句中给出的表达式完全匹配。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，前四行中的grouping值0表示它们已在两个分组列上正常分组。值1表示在倒数第二行中model没有被分组，而值3表示最后一行中make和model都没有被分组（因此它是对所有输入行的聚合）。