> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-8a08bda2.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> Документация по агрегатным функциям

# Агрегатные функции

Агрегатные функции работают [обычным](http://www.sql-tutorial.com/sql-aggregate-functions-sql-tutorial) образом, как и ожидают специалисты по базам данных.

ClickHouse также поддерживает:

* [Параметрические агрегатные функции](/ru/reference/functions/aggregate-functions/parametric-functions), которые принимают дополнительные параметры помимо столбцов.
* [Комбинаторы](/ru/reference/functions/aggregate-functions/combinators), которые изменяют поведение агрегатных функций.

<div id="null-processing">
  ## Обработка NULL
</div>

При агрегации все аргументы со значением `NULL` пропускаются. Если у агрегации несколько аргументов, игнорируется любая строка, в которой один или несколько из них имеют значение NULL.

Из этого правила есть исключение: функции [`first_value`](/ru/reference/functions/aggregate-functions/first_value), [`last_value`](/ru/reference/functions/aggregate-functions/last_value) и их псевдонимы (`any` и `anyLast` соответственно), если за ними следует модификатор `RESPECT NULLS`. Например, `FIRST_VALUE(b) RESPECT NULLS`.

**Примеры:**

Рассмотрим следующую таблицу:

```text theme={null}
┌─x─┬────y─┐
│ 1 │    2 │
│ 2 │ ᴺᵁᴸᴸ │
│ 3 │    2 │
│ 3 │    3 │
│ 3 │ ᴺᵁᴸᴸ │
└───┴──────┘
```

Допустим, вам нужно суммировать значения в столбце `y`:

```sql theme={null}
SELECT sum(y) FROM t_null_big
```

```text theme={null}
┌─sum(y)─┐
│      7 │
└────────┘
```

Теперь вы можете использовать функцию `groupArray`, чтобы создать массив из столбца `y`:

```sql theme={null}
SELECT groupArray(y) FROM t_null_big
```

```text theme={null}
┌─groupArray(y)─┐
│ [2,2,3]       │
└───────────────┘
```

`groupArray` не включает `NULL` в результирующий массив.

Вы можете использовать [COALESCE](/ru/reference/functions/regular-functions/functions-for-nulls#coalesce), чтобы заменить NULL на значение, подходящее для вашего сценария использования. Например, `avg(COALESCE(column, 0))` будет использовать значение столбца при агрегации или ноль, если это NULL:

```sql theme={null}
SELECT
    avg(y),
    avg(coalesce(y, 0))
FROM t_null_big
```

```text theme={null}
┌─────────────avg(y)─┬─avg(coalesce(y, 0))─┐
│ 2.3333333333333335 │                 1.4 │
└────────────────────┴─────────────────────┘
```

Также можно использовать [Tuple](/ru/reference/data-types/tuple), чтобы обойти поведение, связанное с пропуском `NULL`. `Tuple`, содержащий только значение `NULL`, сам не является `NULL`, поэтому агрегатные функции не будут пропускать эту строку из-за этого значения `NULL`.

```sql theme={null}
SELECT
    groupArray(y),
    groupArray(tuple(y)).1
FROM t_null_big;

┌─groupArray(y)─┬─tupleElement(groupArray(tuple(y)), 1)─┐
│ [2,2,3]       │ [2,NULL,2,3,NULL]                     │
└───────────────┴───────────────────────────────────────┘
```

Обратите внимание, что агрегации пропускаются, если столбцы используются в качестве аргументов агрегатной функции. Например, [`count`](/ru/reference/functions/aggregate-functions/count) без параметров (`count()`) или с константными параметрами (`count(1)`) будет подсчитывать все строки в блоке (независимо от значения столбца GROUP BY, так как он не является аргументом), тогда как `count(column)` вернет только количество строк, в которых `column` не равно NULL.

```sql theme={null}
SELECT
    v,
    count(1),
    count(v)
FROM
(
    SELECT if(number < 10, NULL, number % 3) AS v
    FROM numbers(15)
)
GROUP BY v

┌────v─┬─count()─┬─count(v)─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │      10 │        0 │
│    0 │       1 │        1 │
│    1 │       2 │        2 │
│    2 │       2 │        2 │
└──────┴─────────┴──────────┘
```

И вот пример first\_value с `RESPECT NULLS`, где видно, что входные значения NULL учитываются и возвращается первое прочитанное значение — независимо от того, равно оно NULL или нет:

```sql theme={null}
SELECT
    col || '_' || ((col + 1) * 5 - 1) AS range,
    first_value(odd_or_null) AS first,
    first_value(odd_or_null) IGNORE NULLS as first_ignore_null,
    first_value(odd_or_null) RESPECT NULLS as first_respect_nulls
FROM
(
    SELECT
        intDiv(number, 5) AS col,
        if(number % 2 == 0, NULL, number) AS odd_or_null
    FROM numbers(15)
)
GROUP BY col
ORDER BY col

┌─range─┬─first─┬─first_ignore_null─┬─first_respect_nulls─┐
│ 0_4   │     1 │                 1 │                ᴺᵁᴸᴸ │
│ 1_9   │     5 │                 5 │                   5 │
│ 2_14  │    11 │                11 │                ᴺᵁᴸᴸ │
└───────┴───────┴───────────────────┴─────────────────────┘
```