Функции и операторы ES|QL

Команда STATS поддерживает эти функции агрегирования:

Синтаксис

Параметры

Описание

Среднее значение числового поля.

Поддерживаемые типы

Примеры

FROM employees
| STATS AVG(height)

Выражение может использовать встроенные функции. Например, для вычисления среднего значения по многозначному столбцу, сначала используйте MV_AVG для усреднения нескольких значений в каждой строке, а затем используйте результат с функцией AVG.

FROM employees
| STATS avg_salary_change = ROUND(AVG(MV_AVG(salary_change)), 10)

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает общее количество (счёт) входных значений.

Поддерживаемые типы

Примеры

FROM employees
| STATS COUNT(height)

Для подсчёта количества строк используйте COUNT() или COUNT(*)

FROM employees
| STATS count = COUNT(*) BY languages
| SORT languages DESC

Выражение может использовать встроенные функции. Этот пример разбивает строку на несколько значений с помощью функции SPLIT и подсчитывает эти значения.

ROW words="foo;bar;baz;qux;quux;foo"
| STATS word_count = COUNT(SPLIT(words, ";"))

Чтобы подсчитать количество раз, когда выражение возвращает TRUE, используйте команду WHERE для удаления строк, которые не должны быть включены.

ROW n=1
| WHERE n < 0
| STATS COUNT(n)

Чтобы подсчитать один и тот же поток данных на основе двух разных выражений, используйте шаблон COUNT(<expression> OR NULL). Это основано на трёхзначной логике (3VL) языка: TRUE OR NULL является TRUE, но FALSE OR NULL является NULL, плюс способ, которым COUNT обрабатывает NULL`s: `COUNT(TRUE) и COUNT(FALSE) оба равны 1, но COUNT(NULL) равен 0.

ROW n=1
| STATS COUNT(n > 0 OR NULL), COUNT(n < 0 OR NULL)

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает приблизительное количество уникальных значений.

Поддерживаемые типы

Примеры

FROM hosts
| STATS COUNT_DISTINCT(ip0), COUNT_DISTINCT(ip1)

С необязательным вторым параметром для настройки порога точности

FROM hosts
| STATS COUNT_DISTINCT(ip0, 80000), COUNT_DISTINCT(ip1, 5)

Выражение может использовать встроенные функции. В этом примере строка разделяется на несколько значений с помощью функции SPLIT, а уникальные значения подсчитываются

ROW words="foo;bar;baz;qux;quux;foo"
| STATS distinct_word_count = COUNT_DISTINCT(SPLIT(words, ";"))

Для вычисления точных подсчётов необходимо загрузить значения в множество и вернуть его размер. Это не масштабируется при работе с множествами высокой мощности и/или большими значениями, так как требуемое использование памяти и необходимость передачи множеств по фрагментам между узлами будут использовать слишком много ресурсов кластера.

Эта COUNT_DISTINCT функция основана на алгоритме HyperLogLog++, который подсчитывает значения на основе хэшей с некоторыми интересными свойствами:

Для порога точности c, используемая нами реализация требует около c * 8 байт.

На следующей диаграмме показано, как меняется ошибка до и после порога:

Для всех 3 порогов подсчёты были точными до настроенного порога. Хотя это не гарантируется, это, вероятно, так. Точность на практике зависит от набора данных. В целом, большинство наборов данных демонстрируют последовательно хорошую точность. Также обратите внимание, что даже при пороге в 100 ошибка остаётся очень низкой (1-6%, как видно на графике выше), даже при подсчёте миллионов элементов.

Алгоритм HyperLogLog++ зависит от ведущих нулей хэшированных значений, точные распределения хэшей в наборе данных могут влиять на точность подсчёта.

Функция COUNT_DISTINCT принимает необязательный второй параметр для настройки порога точности. Параметры precision_threshold позволяют изменять память на точность и определяет уникальный подсчёт, ниже которого ожидается, что подсчёты будут близки к точным. Выше этого значения подсчёты могут быть несколько приближёнными. Максимальное поддерживаемое значение равно 40000, значения порога выше этого числа будут иметь тот же эффект, что и пороговое значение 40000. Значение по умолчанию равно 3000.

Синтаксис

Параметры

Описание

Максимальное значение поля.

Поддерживаемые типы

Примеры

FROM employees
| STATS MAX(languages)

Выражение может использовать встроенные функции. Например, для вычисления максимального значения по среднему значению многозначного столбца, сначала воспользуйтесь MV_AVG для вычисления среднего значения по нескольким значениям в строке, а затем используйте результат с функцией MAX.

FROM employees
| STATS max_avg_salary_change = MAX(MV_AVG(salary_change))

Синтаксис

Параметры

Описание

Значение, которое больше половины всех значений и меньше половины всех значений, также известное как 50%-й PERCENTILE.

Поддерживаемые типы

Примеры

FROM employees
| STATS MEDIAN(salary), PERCENTILE(salary, 50)

Выражение может использовать встроенные функции. Например, для вычисления медианы максимальных значений многозначного столбца, сначала воспользуйтесь MV_MAX для получения максимального значения в каждой строке, а затем используйте результат с функцией MEDIAN.

FROM employees
| STATS median_max_salary_change = MEDIAN(MV_MAX(salary_change))

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает медианное абсолютное отклонение, показатель изменчивости. Это устойчивая статистика, что означает, что она полезна для описания данных, которые могут содержать выбросы или не подчиняться нормальному распределению. Для таких данных она может быть более информативной, чем стандартное отклонение. Она вычисляется как медиана отклонений каждого значения данных от медианы всего образца. То есть, для случайной величины X, медианное абсолютное отклонение равно median(|median(X) - X|).

Поддерживаемые типы

Примеры

FROM employees
| STATS MEDIAN(salary), MEDIAN_ABSOLUTE_DEVIATION(salary)

Выражение может использовать встроенные функции. Например, для вычисления медианного абсолютного отклонения максимальных значений многозначного столбца, сначала используйте MV_MAX для получения максимального значения в каждой строке, а затем используйте результат с функцией MEDIAN_ABSOLUTE_DEVIATION.

FROM employees
| STATS m_a_d_max_salary_change = MEDIAN_ABSOLUTE_DEVIATION(MV_MAX(salary_change))

Синтаксис

Параметры

Описание

Минимальное значение поля.

Поддерживаемые типы

Примеры

FROM employees
| STATS MIN(languages)

Выражение может использовать встроенные функции. Например, для вычисления минимума по среднему значению многозначного столбца, используйте MV_AVG, чтобы сначала усреднить несколько значений в каждой строке, и используйте результат с функцией MIN.

FROM employees
| STATS min_avg_salary_change = MIN(MV_AVG(salary_change))

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает значение, при котором определённый процент наблюдаемых значений. Например, 95-й перцентиль — это значение, которое больше 95% наблюдаемых значений, а 50-й перцентиль — это MEDIAN.

Поддерживаемые типы

Примеры

FROM employees
| STATS p0 = PERCENTILE(salary,  0)
     , p50 = PERCENTILE(salary, 50)
     , p99 = PERCENTILE(salary, 99)

Выражение может использовать встроенные функции. Например, для вычисления процентиля максимальных значений многозначного столбца сначала используйте MV_MAX для получения максимального значения в каждой строке, а затем используйте результат с функцией PERCENTILE

FROM employees
| STATS p80_max_salary_change = PERCENTILE(MV_MAX(salary_change), 80)

Существует множество различных алгоритмов для вычисления процентилей. Примитивное решение просто хранит все значения в отсортированном массиве. Чтобы найти 50-й процентиль, нужно просто найти значение, находящееся на позиции my_array[count(my_array) * 0.5].

Очевидно, что простое решение не масштабируется — отсортированный массив растёт линейно с количеством значений в наборе данных. Для вычисления процентилей в потенциально миллиардах значений в кластере Elasticsearch вычисляются приблизительные процентили.

Алгоритм, используемый метрикой percentile, называется TDigest (представленный Тедом Даннингом в Computing Accurate Quantiles using T-Digests).

При использовании этой метрики следует учитывать несколько рекомендаций:

На следующем графике показана относительная ошибка на равномерном распределении в зависимости от количества собранных значений и запрашиваемого процентиля:

Он показывает, как точность лучше для крайних процентилей. Причина, по которой ошибка уменьшается при большом количестве значений, заключается в том, что закон больших чисел делает распределение значений всё более равномерным, и дерево t-digest может лучше обобщить его. Это не будет справедливо для более искажённых распределений.

Синтаксис

Параметры

Описание

Вычислить пространственный центр тяжести по полю с пространственной геометрией типа точки.

Поддерживаемые типы

Пример

FROM airports
| STATS centroid=ST_CENTROID_AGG(location)

Синтаксис

Параметры

Описание

Сумма числового выражения.

Поддерживаемые типы

Примеры

FROM employees
| STATS SUM(languages)

Выражение может использовать встроенные функции. Например, чтобы вычислить сумму изменений максимальной зарплаты каждого сотрудника, примените функцию MV_MAX к каждой строке, а затем просуммируйте результаты.

FROM employees
| STATS total_salary_changes = SUM(MV_MAX(salary_change))

Синтаксис

Параметры

Описание

Сбор наибольших значений для поля. Включает повторяющиеся значения.

Поддерживаемые типы

Пример

FROM employees
| STATS top_salaries = TOP(salary, 3, "desc"), top_salary = MAX(salary)

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает все значения в группе в качестве многозначного поля. Порядок возвращаемых значений не гарантируется. Если вам нужны значения, возвращаемые в порядке, используйте MV_SORT.

Поддерживаемые типы

Пример

  FROM employees
| EVAL first_letter = SUBSTRING(first_name, 0, 1)
| STATS first_name=MV_SORT(VALUES(first_name)) BY first_letter
| SORT first_letter

Синтаксис

Параметры

Описание

Взвешенное среднее значение числового выражения.

Поддерживаемые типы

Пример

FROM employees
| STATS w_avg = WEIGHTED_AVG(salary, height) by languages
| EVAL w_avg = ROUND(w_avg)
| KEEP w_avg, languages
| SORT languages

Команда STATS поддерживает следующие функции группировки:

Синтаксис

Параметры

Описание

Создает группы значений — ведерки — из входных данных в формате даты или числа. Размер ведер может быть задан непосредственно или выбран на основе рекомендуемого количества и диапазона значений.

Поддерживаемые типы

Примеры

BUCKET может работать в двух режимах: в одном режиме размер корзины вычисляется на основе рекомендации по количеству корзин (четыре параметра) и диапазона, а в другом режиме размер корзины предоставляется напрямую (два параметра).

Используя целевое число корзин, начало диапазона и конец диапазона, BUCKET выбирает подходящий размер корзины для генерации целевого числа корзин или меньше. Например, запрос на максимальное количество 20 корзин за год приводит к ежемесячным корзинам:

FROM employees
| WHERE hire_date >= "1985-01-01T00:00:00Z" AND hire_date < "1986-01-01T00:00:00Z"
| STATS hire_date = MV_SORT(VALUES(hire_date)) BY month = BUCKET(hire_date, 20, "1985-01-01T00:00:00Z", "1986-01-01T00:00:00Z")
| SORT hire_date

Цель не в том, чтобы предоставить ровно целевое число корзин, а в том, чтобы выбрать диапазон, с которым люди чувствуют себя комфортно, обеспечивающий не более целевого числа корзин.

Объедините BUCKET с агрегацией, чтобы создать гистограмму:

FROM employees
| WHERE hire_date >= "1985-01-01T00:00:00Z" AND hire_date < "1986-01-01T00:00:00Z"
| STATS hires_per_month = COUNT(*) BY month = BUCKET(hire_date, 20, "1985-01-01T00:00:00Z", "1986-01-01T00:00:00Z")
| SORT month

Запрос на большее количество корзин может привести к меньшему диапазону. Например, запрос на максимальное количество 100 корзин в году приводит к еженедельным корзинам:

FROM employees
| WHERE hire_date >= "1985-01-01T00:00:00Z" AND hire_date < "1986-01-01T00:00:00Z"
| STATS hires_per_week = COUNT(*) BY week = BUCKET(hire_date, 100, "1985-01-01T00:00:00Z", "1986-01-01T00:00:00Z")
| SORT week

Если размер требуемого интервала известен заранее, просто укажите его как второй аргумент, опуская диапазон:

FROM employees
| WHERE hire_date >= "1985-01-01T00:00:00Z" AND hire_date < "1986-01-01T00:00:00Z"
| STATS hires_per_week = COUNT(*) BY week = BUCKET(hire_date, 1 week)
| SORT week

BUCKET также может работать с числовыми полями. Например, для создания гистограммы заработной платы:

FROM employees
| STATS COUNT(*) by bs = BUCKET(salary, 20, 25324, 74999)
| SORT bs

В отличие от предыдущего примера, который намеренно фильтрует по диапазону дат, вы редко захотите фильтровать по числовому диапазону. Вам нужно найти min и max по отдельности. ES|QL пока не имеет простого способа сделать это автоматически.

Диапазон можно опустить, если размер требуемого интервала известен заранее. Просто укажите его как второй аргумент:

FROM employees
| WHERE hire_date >= "1985-01-01T00:00:00Z" AND hire_date < "1986-01-01T00:00:00Z"
| STATS c = COUNT(1) BY b = BUCKET(salary, 5000.)
| SORT b

Создайте часовые интервалы для последних 24 часов и вычислите количество событий за каждый час:

FROM sample_data
| WHERE @timestamp >= NOW() - 1 day and @timestamp < NOW()
| STATS COUNT(*) BY bucket = BUCKET(@timestamp, 25, NOW() - 1 day, NOW())

Создайте ежемесячные интервалы для 1985 года и вычислите среднюю заработную плату по месяцу найма:

FROM employees
| WHERE hire_date >= "1985-01-01T00:00:00Z" AND hire_date < "1986-01-01T00:00:00Z"
| STATS AVG(salary) BY bucket = BUCKET(hire_date, 20, "1985-01-01T00:00:00Z", "1986-01-01T00:00:00Z")
| SORT bucket

BUCKET может использоваться как в агрегирующей, так и в группирующей части команды STATS …​ BY …​, при условии, что в агрегирующей части функция ссылается на псевдоним, определенный в группирующей части, или вызывается с точно таким же выражением:

FROM employees
| STATS s1 = b1 + 1, s2 = BUCKET(salary / 1000 + 999, 50.) + 2 BY b1 = BUCKET(salary / 100 + 99, 50.), b2 = BUCKET(salary / 1000 + 999, 50.)
| SORT b1, b2
| KEEP s1, b1, s2, b2

Условные функции возвращают один из своих аргументов, оценивая их по принципу if-else. ES|QL поддерживает следующие условные функции:

Синтаксис

Параметры

Описание

Принимает пары условий и значений. Функция возвращает значение, соответствующее первому условию, которое оценивается как true. Если количество аргументов нечетное, последний аргумент — значение по умолчанию, которое возвращается, если ни одно условие не соответствует. Если количество аргументов четное и ни одно условие не соответствует, функция возвращает null.

Поддерживаемые типы

Примеры

Определите, являются ли сотрудники монолингвами, билингвами или полиглотами:

FROM employees
| EVAL type = CASE(
    languages <= 1, "monolingual",
    languages <= 2, "bilingual",
     "polyglot")
| KEEP emp_no, languages, type

Рассчитайте общий показатель успешности подключения на основе сообщений журнала:

FROM sample_data
| EVAL successful = CASE(
    STARTS_WITH(message, "Connected to"), 1,
    message == "Connection error", 0
  )
| STATS success_rate = AVG(successful)

Рассчитайте часовой показатель ошибок в процентах от общего числа сообщений журнала:

FROM sample_data
| EVAL error = CASE(message LIKE "*error*", 1, 0)
| EVAL hour = DATE_TRUNC(1 hour, @timestamp)
| STATS error_rate = AVG(error) by hour
| SORT hour

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает первый из своих аргументов, который не равен null. Если все аргументы равны null, возвращает null.

Поддерживаемые типы

Пример

ROW a=null, b="b"
| EVAL COALESCE(a, b)

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает максимальное значение из нескольких столбцов. Это аналогично MV_MAX, за исключением того, что оно предназначено для одновременной работы с несколькими столбцами.

Поддерживаемые типы

Пример

ROW a = 10, b = 20
| EVAL g = GREATEST(a, b)

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает минимальное значение из нескольких столбцов. Это аналогично MV_MIN, за исключением того, что оно предназначено для одновременной работы с несколькими столбцами.

Поддерживаемые типы

Пример

ROW a = 10, b = 20
| EVAL l = LEAST(a, b)

ES|QL поддерживает следующие функции даты и времени:

Синтаксис

Параметры

Описание

Вычитает startTimestamp из endTimestamp и возвращает разницу в кратных unit. Если startTimestamp позже, чем endTimestamp, возвращаются отрицательные значения.

Обратите внимание, что хотя поддерживаемые единицы функции и поддерживаемые временные интервалы ES|QL перекрываются, эти наборы различны и не взаимозаменяемы. Аналогичным образом, поддерживаемые сокращения удобно совместно используются с реализациями этой функции в других устоявшихся продуктах и не обязательно являются общими с номенклатурой даты и времени, используемой Elasticsearch.

Поддерживаемые типы

Примеры

ROW date1 = TO_DATETIME("2023-12-02T11:00:00.000Z"), date2 = TO_DATETIME("2023-12-02T11:00:00.001Z")
| EVAL dd_ms = DATE_DIFF("microseconds", date1, date2)

При вычитании в календарных единицах — таких как год, месяц и т. д. — учитываются только полностью прошедшие единицы. Чтобы избежать этого и получить также остатки, просто переключитесь на следующую меньшую единицу и выполните соответствующее вычисление дат.

ROW end_23=TO_DATETIME("2023-12-31T23:59:59.999Z"),
  start_24=TO_DATETIME("2024-01-01T00:00:00.000Z"),
    end_24=TO_DATETIME("2024-12-31T23:59:59.999")
| EVAL end23_to_start24=DATE_DIFF("year", end_23, start_24)
| EVAL end23_to_end24=DATE_DIFF("year", end_23, end_24)
| EVAL start_to_end_24=DATE_DIFF("year", start_24, end_24)

Синтаксис

Параметры

Описание

Извлекает части даты, такие как год, месяц, день, час.

Поддерживаемые типы

Примеры

ROW date = DATE_PARSE("yyyy-MM-dd", "2022-05-06")
| EVAL year = DATE_EXTRACT("year", date)

Найдите все события, произошедшие вне рабочего времени (до 9 утра или после 17:00), в любой заданный день:

FROM sample_data
| WHERE DATE_EXTRACT("hour_of_day", @timestamp) < 9 AND DATE_EXTRACT("hour_of_day", @timestamp) >= 17

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает строковое представление даты в указанном формате.

Поддерживаемые типы

Пример

FROM employees
| KEEP first_name, last_name, hire_date
| EVAL hired = DATE_FORMAT("yyyy-MM-dd", hire_date)

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает дату, анализируя второй аргумент с использованием формата, указанного в первом аргументе.

Поддерживаемые типы

Пример

ROW date_string = "2022-05-06"
| EVAL date = DATE_PARSE("yyyy-MM-dd", date_string)

Синтаксис

Параметры

Описание

Округляет дату вниз до ближайшего интервала.

Поддерживаемые типы

Примеры

FROM employees
| KEEP first_name, last_name, hire_date
| EVAL year_hired = DATE_TRUNC(1 year, hire_date)

Объедините DATE_TRUNC с STATS, чтобы создать гистограммы дат. Например, количество наёмных сотрудников в год:

FROM employees
| EVAL year = DATE_TRUNC(1 year, hire_date)
| STATS hires = COUNT(emp_no) BY year
| SORT year

Или часовая скорость ошибок:

FROM sample_data
| EVAL error = CASE(message LIKE "*error*", 1, 0)
| EVAL hour = DATE_TRUNC(1 hour, @timestamp)
| STATS error_rate = AVG(error) by hour
| SORT hour

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает текущую дату и время.

Поддерживаемые типы

Примеры

ROW current_date = NOW()

Для получения логов за последний час:

FROM sample_data
| WHERE @timestamp > NOW() - 1 hour

ES|QL поддерживает следующие функции для работы с IP-адресами:

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает true, если предоставленный IP-адрес содержится в одном из предоставленных CIDR-блоков.

Поддерживаемые типы

Пример

FROM hosts
| WHERE CIDR_MATCH(ip1, "127.0.0.2/32", "127.0.0.3/32")
| KEEP card, host, ip0, ip1

Синтаксис

Параметры

Описание

Усекает IP-адрес до заданной длины префикса.

Поддерживаемые типы

Пример

row ip4 = to_ip("1.2.3.4"), ip6 = to_ip("fe80::cae2:65ff:fece:feb9")
| eval ip4_prefix = ip_prefix(ip4, 24, 0), ip6_prefix = ip_prefix(ip6, 0, 112);

ES|QL поддерживает следующие математические функции:

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает абсолютное значение.

Поддерживаемые типы

Примеры

ROW number = -1.0
| EVAL abs_number = ABS(number)

FROM employees
| KEEP first_name, last_name, height
| EVAL abs_height = ABS(0.0 - height)

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает арккосинус n в радианах.

Поддерживаемые типы

Пример

ROW a=.9
| EVAL acos=ACOS(a)

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает арксинус числового выражения в радианах.

Поддерживаемые типы

Пример

ROW a=.9
| EVAL asin=ASIN(a)

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает арктангенс входного числового выражения как угол, выраженный в радианах.

Поддерживаемые типы

Пример

ROW a=12.9
| EVAL atan=ATAN(a)

Синтаксис

Параметры

Описание

Угол между положительной осью x и лучом из начала координат в точку (x, y) в декартовой системе координат, выраженный в радианах.

Поддерживаемые типы

Пример

ROW y=12.9, x=.6
| EVAL atan2=ATAN2(y, x)

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает кубический корень числа. Вход может быть любым числовым значением, возвращаемое значение всегда является double. Кубические корни бесконечностей равны нулю.

Поддерживаемые типы

Пример

ROW d = 1000.0
| EVAL c = cbrt(d)

Синтаксис

Параметры

Описание

Округляет число до ближайшего целого вверх.

Поддерживаемые типы

Пример

ROW a=1.8
| EVAL a=CEIL(a)

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает косинус угла.

Поддерживаемые типы

Пример

ROW a=1.8
| EVAL cos=COS(a)

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает гиперболический косинус числа.

Поддерживаемые типы

Пример

ROW a=1.8
| EVAL cosh=COSH(a)

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает число Эйлера.

Поддерживаемые типы

Пример

ROW E()

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает значение e, возведенное в степень заданного числа.

Поддерживаемые типы

Пример

ROW d = 5.0
| EVAL s = EXP(d)

Синтаксис

Параметры

Описание

Округляет число вниз до ближайшего целого.

Поддерживаемые типы

Пример

ROW a=1.8
| EVAL a=FLOOR(a)

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает гипотенузу двух чисел. На вход могут быть переданы любые числовые значения, возвращаемое значение всегда является double. Гипотенузы бесконечностей равны null.

Поддерживаемые типы

Пример

ROW a = 3.0, b = 4.0
| EVAL c = HYPOT(a, b)

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает логарифм значения по заданному основанию. Входное значение может быть любым числовым значением, возвращаемое значение всегда является double. Логарифмы нуля, отрицательных чисел и основания единицы возвращают null, а также выдают предупреждение.

Поддерживаемые типы

Примеры

ROW base = 2.0, value = 8.0
| EVAL s = LOG(base, value)

row value = 100
| EVAL s = LOG(value);

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает десятичный логарифм значения. Входное значение может быть любым числовым значением, возвращаемое значение всегда является double. Логарифмы 0 и отрицательных чисел возвращают null, а также предупреждение.

Поддерживаемые типы

Пример

ROW d = 1000.0
| EVAL s = LOG10(d)

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает значение числа π — отношение окружности к диаметру круга.

Поддерживаемые типы

Пример

ROW PI()

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает значение base, возведенное в степень exponent.

Поддерживаемые типы

Примеры

ROW base = 2.0, exponent = 2
| EVAL result = POW(base, exponent)

Показатель степени может быть дробью, что аналогично вычислению корня. Например, показатель степени 0.5 даст квадратный корень из основания:

ROW base = 4, exponent = 0.5
| EVAL s = POW(base, exponent)

Синтаксис

Параметры

Описание

Округляет число до заданного количества десятичных знаков. По умолчанию 0, что возвращает ближайшее целое число. Если точность отрицательная, округляет до указанного количества цифр слева от десятичной точки.

Поддерживаемые типы

Пример

FROM employees
| KEEP first_name, last_name, height
| EVAL height_ft = ROUND(height * 3.281, 1)

Синтаксис

Параметры

Описание

Возвращает знак данного числа. Возвращает -1 для отрицательных чисел, 0 для 0 и 1 для положительных чисел.

Поддерживаемые типы