適用対象:
Databricks SQL Databricks Runtime 16.4 以降
グループの値から集計された measure_column を返します。 Databricks Runtime 18.1 以降では、 agg 集計関数はこの関数 のシノニムです。
SUM、AVG、COUNTなどの通常の集計関数とは異なり、MEASURE関数は集計を指定しません。
メトリック ビューの定義から集計の定義を継承します。
メトリック ビューをメジャーと共に使用すると、基になる集計の複雑さが抽象化され、呼び出し元はグループ化列を自由に選択できるため、通常のビューよりも優れています。
構文
measure ( measure_column ) [ FILTER ( WHERE cond ) ]
この関数は、句を使用してOVERとして呼び出すことはできません。
論争
measure_column: メトリックビューの測定列への参照。
cond: メジャーの計算に使用される行をフィルター処理する FILTER 句 の省略可能なブール式。適用対象:
Databricks SQL Databricks Runtime 18.1 以降
返品ポリシー
measure_columnの型の値。
FILTER 句の動作
FILTER句をメジャーに適用すると、フィルター条件はメジャーの定義内のすべての集計関数に適用されます。
- 定義内の集計関数に
FILTER句がない場合は、メジャーの条件が適用されます。 - 定義内の集計関数に既に
FILTER句がある場合、メジャーの条件は、ANDを使用して既存の条件と組み合わされます。
メジャーが別のメジャーを参照する場合も、同じルールが再帰的に適用されます。
ウィンドウ メジャーの場合、FILTER句は、クエリの WHERE 句に同じ条件を配置するのと同じように、ウィンドウ集計の後に適用されます。
Databricks Runtime バージョンが 18.1 より前の場合、メジャーの FILTER 句はエラーを返します。
例示
-- A metric view with a measure column 4 metric columns
CREATE OR REPLACE VIEW region_sales_metrics
(month COMMENT 'Month order was made',
status,
order_priority,
count_orders COMMENT 'Count of orders',
total_Revenue,
total_Revenue_p_Customer,
total_revenue_for_open_orders)
WITH METRICS
LANGUAGE YAML
COMMENT 'A metric view for regional sales metrics.'
AS $$
version: 0.1
source: samples.tpch.orders
filter: o_orderdate > '1990-01-01'
dimensions:
- name: month
expr: date_trunc('MONTH', o_orderdate)
- name: status
expr: case
when o_orderstatus = 'O' then 'Open'
when o_orderstatus = 'P' then 'Processing'
when o_orderstatus = 'F' then 'Fulfilled'
end
- name: order_priority
expr: split(o_orderpriority, '-')[1]
measures:
- name: count_orders
expr: count(1)
- name: total_revenue
expr: SUM(o_totalprice)
- name: total_revenue_per_customer
expr: SUM(o_totalprice) / count(distinct o_custkey)
- name: total_revenue_for_open_orders
expr: SUM(o_totalprice) filter (where o_orderstatus='O')
$$;
-- Tracking total_revenue_per_customer by month in 1995
> SELECT extract(month from month) as month,
measure(total_revenue_per_customer)::bigint AS total_revenue_per_customer
FROM region_sales_metrics
WHERE extract(year FROM month) = 1995
GROUP BY ALL
ORDER BY ALL;
month total_revenue_per_customer
----- --------------------------
1 167727
2 166237
3 167349
4 167604
5 166483
6 167402
7 167272
8 167435
9 166633
10 167441
11 167286
12 167542
-- Tracking total_revenue_per_customer by month and status in 1995
> SELECT extract(month from month) as month,
status,
measure(total_revenue_per_customer)::bigint AS total_revenue_per_customer
FROM region_sales_metrics
WHERE extract(year FROM month) = 1995
GROUP BY ALL
ORDER BY ALL;
month status total_revenue_per_customer
----- --------- --------------------------
1 Fulfilled 167727
2 Fulfilled 161720
2 Open 40203
2 Processing 193412
3 Fulfilled 121816
3 Open 52424
3 Processing 196304
4 Fulfilled 80405
4 Open 75630
4 Processing 196136
5 Fulfilled 53460
5 Open 115344
5 Processing 196147
6 Fulfilled 42479
6 Open 160390
6 Processing 193461
7 Open 167272
8 Open 167435
9 Open 166633
10 Open 167441
11 Open 167286
12 Open 167542
-- Compare total revenue to revenue from fulfilled orders by month in 1995.
-- The FILTER condition is pushed down to the SUM aggregate in the total_revenue definition.
> SELECT extract(month from month) as month,
measure(total_revenue)::bigint AS total_revenue,
measure(total_revenue) FILTER (WHERE status = 'Fulfilled') AS fulfilled_revenue
FROM region_sales_metrics
WHERE extract(year FROM month) = 1995
GROUP BY ALL
ORDER BY ALL;