## 高階函數 高階函數、`->`運算符和 lambda(params, expr) 函數 [https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/functions/](https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/functions/) 高階函數只能接受 lambda 函數作為它們的函數參數。要將 lambda 函數傳遞給高階函數，請使用`->`運算符。箭頭左側有一個形參，它是任意 ID，或多個形參——元組中的任意 ID。箭頭右側有一個表達式，可以使用這些形式參數，以及任何表格列。 例子： ~~~ x -> 2 * x str -> str != Referer ~~~ 接受多個參數的 lambda 函數也可以傳遞給高階函數。在這種情況下，高階函數會傳遞幾個長度相同的數組，這些數組將對應于這些參數。 對于某些函數，可以省略第一個參數（lambda 函數）。在這種情況下，假定映射相同。 ## 數組函數 文檔：[https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/functions/array-functions/](https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/functions/array-functions/) * arrayConcat  * arrayElement(arr,n)  * has(arr,elem) 檢查’arr’數組是否具有’elem’元素。 如果元素不在數組中，則返回0;如果在，則返回1。  * indexOf(arr, x) 如果它在數組中，則返回第一個 'x' 元素的索引（從 1 開始），否則返回 0。  * arrayCount（高階函數） 返回 arr 數組中 func 返回非 0 的元素數。如果未指定 'func'，則返回數組中非零元素的數量。  * countEqual(arr, x) 返回數組中等于 x 的元素數。  * arrayEnumerateUniq(arr, ...) 返回一個與源數組大小相同的數組，指示每個元素在具有相同值的元素中的次數 此函數在使用 ARRAY JOIN 和數組元素聚合時很有用。  * arrayPopBack 從數組中刪除最后一項  * arrayDistinct 數組去重  * arrayFilter(func, arr1, …)（高階函數） 返回func過濾的元素  * arrayMap(func, arr1, ...)（高階函數） 返回從`func`函數的原始應用中獲得的數組到`arr`數組中的每個元素。  * arrayJoin(arr)  ## 類型轉換 文檔：[https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/functions/type-conversion-functions/](https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/functions/type-conversion-functions/) * toInt(8|16|32|64|128|256) 將輸入值轉換為數據類型。 ~~~ SELECT toInt64(nan), toInt32(32), toInt16('16'), toInt8(8.8); ~~~ * toInt(8|16|32|64|128|256)OrZero 失敗返回0 ~~~ SELECT toInt64OrZero('123123'), toInt8OrZero('123qwe123'); ~~~ * toInt(8|16|32|64|128|256)OrNull 失敗返回null ~~~ SELECT toInt64OrNull('123123'), toInt8OrNull('123qwe123'); ~~~ * toString 轉換為字符串或從字符串轉換時，來格式化或解析值。 * CAST(x, T) 將’x’轉換為’t’數據類型。還支持語法CAST（x AS t） ## 字符串函數 文檔：[https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/functions/string-functions/](https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/functions/string-functions/) * empty * notEmpty * length * splitByChar 返回拆分后的子串的數組。 如果分隔符出現在字符串的開頭或結尾，或者如果有多個連續的分隔符，則將在對應位置填充空的子串。  * splitByString(separator, s) 與上面相同，但它使用多個字符的字符串作為分隔符。 該字符串必須為非空。  ## json函數 文檔：[https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/functions/json-functions/](https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/functions/json-functions/) * visitParamHas(params, name)  * visitParamExtractRaw(params, name) 返回字段的值，包括分隔符。  解析雙引號中的字符串，這個值沒有進行轉義。如果轉義失敗，則返回一個空字符串。 * visitParamExtractString(params, name) 解析 JSON 并提取字符串。這個函數類似于`visitParamExtractString`函數。  * JSONHas(json\[, indices\_or\_keys\]…) 如果JSON中存在該值，則返回`1`。 如果該值不存在，則返回`0`。  * JSONExtract(json\[, indices\_or\_keys…\], Return\_type) 解析 JSON 并提取給定 ClickHouse 數據類型的值。 ~~~ SELECT JSONExtract ('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300],"c":1}', 'c', 'Int64') AS value ~~~  ~~~ -- 創建表 create table tb_json(cont String) engine=Memory; -- 插入數據 insert into tb_json values ('{"movie":"1207","rate":"4","timeStamp":"978300719","uid":"1"}'),('{"movie":"2028","rate":"5","timeStamp":"978301619","uid":"1"}') ,('{"movie":"531","rate":"4","timeStamp":"978302149","uid":"1"}'),('{"movie":"3114","rate":"4","timeStamp":"978302174","uid":"1"}'),('{"movie":"608","rate":"4","timeStamp":"978301398","uid":"1"}'); SELECT cast(JSONExtract(cont, 'Tuple(String, String)').2,'Float64') from tb_json ~~~  * JSONExtractKeysAndValues(json\[,indices\_or\_keys…\],Value\_type) 從 JSON 解析鍵值對，其中值是給定的 ClickHouse 數據類型。 ~~~ SELECT JSONExtractKeysAndValues('{"x": {"a": 5, "b": 7, "c": 11}}', 'x', 'Int8') = [('a',5),('b',7),('c',11)]; ~~~  ## 漏斗模型鏈路函數 案例： 漏斗模型：分析用戶行為  此類場景clickhouse提供了一個名叫windowFunnel的函數來實現 ~~~SQL -- 創建一張用戶行為表，至少包含時間、事件、用戶id CREATE TABLE test.action ( `uid` Int32, `event_type` String, `time` datetime ) ENGINE = MergeTree() PARTITION BY uid ORDER BY xxHash32(uid) SAMPLE BY xxHash32(uid) SETTINGS index_granularity = 8192 -- 插入數據 insert into action values(1,'瀏覽','2020-01-02 11:00:00'); insert into action values(1,'點擊','2020-01-02 11:10:00'); insert into action values(1,'下單','2020-01-02 11:20:00'); insert into action values(1,'支付','2020-01-02 11:30:00'); insert into action values(2,'下單','2020-01-02 11:00:00'); insert into action values(2,'支付','2020-01-02 11:10:00'); insert into action values(1,'瀏覽','2020-01-02 11:00:00'); insert into action values(3,'瀏覽','2020-01-02 11:20:00'); insert into action values(3,'點擊','2020-01-02 12:00:00'); insert into action values(4,'瀏覽','2020-01-02 11:50:00'); insert into action values(4,'點擊','2020-01-02 12:00:00'); insert into action values(5,'瀏覽','2020-01-02 11:50:00'); insert into action values(5,'點擊','2020-01-02 12:00:00'); insert into action values(5,'下單','2020-01-02 11:10:00'); insert into action values(6,'瀏覽','2020-01-02 11:50:00'); insert into action values(6,'點擊','2020-01-02 12:00:00'); insert into action values(6,'下單','2020-01-02 12:10:00'); ~~~ 以30分鐘作為一個時間窗口，返回滿足在指定滑動窗口內的連續觸發條件的最大值。 ~~~SQL SELECT user_id, windowFunnel(1800)(time, event_type = '瀏覽', event_type = '點擊', event_type = '下單', event_type = '支付') AS level FROM ( SELECT time, event_type, uid AS user_id FROM action ) GROUP BY user_id ~~~