需求场景

• 进行分组聚合统计时，有几个字段也需要返回，但是不在聚合的需求里面。对于同一聚合条件的记录，这些字段的值，有可能会不同，但是这不重要，只要返回一个值就行
• 具体场景是，我们记录前端设备实时上报的交通指标信息，做一些数据统计分析，为交通预测、方案生成优化服务。对于不同的天气情况（晴、雨、雪、雾等），交通情况是大不同的，路口信号机也需要不同的方案。我们记录天气时，调用实时接口，时间精确到15分钟，空间精确到行政区。一天的天气可能是有变化的，但是按照小时或天统计时，这种不同是可以忽略的，只要返回一个天气结果就可以接受
• 但是根据SQL的语法要求，不在group by聚合条件里的字段，没法直接返回，如果是数值，可以根据通过avg、sum等函数计算返回。对于字符串，就不太合适。

any相关函数

• 都属于clickhouse聚合函数的一部分，SQL已有的聚合函数，clickhouse也都支持
• clickhouse也有一些自有函数，any就是其一，具体可以去查看官方文档：clickhouse聚合函数

any函数

• ClickHouse的any函数，返回一个随机的元素。
• 语法：any(column)，column-字段名称
• 选择第一个遇到的值。 查询可以以任何顺序执行，甚至每次都以不同的顺序执行，因此此函数的结果是不确定的。 要获得确定的结果，您可以使用 ‘min’ 或 ‘max’ 功能，而不是 ‘any’.
• 在某些情况下，可以依靠执行的顺序。 这适用于SELECT来自使用ORDER BY的子查询的情况。
• 当一个 SELECT 查询具有 GROUP BY 子句或至少一个聚合函数，ClickHouse（相对于MySQL）要求在所有表达式 SELECT, HAVING，和 ORDER BY 子句可以从键或聚合函数计算
• 换句话说，从表中选择的每个列必须在键或聚合函数内使用。 要获得像MySQL这样的行为，您可以将其他列放在 any 聚合函数

anyHeavy函数介绍

• ClickHouse的anyHeavy函数，返回一个频繁出现的元素。
• 语法：anyHeavy(expression)，column-字段名称
• 选择一个频繁出现的值，使用heavy hitters 算法
• 如果某个值在查询的每个执行线程中出现的情况超过一半，则返回此值
• 通常情况下，结果是不确定的。
• 查询实例 SELECT anyHeavy(AirlineID) AS res FROM ontime;

anyLast函数

• ClickHouse的anyLast函数，选择遇到的最后一个值
• 语法：anyLast(expression)，column-字段名称
• 其结果和any 函数一样是不确定的

生产使用

• 这里给出我们的一个简单示例，查询事件类型与数量，以及当时的天气情况
• 业务要求，按照一天聚合时，返回天气字段时，只需要返回当天出现最频繁的天气即可
• SQL如下：
• 天气使用的anyHeavy，返回当天出现最多的；星期几使用的any；节假日使用的anyLast。后两个其实也可以放入聚合条件，但我怕聚合字段太多影响查询效率，没放进去，为了示例，特意使用了any和anyLast

SELECTtoStartOfInterval(time_stamp , INTERVAL 1 day) as time_stamp2 ,sum(case when event_code in ('CONGESTION', 'SEVERE_CONGESTION', 'MILD_CONGESTION') then 1 else 0 end) as congestionCount,sum(case when event_code = 'REVERSE_DRIVE' then 1 else 0 end) as reverseDriveCount,sum(case when event_code = 'PEDESTRIAN_DETENTION' then 1 else 0 end) as detainCount,sum(case when event_code = 'OVERFLOW' then 1 else 0 end) as overflowCount,sum(case when event_code = 'LOCKED' then 1 else 0 end) as lockedCount,anyHeavy(weather) as weather,any(week_type) as weekType,anyLast(date_type) as dateType
FROMtraffic_event
where1 = 1and time_stamp < '2023-05-17 11:15:28'and date_type = 'WEEKDAY'
GROUP BYtime_stamp2
order bytime_stamp2
limit 0 ,15