Агрегатные функции получают единственный результат из набора входных значений. Встроенные обычные агрегатные функции перечислены в Таблице 9.51 и Таблице 9.52, а сортирующие агрегатные функции — в Таблице 9.53 и Таблице 9.54. Операции группирования, тесно связанные с агрегатными функциями, перечислены в Таблице 9.55. Особенности синтаксиса агрегатных функций разъясняются в Подразделе 4.2.7. За дополнительной вводной информацией обратитесь к Разделу 2.7.

Следует заметить, что за исключением count, все эти функции возвращают NULL, если для них не была выбрана ни одна строка. В частности, функция sum, не получив строк, возвращает NULL, а не 0, как можно было бы ожидать, и array_agg в этом случае возвращает NULL, а не пустой массив. Если необходимо, подставить в результат 0 или пустой массив вместо NULL можно с помощью функции coalesce.

Агрегатные функции, поддерживающие частичный режим, являются кандидатами на участие в различных оптимизациях, например, в параллельном агрегировании.

SELECT b1 = ANY((SELECT b2 FROM t2 ...)) FROM t1 ...;

SELECT count(*) FROM sometable;

Агрегатные функции array_agg, json_agg, jsonb_agg, json_object_agg, jsonb_object_agg, string_agg и xmlagg так же, как и подобные пользовательские агрегатные функции, выдают разные по содержанию результаты в зависимости от порядка входных значений. По умолчанию порядок не определён, но его можно задать, дополнив вызов агрегатной функции предложением ORDER BY, как описано в Подразделе 4.2.7. Обычно нужного результата также можно добиться, передав для агрегирования результат подзапроса с сортировкой. Например:

SELECT xmlagg(x) FROM (SELECT x FROM test ORDER BY y DESC) AS tab;

Но учтите, что этот подход может не работать, если на внешнем уровне запроса выполняется дополнительная обработка, например, соединение, так как при этом результат подзапроса может быть переупорядочен перед вычислением агрегатной функции.

В Таблице 9.52 перечислены агрегатные функции, обычно применяемые в статистическом анализе. (Они выделены просто для того, чтобы не загромождать список наиболее популярных агрегатных функций.) В их описании под N подразумевается число входных строк, для которых входные выражения не равны NULL. Все эти функции возвращают NULL во всех случаях, когда вычисление бессмысленно, например, когда N равно 0.

В Таблице 9.53 показаны некоторые агрегатные функции, использующие синтаксис сортирующих агрегатных функций. Иногда такие функции функциями называют функциями «обратного распределения».

Все агрегатные функции, перечисленные в Таблице 9.53, игнорируют значения NULL при сортировке данных. Для функций, принимающих параметр дробь, значение этого параметра должно быть от 0 до 1; в противном случае возникает ошибка. Однако если в этом параметре передаётся NULL, эти функции просто выдают NULL.

Все агрегатные функции, перечисленные в Таблице 9.54, связаны с одноимёнными оконными функциями, определёнными в Разделе 9.21. В каждом случае их результат — значение, которое вернула бы связанная оконная функция для «гипотетической» строки, полученной из аргументов, если бы такая строка была добавлена в сортированную группу строк, которую образуют сортированные_аргументы.

Для всех этих гипотезирующих агрегатных функций непосредственные аргументы должны соответствовать (по количеству и типу) сортированным_аргументам. В отличие от встроенных агрегатных функций, они не являются строгими, то есть не отбрасывают входные строки, содержащие NULL. Значения NULL сортируются согласно правилу, указанному в предложении ORDER BY.

Операции группировки применяются в сочетании с наборами группирования (см. Подраздел 7.2.4) для различения результирующих строк. Аргументы операции GROUPING на самом деле не вычисляются, но они должны в точности соответствовать выражениям, заданным в предложении GROUP BY на их уровне запроса. Биты назначаются справа налево (правый аргумент отражается в младшем бите); бит равен 0, если соответствующее выражение вошло в критерий группировки набора группирования, для которого сформирована строка результата, или 1 в противном случае. Например:

=> SELECT * FROM items_sold;
 make  | model | sales
-------+-------+-------
 Foo   | GT    |  10
 Foo   | Tour  |  20
 Bar   | City  |  15
 Bar   | Sport |  5
(4 rows)

=> SELECT make, model, GROUPING(make,model), sum(sales) FROM items_sold GROUP BY ROLLUP(make,model);
 make  | model | grouping | sum
-------+-------+----------+-----
 Foo   | GT    |        0 | 10
 Foo   | Tour  |        0 | 20
 Bar   | City  |        0 | 15
 Bar   | Sport |        0 | 5
 Foo   |       |        1 | 30
 Bar   |       |        1 | 20
       |       |        3 | 50
(7 rows)