THIS IS A TEST INSTANCE. ALL YOUR CHANGES WILL BE LOST!!!!
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### 根据预聚合结果计算聚合值 对于不同的聚合函数,按照其特点有不同的处理方式,可以分为三组: - SUM、COUNT、AVG:将当前聚合窗口内的预聚合值缓存在队列中,更新队列时同时更新聚合值。 - MAX_VALUE、MIN_VALUE、EXTREME:在上述算法的基础上,使用单调队列进行优化([LEETCODE-239](https://leetcode-cn.com/problems/sliding-window-maximum/solution/))。 - FIRST_VALUE、LAST_VALUE、MAX_TIME、MIN_TIME:顺序遍历时,LAST_VALUE 和 MAX_TIME 的聚合值总出现在右边界的预聚合值,因此中间结果无需缓存。反之,逆序遍历时,FIRST_VALUE 和 MIN_TIME 的预聚合值无需缓存。 时间复杂度:O(n + m),m 为预聚合窗口的数量。 空间复杂度:Q空间复杂度:O(p + k),p 为缓存的 BatchData 大小,k 为每个聚合窗口中预聚合窗口的数量。 例:整体时间窗口为 [0, 32),序列 `root.sg1.d1.s1` 的数据情况如下,灰色单元格表示对应时间戳没有数据,临近相同颜色的单元格表示来自同一个 BatchData。 **CASE**: 执行:`SELECT sum(s1), max_value(s1), last_value(s1), min_time(s1) FROM root.sg1.d1 GROUP BY ([0,32),8ms,2ms)` 解析 SQL 后得到参数,startTime = 0,endTime = 32,interval = 8,slidingStep = 2。每个预聚合窗口大小为 2。 下面演示各种聚合函数的计算过程: |
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