Какие агрегатные функции являются самыми производительными для работы с большими объемами данных?

Нельзя однозначно сказать, какие агрегатные функции самые производительные для работы с большими объёмами данных. Однако есть информация о некоторых агрегатных функциях и их применении:

• COUNT(). sky.pro www.dev-notes.ru Определяет количество строк или ненулевых значений. sky.pro Важна для расчёта показателей конверсий, проникновения продуктов и других метрик, основанных на частоте. sky.pro
• SUM(). sky.pro appmaster.io Суммирует числовые значения. sky.pro Основа для финансовой аналитики и расчёта кумулятивных показателей. sky.pro
• AVG(). sky.pro appmaster.io Рассчитывает среднее арифметическое. sky.pro Ключевая метрика центральной тенденции для нормально распределённых данных. sky.pro
• MIN() и MAX(). sky.pro www.dev-notes.ru Выявляют экстремальные значения. sky.pro Незаменимы при анализе выбросов, пиков активности и определения границ исследуемого диапазона. sky.pro
• APPROXCOUNTDISTINCT(). gitverse.ru Возвращает приблизительное количество строк с различными значениями выражений. gitverse.ru Функция предназначена для больших наборов данных, содержащих более миллиона строк, и агрегирования столбцов со многими различными значениями. gitverse.ru

Агрегатные функции могут вызывать проблемы с производительностью при применении к очень большим наборам данных без надлежащих стратегий индексации или оптимизации. www.easiio.com