Clickhouse 空缺值处理背景模拟构建1.删除法2.填充固定值3.填充相邻值4.填充平均值5.填充枚举值6.他山之石法7.其他高级算法

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我是靠谱客的博主友好咖啡豆，这篇文章主要介绍Clickhouse 空缺值处理背景模拟构建1.删除法2.填充固定值3.填充相邻值4.填充平均值5.填充枚举值6.他山之石法7.其他高级算法，现在分享给大家，希望可以做个参考。

背景

由于这样那样的原因，我们从各个端收集回来的数据不一定是完整的，经常会碰到某些关键字段缺失的情况。如果做一般的大数据分析或者数据可视化，小部分的缺失其实影响不大，在预处理把含有空缺值的整条数据删掉就行了。但是也有一些特定的场景下不能这么简单了事，需要对数据进行补全。

假设我们现在有这样一张表test（片段）：

t_date	t_device_id	app_name	package_name	launch_time
日期	设备ID	应用名称	应用包名	启动时长

模拟构建

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--建表
CREATE TABLE test
(
    `t_date` Date,
    `t_device_id` String,
    `app_name` String,
    `package_name` String,
    `launch_time` UInt32
)
ENGINE = Memory ;

--插入数据
insert into test values('2022-01-01','D0001','launcher','com.android.launcher',1658),
('2022-01-01','D0002','setting','com.android.settings',2005),
('2022-01-02','D0003','','com.google.setupwizard',1052),
('2022-01-03','D0003','launcher','com.android.launcher',1360),
('2022-01-03','D0004','setting','com.android.settings',0),
('2022-01-03','D0004','','com.google.setupwizard',1357),
('2022-01-04','D0005','qq','com.tencent.qq',1698);

--查询
select * from test;

1.删除法

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alter table test delete where app_name is null or app_name=''

2.填充固定值

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select t_date,t_device_id,if(app_name='','other',app_name),package_name,launch_time from test

3.填充相邻值

即将上一行或者下一行的值填充到空缺的位置中，主要用到arrayFill()或者arrayReverseFill()函数。

arrayFill()：使用上一行的值替换当前值

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select tuple.1 as t_date, tuple.2 as t_device_id,tuple.5 as app_name, tuple.3 as package_name, tuple.4 as launch_time from
(select  arrayJoin(
		arrayZip(
			groupArray(t_date),
			groupArray(t_device_id),
			groupArray(package_name),
			groupArray(launch_time) ,
			arrayFill(x ->x !='',groupArray(app_name)) 
		)
	) as tuple
from test)

arrayReverseFill()：使用下一行的值替换当前值

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select tuple.1 as t_date, tuple.2 as t_device_id,tuple.5 as app_name, tuple.3 as package_name, tuple.4 as launch_time from
(select  arrayJoin(
		arrayZip(
			groupArray(t_date),
			groupArray(t_device_id),
			groupArray(package_name),
			groupArray(launch_time) ,
			arrayReverseFill(x ->x !='',groupArray(app_name)) 
		)
	) as tuple
from test)

4.填充平均值

此方法仅用于数值型的缺失值。以案例中的launch_time为例，使用arrayAvg()和groupArray()结合，计算出相同包名的平均launch_time填充空缺值。

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select t.t_date,t.t_device_id,t.app_name,t.package_name,if(t.launch_time=0, a.avg ,t.launch_time) as launch_time 
from test t any left join (
	select package_name,arrayAvg(arrayFilter(x->x!=0,groupArray(launch_time))) as avg
	from test
	group by package_name
) a on t.package_name = a.package_name

5.填充枚举值

试想这样的场景，我们可以根据相关列推断出这个空缺值，并事先定义好了一些枚举，例如本案例中，预先设定了“com.google.setupwizard”这个包名对应的app_name为wizard，那么可以预定义package_name和app_name的对应枚举，并使用transform进行取值。PS: 当然有if()语句也能实现相同的效果，但是如果枚举很多的话，看起来会很复杂。

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SELECT
    t_date,
    t_device_id,
    if(app_name = '', transform(package_name, ['com.google.setupwizard', 'com.hello.clickhouse'], ['wizard', 'ch'], 'OTHER'), app_name) AS app_name,
    package_name,
    launch_time
FROM test

6.他山之石法

意思就是这张表缺失的数据，用另一张表的数据来填充。其实原理跟“填充枚举值”是一样的，当枚举值太多的时候，可以考虑新建另一张表来维护这些空缺值的映射。

构建另一张表：

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CREATE TABLE test_map
(
    `app_name` String,
    `package_name` String
)
ENGINE = Memory 

insert into test_map values('aa','com.test.aa'),('bb','com.test.bb'),('cc','com.test.cc'),('wizard','com.google.setupwizard')

结合groupArray()和transform()进行填充

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WITH (
    SELECT (groupArray(package_name), groupArray(app_name)) FROM test_map
) AS k_v
select t_date,t_device_id,if(app_name='',transform(package_name, k_v.1, k_v.2, 'OTHER'),app_name) AS app_name,package_name,launch_time  from test