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如何计算表中各列的空值/零值占比

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如何计算表中每一列的空值/零值占比

如果某一列是稀疏的 (为空或大多数值为零) ，ClickHouse 可以将其编码为稀疏格式，并自动优化计算——查询时无需对数据进行完全解压。实际上，如果你知道某一列的稀疏程度，就可以通过 ratio_of_defaults_for_sparse_serialization 设置 来定义其占比，从而优化序列化。

这个实用查询可能需要一些时间，但它会分析表中的每一行，并计算指定表中每一列的零值 (或默认值) 占比：

SELECT *
    APPLY x -> (x = defaultValueOfArgumentType(x)) APPLY avg APPLY x -> round(x, 3)
FROM table_name
FORMAT Vertical

例如，我们在上文中对名为 sensors 的environmental sensors dataset表执行了这个查询；该表包含超过 200 亿行和 19 列：

SELECT *
    APPLY x -> (x = defaultValueOfArgumentType(x)) APPLY avg APPLY x -> round(x, 3)
FROM sensors
FORMAT Vertical

响应如下：


Row 1:
──────
round(avg(equals(sensor_id, defaultValueOfArgumentType(sensor_id))), 3):                 0
round(avg(equals(sensor_type, defaultValueOfArgumentType(sensor_type))), 3):             0.159
round(avg(equals(location, defaultValueOfArgumentType(location))), 3):                   0
round(avg(equals(lat, defaultValueOfArgumentType(lat))), 3):                             0.001
round(avg(equals(lon, defaultValueOfArgumentType(lon))), 3):                             0.001
round(avg(equals(timestamp, defaultValueOfArgumentType(timestamp))), 3):                 0
round(avg(equals(P1, defaultValueOfArgumentType(P1))), 3):                               0.474
round(avg(equals(P2, defaultValueOfArgumentType(P2))), 3):                               0.475
round(avg(equals(P0, defaultValueOfArgumentType(P0))), 3):                               0.995
round(avg(equals(durP1, defaultValueOfArgumentType(durP1))), 3):                         0.999
round(avg(equals(ratioP1, defaultValueOfArgumentType(ratioP1))), 3):                     0.999
round(avg(equals(durP2, defaultValueOfArgumentType(durP2))), 3):                         1
round(avg(equals(ratioP2, defaultValueOfArgumentType(ratioP2))), 3):                     1
round(avg(equals(pressure, defaultValueOfArgumentType(pressure))), 3):                   0.83
round(avg(equals(altitude, defaultValueOfArgumentType(altitude))), 3):                   1
round(avg(equals(pressure_sealevel, defaultValueOfArgumentType(pressure_sealevel))), 3): 1
round(avg(equals(temperature, defaultValueOfArgumentType(temperature))), 3):             0.532
round(avg(equals(humidity, defaultValueOfArgumentType(humidity))), 3):                   0.544

1 row in set. Elapsed: 992.041 sec. Processed 20.69 billion rows, 1.39 TB (20.86 million rows/s., 1.40 GB/s.)

根据上述结果：

  • sensor_id 列完全不稀疏。实际上，每一行都有一个非零值
  • sensor_type 列只有大约 15.9% 的情况下是稀疏的
  • P0 列非常稀疏：99.9% 的值都是零
  • pressure 列相当稀疏，达到 83%
  • temperature 列有 53.2% 的值缺失或为零

正如前面所说，这条查询语句很适合用来计算 ClickHouse 表中各列的稀疏程度！

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