查询分析（要素服务/图层）

说明

queryAnalytic API 公开了标准的 SQL 窗口函数，这些函数根据称为窗口分区的一组行计算聚合值和排序值。窗口函数应用于对行进行分区和排序后的行。此操作在查询结果集中定义一个窗口或用户指定的行集，可用于计算聚合值，如移动平均值、累计聚合或运行总计。

3.1 中的新增内容

请求参数

参数

详细说明

where

（可选）

定义源行的查询过滤器的 WHERE 子句。有关 WHERE 子句的详细信息，请参阅下面的 Where 和 AnalyticWhere 部分。

示例

where=1=1
analyticWhere

查询过滤器的 WHERE 子句，该子句可应用于应用源 where 子句和所有其他参数的结果集。有关 WHERE 子句的详细信息，请参阅下面的 Where 和 AnalyticWhere 部分。

示例

analyticWhere=(Row_Number = 1)
geometry

（可选）

要应用为空间过滤器的几何。几何的结构与 GeoScene REST API 返回的 JSON 几何对象的结构相同。除 JSON 结构之外，还可以使用简单的逗号分隔语法指定包络和点几何。有关几何对象的 JSON 结构的更多信息，请参阅几何对象参考。

语法示例

//JSON structures
geometryType=<geometryType>&geometry={geometry}

//Envelope simple syntax
geometryType=esriGeometryEnvelope&geometry=<xmin>,<ymin>,<xmax>,<ymax>

//Point simple syntax
geometryType=esriGeometryPoint&geometry=<x>,<y>

示例

//esriGeometryEnvelope
geometryType=esriGeometryEnvelope&geometry={"xmin":-104,"ymin":35.6,"xmax":-94.32,"ymax":41}

//esriGeometryPoint
geometryType=esriGeometryPoint&geometry=-104,35.6
geometryType

由 geometry 参数指定的几何类型。几何类型可以是包络、点、线或或多边形。默认几何类型为包络。

值：esriGeometryPoint | esriGeometryMultipoint | esriGeometryPolyline | esriGeometryPolygon | esriGeometryEnvelope

inSR

输入几何的空间参考。可以将空间参考指定为熟知 ID 或空间参考 JSON 对象。如果未指定 inSR，则几何假定位于地图的空间参考中。

outSR

返回几何的空间参考。可以将空间参考指定为熟知 ID 或空间参考 JSON 对象。如果未指定 outSR，则在地图的空间参考中返回几何。

spatialRel

执行查询时要应用于输入几何的空间关系。支持的空间关系包括相交、包含、包络相交、位于等。默认的空间关系为相交 (esriSpatialRelIntersects)。

值：esriSpatialRelIntersects | esriSpatialRelContains | esriSpatialRelCrosses | esriSpatialRelEnvelopIntersects | esriSpatialRelIndexIntersects | esriSpatialRelOverlaps | esriSpatialRelTouches | esriSpatialRelWithin

outFields

要包含在返回结果集中的字段列表。此列表是以逗号分隔的字段名称列表。您也可以指定通配符 "*" 作为此参数的值。在这种情况下，查询结果将包含所有字段值。

示例

outFields=*
returnGeometry

如果为 true，则结果包括与每个返回要素相关联的几何。默认值为 true。

值：true | false

outAnalytics

要计算的一个或多个基于字段或表达式分析的定义。此参数的语法是一组分析定义。分析定义可指定分析的类型，要在其上计算的字段或表达式，以及生成的输出字段名称。有关 outAnalytics 语法属性的更多信息，请参阅以下 outAnalytics 概述部分。

从 3.1 开始，outAnalytics 参数还支持计算线性回归的语法。线性回归可描述绘制数据值时的最佳拟合线。要获取线性回归，outAnalytics 参数采用 "analyticType": "LinReg2"，以及 onAnalyticField 参数中的两个字段列表。两个字段中的第一个字段表示沿 x 轴的值，而第二个字段表示沿 y 轴的值。您不能将 "analyticType": "LinRegR2" 与同一调用中的其他 analyticTypes 组合在一起。

与其他 analyticTypes 不同，线性回归的结果包括三个值，它们描述了如何绘制最佳拟合线。这些包括：

  • slope：根据垂直到水平的单位描述线的斜率。值为 0 表示一条水平线。
  • intercept: 描述线与 y 轴的交叉位置。
  • R2：描述线的拟合度。值越接近 0，拟合度越差，值越接近 1，拟合度越好。

因为线性回归 ("analyticType": "LinRegR2") 总是返回具有三个值的结果，有些参数是不适用的，如 outSR 或 analyticWhere。

注注：

对于运行在 SAP HANA 上的服务，windowFrame type 属性的 "RANGE" 值不受支持。

语法

[
  {
    "analyticType": "<COUNT | SUM | MIN | MAX | AVG | STDDEV | VAR | FIRST_VALUE, LAST_VALUE, LAG, LEAD, PERCENTILE_CONT,PERCENTILE_DISC, PERCENT_RANK, RANK, NTILE, DENSE_RANK, EXPRESSION>",
    "onAnalyticField": "Field1",
    "outAnalyticFieldName": "Out_Field_Name1",
    "analyticParameters”: {
      "orderBy": "<orderBy expression",
      "value": <double value>, // percentile value
      "partitionBy": "<field name or expression>",
      "offset": <integer>, // used by LAG/LEAD
      "windowsFrame": {
        "type": "ROWS" | "RANGE",
        "extent": {
          "extentType": "PRECEDING" | "BOUNDARY",
          "PRECEDING": {
            "type": <"UNBOUNDED"|"NUMERIC_CONSTANT"|"CURRENT_ROW">
            "value": <numeric constant value>
          },
          "BOUNDARY": {
            "start": "UNBOUNDED_PRECEDING", "NUMERIC_PRECEDING", "CURRENT_ROW",
            "startValue": <numeric constant value>,
            "end": <"UNBOUNDED_FOLLOWING"|"NUMERIC_FOLLOWING"|"CURRENT_ROW">,
            "endValue": <numeric constant value>
          }
        }
      }
    }
  }
]

示例

outAnalytics=[{"analyticType":"CUME_DIST","onAnalyticField":"POP1990","outAnalyticFieldName":"CumDistance",
"analyticParameters":{"partitionBy":"state_name"}}]

线性回归示例

outAnalytics=[{"analyticType": "LinRegR2","onAnalyticField": "price,sqfootage“}]

线性回归属性示例

[{"attributes": {"slope": 0.001498918,"intercept": 20.2756258894,"R2": 0.0105485996}}]
orderByFields

需要在其上排序要素/记录的一个或多个字段名称。分别使用 ASC 或 DESC 在每个字段之后进行升序或降序来控制排序。如果未指定 <ORDER>，则 orderByFields 默认为 ASC (升序)。orderByFields 仅在那些指示 supportsAdvancedQueries 为 true 的图层/表上受支持。

注注：

如果 supportsOrderByOnlyLayerFields 为 true，则只有图层字段数组中的字段可以与 orderByFields 参数一起使用。例如，如果 supportsOrderByOnlyOnLayerFields 为 true，则不能使用 outStatistics 中的 outStatisticfieldName。

语法

orderByFields=field1 <ORDER>, field2 <ORDER>, field3 <ORDER>

示例

orderByFields=STATE_NAME ASC, RACE DESC, GENDER
resultType

resultType 参数可用于控制查询操作返回的要素数量。当客户端在查询要素时使用虚拟切片方案时，将使用 title 值，该方法类似于切片地图服务图层中的切片。standard 值用于 nontiled 查询，其中客户端将仅发送一个完整范围查询。此参数的支持在 supportsQueryWithResultType 属性的图层元数据上公布。有关 resultType 参数及其如何与最大记录计数交互的其他信息，请参阅结果类型和最大记录计数。

值：none | standard | tile

cacheHint

指示是否应缓存查询结果。只有当图层将 supportsQueryWithCacheHint 指定为 true 时，才支持此参数。cacheHint 的默认值为 false。

值：true | false

resultRecordCount

此选项可用于最多获取指定的 resultRecordCount 的查询结果。如果指定了 resultOffset 但未指定此参数，则地图服务会将其默认为 maxRecordCount。此参数的最大值是图层的 maxRecordCount 属性的值。为此参数输入的最小值不能低于 1。如果 supportsPagination 为 true，此参数才适用。

resultRecordCount=10
quantizationParameters

用于将几何投影到虚拟格网上的 JSON 对象，可能表示屏幕上的像素。JSON 对象的属性包括 extent、mode、originPosition 和 tolerance。有关更多信息，请参阅下面的 quantizationParameters JSON 属性部分。

注注：

只有当图层的 supportsCoordinatesQuantization 属性为 true 时，才支持此参数。

//upperLeft origin position
{"mode":"view","originPosition":"upperLeft","tolerance":1.0583354500042335,"extent":{"type":"extent","xmin":-18341377.47954369,"ymin":2979920.6113554947,"xmax":-7546517.393554582,"ymax":11203512.89298139,"spatialReference":{"wkid":102100,"latestWkid":3857}}}

//lowerLeft origin position
{"mode":"view","originPosition":"lowerLeft","tolerance":1.0583354500042335,"extent":{"type":"extent","xmin":-18341377.47954369,"ymin":2979920.6113554947,"xmax":-7546517.393554582,"ymax":11203512.89298139,"spatialReference":{"wkid":102100,"latestWkid":3857}}}
async

指定操作是同步运行 (false) 还是异步运行 (true)。

值：true | false

sqlFormat

sqlFormat 参数可以是使用 SQL-92 标准的 standard，也可使用基础数据存储的本机 SQL 将其指定为 native。

值：none | standard | native

dataFormat

响应中返回的更改的格式。

值：json | pbf

async

指定操作是同步运行 (false) 还是异步运行 (true)。

注注：

GeoScene Enterprise 要素服务不支持异步运行此操作。

值：true | false

f

响应格式。默认响应格式为 html。

值：html | json | pjson | pbf

Where 和 analyticWhere 子句

可以使用 where 和 analyticWhere 子句控制源行和输出结果。queryAnalytic API 中的 Where 子句可用于过滤计算分析类型结果时使用的源数据。analyticWhere 子句可用于过滤从 queryAnalytic 返回的结果。示例用例包括过滤以移除重复数据或返回带有 Row_Number 的顶部行。任何字段，包括输出中的别名，包括 outputAnalyticField，都可以在 analyticWhere 子句中使用。

quantizationParameters JSON 属性

下面列出了 quantizationParameters JSON 对象中包含的属性。

属性

说明

extent

定义量化网格边界的范围。如果为查询指定了其空间参考，则其 spatialReference 与输入几何空间参考相匹配。否则，范围将在图层的空间参考中。

mode

view 值指定了应优化几何坐标以查看和显示数据edit 指定了应返回全分辨率几何，这可以支持无损编辑。

注注：

仅当 supportsQuantizationEditMode 图层属性为 true 时，才可以使用编辑值。

值：view | edit

originPosition

相对于此属性值定义的原点位置将返回整数坐标。默认值是 upperLeft。

值：upperLeft | lowerLeft

tolerance

tolerance 是一个像素的大小，使用 outSpatialReference 的单位。此数字用于通过构建分辨率与容差相匹配的格网将坐标转换为整数。然后将每个坐标捕捉到格网上的一个像素。移除捕捉到相同像素的连续坐标，以减小整体响应大小。

容差的单位由 outSpatialReference 定义。如果未指定 outSpatialReference，则假定容差使用图层空间参考的单位。

如果将 mode 设置为 edit，则容差始终设置为空间参考的全分辨率容差。

outAnalytics 概述

QueryAnalytic 操作可在查询结果集中定义一个窗口 (用户指定的行集)，以计算聚合值，如移动平均值、累计聚合和运行总计。调用操作时传递的 outAnalytics 参数可为将要计算的一个或多个基于字段或表达式的分析提供定义。此信息作为分析定义数组传递，该分析定义指定了分析类型、要在其上计算的字段或表达式，以及生成的输出字段名称。以下各节分解了 outAnalytics 的语法，并提供有一些示例，说明如何自定义它以衡量收入增长、运行总数和过滤重复数据。

语法

[
  {
    "analyticType": "<COUNT | SUM | MIN | MAX | AVG | STDDEV | VAR | FIRST_VALUE, LAST_VALUE, LAG, LEAD, PERCENTILE_CONT,PERCENTILE_DISC, PERCENT_RANK, RANK, NTILE, DENSE_RANK, EXPRESSION>",
    "onAnalyticField": "Field1",
    "outAnalyticFieldName": "Out_Field_Name1",
    "analyticParameters”: {
      "orderBy": "<orderBy expression",
      "value": <double value>, // percentile value
      "partitionBy": "<field name or expression>",
      "offset": <integer>, // used by LAG/LEAD
      "windowsFrame": {
        "type": "ROWS" | "RANGE",
        "extent": {
          "extentType": "PRECEDING" | "BOUNDARY",
          "PRECEDING": {
            "type": <"UNBOUNDED"|"NUMERIC_CONSTANT"|"CURRENT_ROW">
            "value": <numeric constant value>
          },
          "BOUNDARY": {
            "start": "UNBOUNDED_PRECEDING", "NUMERIC_PRECEDING", "CURRENT_ROW",
            "startValue": <numeric constant value>,
            "end": <"UNBOUNDED_FOLLOWING"|"NUMERIC_FOLLOWING"|"CURRENT_ROW">,
            "endValue": <numeric constant value>
          }
        }
      }
    }
  }
]

以下部分将更详细地描述上面列出的 outAnalytics 属性的各个方面：

有关 outAnalytics 的示例方案，请参阅下面的 outAnalytics 示例部分。

SQL 窗口函数

窗口函数可跨与当前行相关的一组行（SQL 分区或窗口）执行计算。与常规聚合函数不同，使用窗口函数不会返回单个输出行。这些行保留各自的标识，每次计算均作为新字段值追加。而且，窗口函数可以访问的不仅仅是查询结果的当前行。

QueryAnalytic 目前支持下列窗口函数：

这些函数的值通过 outAnalytics 的 analyticType 属性传递。

聚合函数

聚合函数是确定性函数，可对一组值执行计算以返回单个值。聚合函数可在具有可选性 HAVING 子句的 select 列表中使用，而 GROUP BY 子句也可用于计算行类别上的聚合。支持的聚合函数有：

  • MIN
  • MAX
  • SUM
  • COUNT
  • AVG
  • STDDEV
  • VAR

语法

[
  {
    "analyticType": "MAX",
    "onAnalyticField": "POP1990",
    "outAnalyticFieldName": "Max_Value",
    "analyticParameters": {
      "partitionBy": "state_name"
    }
  }
]

示例

https://services.arcgis.com/lidGgNLxw9LL0SbI/arcgis/rest/services/counties/FeatureServer/0/queryAnalytic?where=1=1&analyticWhere=&outAnalytics=[{"analyticType":"MAX","onAnalyticField":"POP1990","analyticParameters"{"partitionBy":"state_name"},"outAnalyticFieldName":"Max_Value"}]&geometry=&geometryType=esriGeometryEnvelope&inSR=&spatialRel=esriSpatialRelIntersects&returnGeometry=true&resultType=none&outSR=&outFields=*&orderByFields=&cacheHint=false&quantizationParameters=&resultOffset=&resultRecordCount=&async=false&sqlFormat=none&dataFormat=json&f=html&token=

分析函数

分析函数可根据一组行或窗口分区计算聚合值。与聚合函数不同，分析函数可以为每个组返回单行或多行。支持的分析函数有：

  • CUME_DIST
  • FIRST_VALUE
  • LAST_VALUE
  • LEAD
  • LAG
  • PERCENTILE_DISC
  • PERCENTILE_CONT
  • PERCENT_RANK

CUME_DIST

CUME_DIST 函数可计算值在一组值中的累积分布（使用 partitionBy 子句进行定义）。CUME_DIST 可计算指定值在一组值中的相对位置。例如，组中给定行的累积分布等于其值小于或等于 r 值的行数除以组中的总行数。CUME_DIST 返回的值范围大于 0 且小于或等于 1。

语法

[
  {
    "analyticType": "CUME_DIST",
    "onAnalyticField": "POP1990",
    "outAnalyticFieldName": "CumDistance",
    "analyticParameters": {
      "partitionBy": "state_name"
    }
  }
]

示例

https://services.arcgis.com/lidGgNLxw9LL0SbI/arcgis/rest/services/counties/FeatureServer/0/queryAnalytic?where=1=1&analyticWhere=&outAnalytics=[{"analyticType":"CUME_DIST","onAnalyticField":"POP1990","outAnalyticFieldName":"CumDistance","analyticParameters":{"partitionBy":"state_name"}}]&geometry=&geometryType=esriGeometryEnvelope&inSR=&spatialRel=esriSpatialRelIntersects&returnGeometry=true&resultType=none&outSR=&outFields=*&orderByFields=&cacheHint=false&quantizationParameters=&resultOffset=&resultRecordCount=&async=false&sqlFormat=none&dataFormat=json

FIRST_VALUE

FIRST_VALUE 函数可返回有序值集中的第一个值。

语法

[
  {
    "analyticType": "FIRST_VALUE",
    "onAnalyticField": "POP1990",
    "outAnalyticFieldName": "FirstValue",
    "analyticParameters": {
      "orderBy": "POP1990",
      "partitionBy": "state_name"
    }
  }
]

示例

https://services.arcgis.com/lidGgNLxw9LL0SbI/arcgis/rest/services/counties/FeatureServer/0/queryAnalytic?where=1=1&analyticWhere=&outAnalytics=[{"analyticType":"FIRST_VALUE","onAnalyticField":"POP1990","analyticParameters":{"orderBy":"POP1990","partitionBy":"state_name"},"outAnalyticFieldName":"FirstValue"}]&geometry=&geometryType=esriGeometryEnvelope&inSR=&spatialRel=esriSpatialRelIntersects&returnGeometry=true&resultType=none&outSR=&outFields=*&orderByFields=&cacheHint=false&quantizationParameters=&resultOffset=&resultRecordCount=&async=false&sqlFormat=none&dataFormat=json

LAST_VALUE

LAST_VALUE 函数可返回由 partitionBy 子句定义的有序值集中的最后一个值。

[
  {
    "analyticType": "LAST_VALUE",
    "onAnalyticField": "POP1990",
    "outAnalyticFieldName": "LastValue",
    "analyticParameters": {
      "orderBy": "POP1990",
      "partitionBy": "state_name"
    }
  }
]

示例

https://services.arcgis.com/lidGgNLxw9LL0SbI/arcgis/rest/services/counties/FeatureServer/0/queryAnalytic?where=1=1&analyticWhere=&outAnalytics=[{"analyticType":"LAST_VALUE","onAnalyticField":"POP1990","analyticParameters":{"orderBy":"POP1990","paritionBy":"state_name"},"outAnalyticFieldName":"LastValue"}]&geometry=&geometryType=esriGeometryEnvelope&inSR=&spatialRel=esriSpatialRelIntersects&returnGeometry=true&resultType=none&outSR=&outFields=*&orderByFields=&cacheHint=false&quantizationParameters=&resultOffset=&resultRecordCount=&async=false&sqlFormat=none&dataFormat=json&f=html&token=

LEAD

LEAD 函数可从同一结果集中的后续行访问数据，而不使用自连接。LEAD 提供了对当前行之后的给定物理 offset 处的行的访问。偏移值在 analyticParameters JSON 对象中定义。

语法

[
  {
    "analyticType": "LEAD",
    "onAnalyticField": "POP1990",
    "outAnalyticFieldName": "Lead_Value",
    "analyticParameters": {
      "orderBy": "POP1990 desc",
       "partitionBy": "state_name",
       "offset": 2
    }
  }
]

示例

https://services.arcgis.com/lidGgNLxw9LL0SbI/arcgis/rest/services/counties/FeatureServer/0/queryAnalytic?where=1=1&analyticWhere=&outAnalytics=[{"analyticType":"LEAD","onAnalyticField":"POP1990","analyticParameters":{"orderBy":"POP1990","partitionBy":"state_name","offset":2},"outAnalyticFieldName":"LEAD_Value"}]&geometry=&geometryType=esriGeometryEnvelope&inSR=&spatialRel=esriSpatialRelIntersects&returnGeometry=true&resultType=none&outSR=&outFields=*&orderByFields=&cacheHint=false&quantizationParameters=&resultOffset=&resultRecordCount=&async=false&sqlFormat=none&dataFormat=json&f=html&token=

LAG

LAG 函数可从同一结果集中的前一行访问数据，而不使用自连接。LAG 提供了对位于当前行之前的给定物理 offset 处的行的访问。偏移值在 analyticParameters JSON 对象中定义。注意，对于组中的第一行或者对于超出该组范围的前几行，每个分区组中的第一行均返回空 LAG 值。

语法

[
  {
    "analyticType": "LAG",
    "onAnalyticField": "POP1990",
    "outAnalyticFieldName": "Lag_Value",
    "analyticParameters": {
      "orderBy": "POP1990 desc",
      "partitionBy": "state_name",
      "offset": 2
    }
  }
]

示例

https://services.arcgis.com/lidGgNLxw9LL0SbI/arcgis/rest/services/counties/FeatureServer/0/queryAnalytic?where=1=1&analyticWhere=&outAnalytics=[{"analyticType":"LAG","onAnalyticField":"POP1990","analyticParameters":{"orderBy":"POP1990","partitionBy":"state_name","offset":2},"outAnalyticFieldName":"LAG_VALUE"}]&geometry=&geometryType=esriGeometryEnvelope&inSR=&spatialRel=esriSpatialRelIntersects&returnGeometry=true&resultType=none&outSR=&outFields=*&orderByFields=&cacheHint=false&quantizationParameters=&resultOffset=&resultRecordCount=&async=false&sqlFormat=none&dataFormat=json&f=html&token=

PERCENTILE_CONT

PERCENTILE_CONT 分析函数可根据列值的连续分布计算百分位数，类似于使用百分位数查找中位数。如果元素数为偶数，则 PERCENTILE_CONT 将通过相加两个中间数并除以 2 来计算。如果元素数为奇数，则 PERCENTILE_CONT 将通过选择中间数来计算。

注注：

如果该值不在列表中，则函数将根据指定的百分位数值进行插值以计算百分位数。

语法

[
  {
    "analyticType": "PERCENTILE_CONT",
    "onAnalyticField": "POP1990",
    "outAnalyticFieldName": "PERCENTILE_CVALUE",
    "analyticParameters": {
      "orderBy": "POP1990 desc",
      "partitionBy": "state_name",
      "value": 0.50
    }
  }
]

示例

https://services.arcgis.com/lidGgNLxw9LL0SbI/arcgis/rest/services/counties/FeatureServer/0/queryAnalytic?where=1=1&analyticWhere=&outAnalytics=[{"analyticType":"PERCENTILE_CONT","onAnalyticField":"POP1990","analyticParameters":{"orderBy":"POP1990","partitionBy":"state_name","value":0.5},"outAnalyticFieldName":"PERCENTILE_CVALUE"}]&geometry=&geometryType=esriGeometryEnvelope&inSR=&spatialRel=esriSpatialRelIntersects&returnGeometry=true&resultType=none&outSR=&outFields=*&orderByFields=&cacheHint=false&quantizationParameters=&resultOffset=&resultRecordCount=&async=false&sqlFormat=none&dataFormat=json&f=html&token=

PERCENTILE_DISC

PERCENTILE_DISC 分析函数可为整个结果中的排序值或由 partition by 子句定义的不同分区中的排序值来计算特定的百分位数。对于给定的百分位数值 P，PERCENTILE_DISC 可对 ORDER BY 子句中的表达式值进行排序，并返回大于或等于 P 的最小值。

语法

[
  {
    "analyticType": "PERCENTILE_DISC",
    "onAnalyticField": "POP1990",
    "outAnalyticFieldName": "PERCENTILE_DVALUE",
    "analyticParameters": {
      "orderBy": "POP1990",
      "partitionBy": "state_name",
      "value": 0.50
    }
  }
]

示例

https://services.arcgis.com/lidGgNLxw9LL0SbI/arcgis/rest/services/counties/FeatureServer/0/queryAnalytic?where=1=1&analyticWhere=&outAnalytics=[{"analyticType":"PERCENTILE_DISC","onAnalyticField":"POP1990","analyticParameters":{"orderBy":"POP1990","partitionBy":"POP1990","value":0.50},"outAnalyticFieldName":"PERCENTILE_DVALUE"}]&geometry=&geometryType=esriGeometryEnvelope&inSR=&spatialRel=esriSpatialRelIntersects&returnGeometry=true&resultType=none&outSR=&outFields=*&orderByFields=&cacheHint=false&quantizationParameters=&resultOffset=&resultRecordCount=&async=false&sqlFormat=none&dataFormat=json&f=html&token=

PERCENT_RANK

PERCENT_RANK 分析函数可计算由 partition by 子句定义的一组行中行的相对排名。使用 PERCENT_RANK 计算值在查询结果或分区中的相对位置。

语法

[
  {
    "analyticType": "PERCENT_RANK",
    "onAnalyticField": "POP1990",
    "outAnalyticFieldName": "Percent_Rank",
    "analyticParameters": {
      "orderBy": "POP1990",
      "partitionBy": "state_name"
    }
  }
]

示例

https://services.arcgis.com/lidGgNLxw9LL0SbI/arcgis/rest/services/counties/FeatureServer/0/queryAnalytic?where=1=1&analyticWhere=&outAnalytics=[{"analyticType":"PERCENT_RANK","onAnalyticField":"POP1990","analyticParameters":{"orderBy":"POP1990","partitionBy":"state_name"},"outAnalyticFieldName":"Percent_Rank"}]&geometry=&geometryType=esriGeometryEnvelope&inSR=&spatialRel=esriSpatialRelIntersects&returnGeometry=true&resultType=none&outSR=&outFields=*&orderByFields=&cacheHint=false&quantizationParameters=&resultOffset=&resultRecordCount=&async=false&sqlFormat=none&dataFormat=json&f=html&token=

排名函数

排名函数可为分区中的每一行返回一个排名值。根据所使用的函数，某些行可能会收到与其他行相同的值。以下显示了单个分区内不同排名函数（基于值列）之间的差异：

Id

值

RANK

DENSE_RANK

Row_Number

1

1

1

1

1

2

2

2

2

2

3

2

2

2

3

4

5

4

3

4

5

8

5

4

5

支持的排名函数有：

  • RANK
  • NTILE
  • DENSE_RANK
  • ROW_NUMBER

RANK

返回结果集分区内每一行的排名。行的排名是 1 加上行前面的排名数。RANK 返回排序分区内的排名。重复数分配的排名相同，且会跳过下一个排名。例如，如果有 3 个项目排名为 2，则列出的下一个排名将是 5。

语法

[
  {
    "analyticType": "RANK",
    "outAnalyticFieldName": "Rank_Value",
    "analyticParameters": {
      "orderBy": "POP1990",
      "partitionBy": "state_name"
    }
  }
]

示例

https://services.arcgis.com/lidGgNLxw9LL0SbI/arcgis/rest/services/counties/FeatureServer/0/queryAnalytic?where=1=1&analyticWhere=&outAnalytics=[{"analyticType":"RANK","onAnalyticField":"POP1990","outAnalyticFieldName":"Rank_Value","analyticParameters": {"orderBy":"POP1990","partitionBy":"state_name"}}]&geometry=&geometryType=esriGeometryEnvelope&inSR=&spatialRel=esriSpatialRelIntersects&returnGeometry=true&resultType=none&outSR=&outFields=*&orderByFields=&cacheHint=false&quantizationParameters=&resultOffset=&resultRecordCount=&async=false&sqlFormat=none&dataFormat=json&f=html&token=

DENSE_RANK

此函数可返回结果集分区中每一行的排名，且排名值中没有空隙。特定行的排名是 1 加上该特定行之前的不同排名值的数目。DENSE_RANK 可返回排序分区内的排名，但排名是连续的。如果有多个项目的排名，则不跳过这些排名。

语法

[
  {
    "analyticType": "DENSE_RANK",
    "outAnalyticFieldName": "DenseRank_Value",
    "analyticParameters": {
      "orderBy": "POP1990",
      "partitionBy": "state_name"
    }
  }
]

示例

https://services.arcgis.com/lidGgNLxw9LL0SbI/arcgis/rest/services/counties/FeatureServer/0/queryAnalytic?where=1=1&analyticWhere=&outAnalytics=[{"analyticType":"DENSE_RANK","onAnalyticField":"POP1990","analyticParameters":{"partitionBy":"state_name","orderBy":"POP1990"},"outAnalyticFieldName":"DenseRank_Value"}]&geometry=&geometryType=esriGeometryEnvelope&inSR=&spatialRel=esriSpatialRelIntersects&returnGeometry=true&resultType=none&outSR=&outFields=*&orderByFields=&cacheHint=false&quantizationParameters=&resultOffset=&resultRecordCount=&async=false&sqlFormat=none&dataFormat=json&f=html&token=

NTILE

此函数可将有序分区中的行分配到指定数量的组中。对组进行编号，从一开始。对于每一行，NTILE 将返回该行所属组的编号。

语法

[
  {
    "analyticType": "NTILE",
    "outAnalyticFieldName": "DenseRank_Value",
    "analyticParameters": {
      "orderBy": "POP1990",
      "partitionBy": "state_name",
      "nTileExpression": 4
    }
  }
]

示例

https://services.arcgis.com/lidGgNLxw9LL0SbI/arcgis/rest/services/counties/FeatureServer/0/queryAnalytic?where=1=1&analyticWhere=&outAnalytics=[{"analyticType":"NTILE","analyticParameters":{"partitionBy":"state_name","orderBy":"POP1990","nTileExpression":4},"outAnalyticFieldName":"NTile_Value"}]&geometry=&geometryType=esriGeometryEnvelope&inSR=&spatialRel=esriSpatialRelIntersects&returnGeometry=true&resultType=none&outSR=&outFields=*&orderByFields=&cacheHint=false&quantizationParameters=&resultOffset=&resultRecordCount=&async=false&sqlFormat=none&dataFormat=json&f=html&token=

ROW_NUMBER

ROW_NUMBER 函数可用于为 partitionBy 子句中的行提供连续编号。它将为第一行赋值 1，并增加后续行的数量。根据 orderBy 参数对行进行排序。

语法

[
  {
    "analyticType": "ROW_NUMBER",
    "outAnalyticFieldName": "Row_Number",
    "analyticParameters": {
      "orderBy": "POP1990",
      "partitionBy": "state_name"
    }
  }
]

示例

https://services.arcgis.com/lidGgNLxw9LL0SbI/ArcGIS/rest/services/counties/FeatureServer/0/queryAnalytic?where=1=1&analyticWhere=&outAnalytics=[{"analyticType":"ROW_NUMBER","outAnalyticFieldName":"Row_Number","analyticParameters":{"orderBy":"POP1990","partitionBy":"state_name"}}]&geometry=&geometryType=esriGeometryEnvelope&inSR=&spatialRel=esriSpatialRelIntersects&returnGeometry=true&resultType=none&outSR=&outFields=*&orderByFields=&cacheHint=false&quantizationParameters=&resultOffset=&resultRecordCount=&async=false&sqlFormat=none&dataFormat=json&f=html&token=

分区 (partitionBy)

分区非常强大，有许多潜在的用途，例如在不同的行组上计算相同的度量。还可将 partitionBy 子句添加到窗口规范中，以便单独查看不同的行组。partitionBy 子句可将查询结果集划分为多个分区，且 SQL 窗口函数应用于每个分区。partitionBy 子句通常引用对结果进行分区的列，也可以是引用任何所选列（而不是别名）的值表达式（列表达式或函数）。

了解 windowsFrame

QueryAnalytic 的每个分析类型都支持 windowsFrame 属性。windowsFrame 属性可定义分区内当前行周围的行，在这些行上计算分析函数或类型。此类型的窗口框架允许物理 (ROWS) 和逻辑 (RANGE) 窗口框架类型。

语法

{
  ...
  "windowsFrame": {
    "type": "ROWS" | "RANGE",
    "extent": {
      "extentType": "PRECEDING" | "BOUNDARY",
      //If extentType is PRECEDING
      "PRECEDING": { 
        "type": < "UNBOUNDED"| "NUMERIC_CONSTANT"| "CURRENT_ROW">,
        "value": <numeric constant value>
      }
      //If extentType is BOUNDARY
      "BOUNDARY": {
        "start": "UNBOUNDED_PRECEDING" | "NUMERIC_PRECEDING" | "CURRENT_ROW",
        "startValue": <numeric constant value>,
        "end": < "UNBOUNDED_FOLLOWING" | "NUMERIC_FOLLOWING" | "CURRENT_ROW",
        "endValue": <numeric constant value>
      }
    }
  }
}

默认 windowsFrame

如果未在 analyticParameter 对象中定义 windowsFrame，并且如果在分区中定义了 orderBy，则使用默认的 windowsFrame。默认的框架类型是 RANGE (逻辑)，且每个当前行的窗口由前面的所有行定义。每个窗口框架中的顺序由 orderBy 子句定义。默认 windowsFrame 配置如下面的代码示例所示。

{
  …
  "windowsFrame": {
    "type": "RANGE",
    "extent": {
      "extentType": "BOUNDARY",
      "BOUNDARY": {
        "start": "UNBOUNDED_PRECEDING",
        "end": "CURRENT_ROW"
      }
    }
  }
  …
}

windowsFrame 类型

ROWS

基于 ROWS 的 windowsFrame 类型是根据当前行的物理偏移量来计算窗口框架的。例如，以下窗口框架在当前窗口周围定义了一个大小为 3（最多为 3）的窗口框架。

{
  …
  "windowsFrame": {
    "type": "ROWS",
    "extent": {
      "extentType": "BOUNDARY",
      "BOUNDARY": {
        "startValue": 3,
        "endValue": 3
      }
    }
  }
  …
}

RANGE

注注：

对于运行在 SAP HANA 上的服务，windowFrame type 属性的 "RANGE" 值不受支持。

基于 RANGE 的 windowsFrame 类型可根据当前行周围的逻辑行范围 (基于行的 orderBy 键值) 计算窗口框架。可将所提供的范围值添加到键值或从键值中减去，以定义窗口框架的开始或结束范围边界。

windowsFrame 范围

windowsFrame 范围可定义当前行周围的窗口框架行。这可以是 PRECEDING 或 BOUNDARY。

PRECEDING

此参数定义了窗口框架的开始行。当前行将是窗口框架的结束行。PRECEDING 类型可以是 UNBOUNDED、NUMERIC_CONSTANT 或 CURRENT_ROW。

UNBOUNDED

UNBOUNDED 在分区的第一行启动窗口。UNBOUNDED 只能指定为窗口的起点。

{
  ...
  "winodwsFrame": {
    "type": "ROWS",
    "extent": {
      "extentType": "PRECEDING",
      "type": "UNBOUNDED",
    }
  }
  ...
}

NUMERIC_CONSTANT (仅 ROWS)

NUMERIC_CONSTANT 是一个值或数值表达式，指示当前行之前的行数或值数。RANGE 窗口类型不允许使用此规范。

{
  ...
  "windowsFrame": {
    "type": "ROWS",
    "extent": {
      "extentType": "PRECEDING",
      "type": "NUMERIC_CONSTANT",
      "value": 5
    }
  }
}

CURRENT_ROW

当与 ROWS 一起使用时，指定窗口在当前行开始或结束，当与 RANGE 一起使用时，指定当前值。CURRENT_ROW 既可以指定为起点，也可以指定为终点。

{
  ...
  "windowsFrame": {
    "type": "ROWS",
    "extent": {
      "extentType": "PRECEDING",
      "type": "CURRENT_ROW"
    }
  }
}

Boundary

与 ROWS 或 RANGE 一起使用，以指定窗口框的下（开始）和上（结束）边界点。start 属性可定义边界起点，end 可定义边界终点。上限不能小于下限。对于窗口框的 start 和 end，可以为 NUMERIC_CONSTANT 指定 startValue 和 endValue。

start

可接受的枚举是 UNBOUNDED_PRECEDING、NUMERIC_PRECEDING 和 CURRENT_ROW。仅在 NUMERIC_PRECEDING 中需要 startValue，用于指示在计算分析函数时，使用当前行之前的行数。

end

可接受的枚举是 UNBOUNDED_FOLLOWING、NUMERIC_FOLLOWING、CURRENT_ROW。仅在 NUMERIC_FOLLOWING 中需要 endValue，用于指示下列行数是计算分析函数时使用的当前行。

Boundary 示例

第一个示例演示了一个 BOUNDARY 范围类型，其中 start 值为 UNBOUNDED_PRECEDING，end 值为 UNBOUNDED_FOLLOWING：

{
  "windowsFrame": {
    "type": "ROWS",
    "extent": {
      "extentType": "BOUNDARY",
      "BOUNDARY": {
        "start": "UNBOUNDED_PRECEDING",
        "end": "UNBOUNDED_FOLLOWING"
      }
    }
  }
}

第二个示例演示了 BOUNDARY，其中 start 值为 UNBOUNDED_PRECEDING，end 值为 CURRENT_ROW：

{
  "windowsFrame": {
    "type": "RANGE",
    "extent": {
      "extentType": "BOUNDARY",
      "BOUNDARY": {
        "start": "UNBOUNDED_PRECEDING",
        "end": "CURRENT_ROW"
      }
    }
  }
}

最后一个示例演示了一个 BOUNDARY 范围类型，其中 start 值为 NUMERIC_PRECEDING，end 值为 NUMERIC_FOLLOWING：对于本示例，窗口框包含 10 行，其中范围反映了在当前行之前，startValue 为 5 行，在当前行之后，endValue 为 4 行：

{
  "windowsFrame": {
    "type": "RANGE",
    "extent": {
      "extentType": "BOUNDARY",
      "BOUNDARY": {
        "start": "NUMERIC_PRECEDING",
        "startValue": 5,
        "end": "NUMERIC_FOLLOWING",
        "endValue": 4
      }
    }
  }
}

outAnalytic 示例

SQL 窗口函数可用于业务分析，如收入增长、运行总量、过滤重复数据或返回顶部行。

收入增长

与前一个月 (m0) 相比，m1 月份的收入增长计算如下：

100*(m1-m0)/m0

LAG SQL 窗口函数可用于返回上个月的销售额，并将其作为每个月销售额之外的新列返回。可计算以上表达式并作为新列返回。

示例

[
  {
    "analyticType": "LAG",
    "onAnalyticField": "MonthlySales",
    "outAnalyticFieldName": "PreviousMonthlySales",
    "analyticParameters": {
      "partitionBy": "ProductCatagory",
	     "orderBy": "Month"
    }
  }
]

运行总数

SQL 窗口函数可以计算一段时间内的运行总数。这是当前元素和以前所有元素的总和。例如，下面演示了运行的月总收入在下表列出的数据集中的外观。

Id

CustomerID

Month

Revenue

Running_Total

1

A

2018-01-01

100

100

2

A

2018-02-01

1200

1300

3

A

2018-03-01

1700

3000

[
  {
    "analyticType": "SUM",
    "onAnalyticField": "Revenue",
    "outAnalyticFieldName": "Running_Total",
    "analyticParameters": {
	     "orderBy": "Month",
      "partitionBy": "CustomerId",
      "windowsFrame": {
        "type": "RANGE",
        "extent": {
          "extentType": "BOUNDARY",   
          "BOUNDARY": {
            "start": "UNBOUNDED_PRECEDING", 
            "end": "CURRENT_ROW"
          }
        }
      }
    }
  }
]

重复数据或最高行

另一个常见的用法是，过滤出重复数据或发现由 partitionBy 子句定义的重复数据。

注注：

在以下示例中，不需要定义 onAnalyticFieldName 属性。以下示例演示了如何指定

analyticWhere = (Row_Number = 1)
或需要从查询返回的最高行。

Id

CutomerId

Month

Revenue

Row_Number

1

A

2018-01-01

100

1

2

A

2018-02-01

1200

2

3

B

2018-03-01

1700

1

[
  {
    "analyticType": "ROW_NUMBER",
    "outAnalyticFieldName": "Row_Number",
    "analyticParameters": {
	     "orderBy": "Month",
      "partitionBy": "CustomerId",
      "windowsFrame": {
        "type": "RANGE",
        "extent": {
          "extentType": "BOUNDARY",   
          "BOUNDARY": {
            "start": "UNBOUNDED_PRECEDING", 
            "end": "CURRENT_ROW"
          }
        }
      }
    }
  }
]
+ analyticWhere = (Row_Number = 1)

组中的最高行 (TopFilterQuery API)

SQL 窗口函数还可以返回由 partitionBy 子句定义的组中的顶部行。

注注：

在以下示例中，不需要定义 onAnalyticFieldName 属性。以下示例演示了如何指定

analyticWhere = (Row_Number <= {topRowCount})
或需要从查询返回的最高行。

Id

CustomerId

Month

Revenue

Row_Number

1

A

2018-01-01

100

1

2

A

2018-02-01

1200

2

3

B

2018-03-01

1700

1

[
  {
    "analyticType": "ROW_NUMBER",
    "outAnalyticFieldName": "Row_Number",
    "analyticParameters": {
	     "orderBy": "Month",
      "partitionBy": "CustomerId",
      "windowsFrame": {
        "type": "RANGE",
        "extent": {
          "extentType": "BOUNDARY",   
          "BOUNDARY": {
            "start": "UNBOUNDED_PRECEDING", 
            "end": "CURRENT_ROW"
          }
        }
      }
    }
  }
]
+ analyticWhere = (Row_Number <= 2) // Top 2 rows for each customer

用法示例

以下为 queryAnaltic 的示例请求：

https://orgServices.arcgis.com/ligGgNLxw9LL0SbI/ArcGIS/rest/services/counties/FeatureServer/0/queryAnalytic?where=1=1&analyticWhere=&outAnalytics=[{"analyticType": "FIRST_VALUE","onAnalyticField":"POP1990","analyticParameters":{"orderBy":"POP1990","partitionBy":"state_name"},"outAnalyticFieldName":"FirstValue"}]geometry=&geometryType=esriGeometryEnvelope&inSR=&spatialRel=esriSpatialRelIntersects&returnGeometry=true&resultType=none&outSR=&outFields=*&orderByFields=&cacheHint=false&quantizationParameters=&resultOffset=&resultRecordCount=&async=false&sqlFormat=none&dataFormat=json

JSON 响应示例

{
  "objectIdFieldName": "FID",
  "uniqueIdField": {
    "name": "FID",
    "isSystemMaintained": true
  },
  "globalIdFieldName": "GlobalID",
  "geometryProperties": {
    "shapeAreaFieldName": "Shape__Area",
    "shapeLengthFieldName": "Shape__Length",
    "units": "esriMeters"
  },
  "geometryType": "esriGeometryPolygon",
  "spatialReference": {
    "wkid": 102100,
    "latestWkid": 3857
  },
  "fields": [
    {
      "name": "FID",
      "type": "esriFieldTypeOID",
      "alias": "FID",
      "sqlType": "sqlTypeInteger",
      "domain": null,
      "defaultValue": null
    },
    {
      "name": "NAME",
      "type": "esriFieldTypeString",
      "alias": "NAME",
      "sqlType": "sqlTypeNVarchar",
      "length": 32,
      "domain": null,
      "defaultValue": null
    },
    {
      "name": "STATE_NAME",
      "type": "esriFieldTypeString",
      "alias": "STATE_NAME",
      "sqlType": "sqlTypeNVarchar",
      "length": 25,
      "domain": null,
      "defaultValue": null
    },
    {
      "name": "STATE_FIPS",
      "type": "esriFieldTypeString",
      "alias": "STATE_FIPS",
      "sqlType": "sqlTypeNVarchar",
      "length": 2,
      "domain": null,
      "defaultValue": null
    },
    {
      "name": "CNTY_FIPS",
      "type": "esriFieldTypeString",
      "alias": "CNTY_FIPS",
      "sqlType": "sqlTypeNVarchar",
      "length": 3,
      "domain": null,
      "defaultValue": null
    },
    {
      "name": "FIPS",
      "type": "esriFieldTypeString",
      "alias": "FIPS",
      "sqlType": "sqlTypeNVarchar",
      "length": 5,
      "domain": null,
      "defaultValue": null
    },
    {
      "name": "AREA",
      "type": "esriFieldTypeDouble",
      "alias": "AREA",
      "sqlType": "sqlTypeFloat",
      "domain": null,
      "defaultValue": null
    },
    {
      "name": "POP1990",
      "type": "esriFieldTypeInteger",
      "alias": "POP1990",
      "sqlType": "sqlTypeInteger",
      "domain": null,
      "defaultValue": null
    },
    {
      "name": "POP1996",
      "type": "esriFieldTypeInteger",
      "alias": "POP1996",
      "sqlType": "sqlTypeInteger",
      "domain": null,
      "defaultValue": null
    },
    {
      "name": "jn_fips",
      "type": "esriFieldTypeInteger",
      "alias": "jn_fips",
      "sqlType": "sqlTypeInteger",
      "domain": null,
      "defaultValue": null
    },
    {
      "name": "two_words1",
      "type": "esriFieldTypeSmallInteger",
      "alias": "two_words1",
      "sqlType": "sqlTypeSmallInt",
      "domain": null,
      "defaultValue": null
    },
    {
      "name": "Shape__Area",
      "type": "esriFieldTypeDouble",
      "alias": "Shape__Area",
      "sqlType": "sqlTypeFloat",
      "domain": null,
      "defaultValue": null
    },
    {
      "name": "Shape__Length",
      "type": "esriFieldTypeDouble",
      "alias": "Shape__Length",
      "sqlType": "sqlTypeFloat",
      "domain": null,
      "defaultValue": null
    },
    {
      "name": "GlobalID",
      "type": "esriFieldTypeGlobalID",
      "alias": "GlobalID",
      "sqlType": "sqlTypeOther",
      "length": 38,
      "domain": null
    },
    {
      "name": "FirstValue",
      "type": "esriFieldTypeDouble",
      "alias": "FirstValue",
      "sqlType": "sqlTypeFloat",
      "domain": null,
      "defaultValue": null
    }
  ],
  "features": [
    {
      "attributes": {
        "FID": 442,
        "NAME": "Greene",
        "STATE_NAME": "Alabama",
        "STATE_FIPS": "01",
        "CNTY_FIPS": "063",
        "FIPS": "01063",
        "AREA": 659.9269,
        "POP1990": 10153,
        "POP1996": 10092,
        "jn_fips": 1063,
        "two_words1": 0,
        "Shape__Area": 2507773320.62891,
        "Shape__Length": 340036.603117597,
        "GlobalID": "a3ea8ef3-9905-4cd2-8b1d-75fecb31a2d9",
        "FirstValue": 10153
      },
      "geometry": {
        "rings": [
          [
            [-9764049.22989504, 3897523.70250823],
            [-9763864.06631694, 3894438.48945744],
            [-9766276.99053855, 3892428.71212731],
            [-9767799.82407139, 3892396.3223483],
            [-9767221.43802462, 3890754.83131371],
            [-9768266.1043061,  3890229.99318935],
            [-9767124.6168976,  3889423.78951268],
            [-9767040.53634006, 3887429.02830046],
            [-9768713.70506447, 3885769.01860212],
            [-9770108.29965551, 3886035.64389694],
            [-9769974.10797145, 3883436.99767052],
            [-9772012.49143589, 3881722.93461246],
            [-9773701.80090174, 3882477.52857487],
            [-9775113.38033727, 3881778.07515039],
            [-9775205.95550766, 3880029.35470343],
            [-9777062.57857561, 3878190.90895415],
            [-9777358.98876912, 3875178.50887073],
            [-9776117.27113135, 3869847.64828906],
            [-9778666.08329576, 3866515.14897504],
            [-9781177.52566792, 3865291.91356823],
            [-9781564.8129192,  3863972.3413004],
            [-9779270.79412184, 3863209.33310761],
            [-9776996.31380011, 3864797.97590721],
            [-9776030.63472855, 3864479.3120523],
            [-9774628.40329035, 3861380.03194152],
            [-9776037.427146,   3860681.83064417],
            [-9776580.14411079, 3857436.68163262],
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