--Типы данных

--Задача 1
CREATE TABLE raw_data 
ON CLUSTER clickhouse_cluster
(
  user_id String,
  balance String,
  created_at String
) ENGINE = MergeTree ORDER BY tuple(); 

SELECT DISTINCT
    toDecimal64OrNull(balance, 2)   AS balance_decimal,
    toDateTime64OrNull(created_at, 3) AS created_at_date
FROM raw_data
WHERE 	
	toDecimal64OrNull(balance, 2) IS NOT NULL
    AND toDateTime64OrNull(created_at, 3) IS NOT NULL
    
/*
 CAST(balance AS Decimal(10, 2)) -  этом случае будет ошибка, так как данный метод не поддеживает NULL
 
 Следующие два метода по сути своей преобразование типа данных с условием ИЛИ, то есть:
toDecimal64OrNull(balance, 2) - в этом методе на выходе будут корректные данные, в противном случае NULL
toDecimal64OrZero(balance, 2) - аналогично с NULL, только будет ноль.
*/

--Задача 2
CREATE TABLE events 
ON CLUSTER clickhouse_cluster
(
  event_id String,
  event_date String,  -- форматы: "2023-01-01", "01.02.2023", "invalid"
  event_time String   -- форматы: "12:30:45", "25:99:99"
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY event_id;

--Заполнил данными для проверки
INSERT INTO events (event_id, event_date, event_time) VALUES
('1', '2023-01-01', '12:30:45'),
('2', '01.02.2023', '08:15:00'),
('3', 'invalid', '25:99:99'),
('4', '2023-05-20', 'invalid'),
('5', '31.12.2023', '23:59:59');

SELECT * FROM events;

SELECT DISTINCT
    toDate(DateTime_Valid) AS Event_Date,
    toHour(DateTime_Valid) AS Event_Hour,
    DateTime_Valid 
FROM (
    SELECT 
        parseDateTimeBestEffortOrNull(concat(event_date, ' ', event_time)) AS DateTime_Valid
    FROM events
)
WHERE DateTime_Valid IS NOT NULL;

--Задача 3	
DROP TABLE IF EXISTS user_activity ON CLUSTER clickhouse_cluster;

CREATE TABLE user_activity 
ON CLUSTER clickhouse_cluster
(
  user_id UInt32,
  actions String  -- JSON: ["login", "purchase", "logout"]
) ENGINE = MergeTree ORDER BY tuple();    

--Тест данные
INSERT INTO user_activity (user_id, actions) VALUES 
(1, '["login", "purchase", "logout"]'),
(2, '["login", "logout"]'),
(3, '["login"]'),
(4, '["login","purchase"]');

SELECT
    user_id,
    -- Сначала реобразовал записи из набора "каких-то" букв (String) в массив строк Array(String). Потом считваем длину массива и дальше суммируем длину всех массивов действий для каждого пользователя
    sum(length(JSONExtract(actions, 'Array(String)'))) AS count_actions
FROM user_activity
WHERE 
    -- Проверяем наличие 'purchase' в массиве
    has(JSONExtract(actions, 'Array(String)'), 'purchase')
GROUP BY 
    user_id;
/*
Преобразовал записи из набора "каких-то" букв (String) в массив строк Array(String). Нашел пользователей в новом массиве Array(String), совершивших действие "purchase".
Просто написать actions = 'purchase' не получится, так как изначально actions просто (String) и соответсвенно "["login", "purchase", "logout"]" нельзя сравнить с "purchase". Поэтому сначала преобразовываем в массив, а потом с функцией has(array, elem) ищем то, что нужно.
То есть менять бы не пришлось, если бы в actions было изначально разные значения в каждой строке ("login", "purchase" или "logout")
*/

--Задача 4
DROP TABLE IF EXISTS sensor_data ON CLUSTER clickhouse_cluster;

CREATE TABLE sensor_data 
ON CLUSTER clickhouse_cluster
(
  sensor_id UInt32,
  value Float64,
  status Enum('ok' = 1, 'error' = 2)
) ORDER BY sensor_id;

--Тест данные
INSERT INTO sensor_data (sensor_id, value, status) VALUES
(1, 25.5, 'ok'),
(2, 120.75, 'error'),
(3, 15.0, 1),
(4, 9999999.99, 'ok'),
(5, 0.001, 'ok');

SELECT
	toString(status) AS status_string,
	avg(value) AS avg_value --Среднее значение value для каждого status
FROM sensor_data
WHERE accurateCastOrNull(value, 'Decimal(10,2)') IS NOT NULL --Фильтруем строки, где value нельзя преобразовать в Decimal(10,2)
GROUP BY status_string;