> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-home-button.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Давайте посчитаем число пи с помощью SQL

> Сегодня День числа пи! Давайте посчитаем число пи с помощью ClickHouse SQL

<div id="its-pi-day-lets-calculate-pi-using-sql">
  ## Сегодня День числа π! Давайте вычислим π с помощью SQL
</div>

С Днём числа Пи! Мы решили, что будет забавно вычислить число пи с помощью SQL-запросов в ClickHouse. Вот что у нас получилось на данный момент...

1. Здесь используется табличная функция ClickHouse `numbers_mt`, которая возвращает 1 млрд строк, а само вычисление занимает всего 40 мс:

```sql theme={null}
SELECT 4 * sum(if(number % 2, -1, 1) / ((number * 2) + 1)) AS pi
FROM numbers_mt(1000000000.)

┌────────────────pi─┐
│ 3.141592652589797 │
└───────────────────┘

1 row in set. Elapsed: 0.432 sec. Processed 1.00 billion rows, 8.00 GB (2.32 billion rows/s., 18.53 GB/s.)
```

2. Следующий пример тоже обрабатывает 1 млрд чисел, но не так быстро:

```sql theme={null}
SELECT 3 + (4 * sum(if((number % 2) = 0, if((number % 4) = 0, -1 / ((number * (number + 1)) * (number + 2)), 1 / ((number * (number + 1)) * (number + 2))), 0))) AS pi
FROM numbers_mt(2, 10000000000)

┌─────────────────pi─┐
│ 3.1415926525808087 │
└────────────────────┘

1 row in set. Elapsed: 9.825 sec. Processed 10.00 billion rows, 80.00 GB (1.02 billion rows/s., 8.14 GB/s.)
```

3. Этот вариант, конечно, наш любимый в ClickHouse (и самый точный!):

```sql theme={null}
SELECT pi()

┌──────────────pi()─┐
│ 3.141592653589793 │
└───────────────────┘

1 row in set. Elapsed: 0.008 sec.
```

4. Тут кто-то явно хорошо разбирался в тригонометрии:

```sql theme={null}
SELECT 2 * asin(1) AS pi

┌────────────────pi─┐
│ 3.141592653589793 │
└───────────────────┘

1 row in set. Elapsed: 0.005 sec.
```

5. Вот удобный API, который позволяет указать нужное количество знаков:

```sql theme={null}
SELECT *
FROM url('https://api.pi.delivery/v1/pi?start=0&numberOfDigits=100', 'JSONEachRow')

┌───────────────content─┐
│ 3.1415926535897933e99 │
└───────────────────────┘

1 row in set. Elapsed: 0.556 sec.
```

6. Этот вариант довольно изящен  — в нём используются функции расстояния ClickHouse:

```sql theme={null}
WITH random_points AS
    (
        SELECT (rand64(1) / pow(2, 64), rand64(2) / pow(2, 64)) AS point
        FROM numbers(1000000000)
    )
SELECT (4 * countIf(L2Norm(point) < 1)) / count() AS pi
FROM random_points

┌──────────pi─┐
│ 3.141627208 │
└─────────────┘

1 row in set. Elapsed: 4.742 sec. Processed 1.00 billion rows, 8.00 GB (210.88 million rows/s., 1.69 GB/s.)
```

7. Если вы физик, этот вариант вас вполне устроит:

```sql theme={null}
SELECT 22 / 7

┌─────divide(22, 7)─┐
│ 3.142857142857143 │
└───────────────────┘
```

8. Ещё один косвенный способ (его предложил Alexey Milovidov), который даёт точность до 7 знаков после запятой, — и при этом работает быстро:

```sql theme={null}
WITH
    10 AS length,
    (number / 1000000000.) * length AS x
SELECT pow((2 * length) * avg(exp(-(x * x))), 2) AS pi
FROM numbers_mt(1000000000.)

┌─────────────────pi─┐
│ 3.1415926890388595 │
└────────────────────┘

1 row in set. Elapsed: 1.245 sec. Processed 1.00 billion rows, 8.00 GB (803.25 million rows/s., 6.43 GB/s.)
```

<Note>
  Если у вас есть ещё варианты, будем рады вашему вкладу. Спасибо!
</Note>