ClickHouse/docs/ru/engines/table-engines/mergetree-family/collapsingmergetree.md

---
slug: /ru/engines/table-engines/mergetree-family/collapsingmergetree
sidebar_position: 36
sidebar_label: CollapsingMergeTree
---

# CollapsingMergeTree {#table_engine-collapsingmergetree}

Движок наследует функциональность от [MergeTree](mergetree.md) и добавляет в алгоритм слияния кусков данных логику сворачивания (удаления) строк.

`CollapsingMergeTree` асинхронно удаляет (сворачивает) пары строк, если все поля в ключе сортировки (`ORDER BY`) эквивалентны, за исключением специального поля `Sign`, которое может принимать значения `1` и `-1`. Строки без пары сохраняются. Подробнее смотрите в разделе [Сворачивание (удаление) строк](#table_engine-collapsingmergetree-collapsing).

Движок может значительно уменьшить объём хранения и, как следствие, повысить эффективность запросов `SELECT`.

## Создание таблицы {#sozdanie-tablitsy}

``` sql
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE = CollapsingMergeTree(sign)
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[SAMPLE BY expr]
[SETTINGS name=value, ...]
```

Подробности про `CREATE TABLE` смотрите в [описании запроса](../../../engines/table-engines/mergetree-family/collapsingmergetree.md).

**Параметры CollapsingMergeTree**

-   `sign` — Имя столбца с типом строки: `1` — строка состояния, `-1` — строка отмены состояния.

        Тип данных столбца — `Int8`.

**Секции запроса**

При создании таблицы с движком `CollapsingMergeTree` используются те же [секции запроса](mergetree.md#table_engine-mergetree-creating-a-table) что и при создании таблицы с движком `MergeTree`.

<details markdown="1">

<summary>Устаревший способ создания таблицы</summary>

    :::note "Attention"
    Не используйте этот способ в новых проектах и по возможности переведите старые проекты на способ описанный выше.
    :::
``` sql
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE [=] CollapsingMergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity, sign)
```

Все параметры, кроме `ver` имеют то же значение, что и в `MergeTree`.

-   `sign` — Имя столбца с типом строки: `1` — строка состояния, `-1` — строка отмены состояния.

        Тип данных столбца — `Int8`.

</details>

## Сворачивание (удаление) строк {#table_engine-collapsingmergetree-collapsing}

### Данные {#dannye}

Рассмотрим ситуацию, когда необходимо сохранять постоянно изменяющиеся данные для какого-либо объекта. Кажется логичным иметь одну строку для объекта и обновлять её при любом изменении, однако операция обновления является дорогостоящей и медленной для СУБД, поскольку требует перезаписи данных в хранилище. Если необходимо быстро записать данные, обновление не допустимо, но можно записать изменения объекта последовательно как описано ниже.

Используйте специальный столбец `Sign`. Если `Sign = 1`, то это означает, что строка является состоянием объекта, назовём её строкой состояния. Если `Sign = -1`, то это означает отмену состояния объекта с теми же атрибутами, назовём её строкой отмены состояния.

Например, мы хотим рассчитать, сколько страниц проверили пользователи на каком-то сайте и как долго они там находились. В какой-то момент времени мы пишем следующую строку с состоянием действий пользователя:

``` text
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
```

Через некоторое время мы регистрируем изменение активности пользователя и записываем его следующими двумя строками.

``` text
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │
│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
```

Первая строка отменяет предыдущее состояние объекта (пользователя). Она должен повторять все поля из ключа сортировки для отменённого состояния за исключением `Sign`.

Вторая строка содержит текущее состояние.

Поскольку нам нужно только последнее состояние активности пользователя, строки

``` text
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │
│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
```

можно удалить, сворачивая (удаляя) устаревшее состояние объекта. `CollapsingMergeTree` выполняет это при слиянии кусков данных.

Зачем нужны две строки для каждого изменения описано в разделе [Алгоритм](#table_engine-collapsingmergetree-collapsing-algorithm).

**Особенности подхода**

1.  Программа, которая записывает данные, должна помнить состояние объекта, чтобы иметь возможность отменить его. Строка отмены состояния должна содержать копию полей сортировочного ключа предыдущей строки состояния с противоположным значением `Sign`. Это увеличивает начальный размер хранилища, но позволяет быстро записывать данные.
2.  Длинные растущие массивы в Столбцах снижают эффективность работы движка за счёт нагрузки на запись. Чем проще данные, тем выше эффективность.
3.  Результаты запроса `SELECT` сильно зависят от согласованности истории изменений объекта. Будьте точны при подготовке данных для вставки. Можно получить непредсказуемые результаты для несогласованных данных, например отрицательные значения для неотрицательных метрик, таких как глубина сеанса.

### Алгоритм {#table_engine-collapsingmergetree-collapsing-algorithm}

Во время объединения кусков данных, каждая группа последовательных строк с одинаковым сортировочным ключом (`ORDER BY`) уменьшается до не более чем двух строк, одна из которых имеет `Sign = 1` (строка состояния), а другая строка с `Sign = -1` (строка отмены состояния). Другими словами, записи сворачиваются.

Для каждого результирующего куска данных ClickHouse сохраняет:

1. Первую строку отмены состояния и последнюю строку состояния, если количество строк обоих видов совпадает и последняя строка — строка состояния.
2. Последнюю строку состояния, если строк состояния на одну больше, чем строк отмены состояния.
3. Первую строку отмены состояния, если их на одну больше, чем строк состояния.
4. Ни одну из строк во всех остальных случаях.

Также, если строк состояния как минимум на 2 больше, чем строк отмены состояния, или, наоборот, строк отмены состояния как минимум на 2 больше, чем строк состояния, то слияние продолжается, но ClickHouse трактует подобные ситуации как логическую ошибку и записывает её в лог сервера. Подобная ошибка может возникнуть, если один и тот же блок данных вставлен несколько раз.

Как видно, от сворачивания не должны меняться результаты расчётов статистик.
Изменения постепенно сворачиваются так, что остаются лишь последнее состояние почти каждого объекта.

Столбец `Sign` необходим, поскольку алгоритм слияния не гарантирует, что все строки с одинаковым ключом сортировки будут находиться в одном результирующем куске данных и даже на одном физическом сервере. ClickHouse выполняет запросы `SELECT` несколькими потоками, и он не может предсказать порядок строк в результате. Если необходимо получить полностью свёрнутые данные из таблицы `CollapsingMergeTree`, то необходимо агрегирование.

Для завершения свертывания добавьте в запрос секцию`GROUP BY` и агрегатные функции, которые учитывают знак. Например, для расчета количества используйте `sum(Sign)` вместо`count()`. Чтобы вычислить сумму чего-либо, используйте `sum(Sign * x)` вместо`sum(х)`, и так далее, а также добавьте `HAVING sum(Sign) > 0` .

Таким образом можно вычислять агрегации `count`, `sum` и `avg`. Если объект имеет хотя бы одно не свёрнутое состояние, то может быть вычислена агрегация `uniq`. Агрегации `min` и `max` невозможно вычислить, поскольку `CollapsingMergeTree` не сохраняет историю значений свернутых состояний.

Если необходимо выбирать данные без агрегации (например, проверить наличие строк, последние значения которых удовлетворяют некоторым условиям), можно использовать модификатор `FINAL` для секции `FROM`. Это вариант существенно менее эффективен.

## Пример использования {#primer-ispolzovaniia}

Исходные данные:

``` text
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │
│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │
│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
```

Создание таблицы:

``` sql
CREATE TABLE UAct
(
    UserID UInt64,
    PageViews UInt8,
    Duration UInt8,
    Sign Int8
)
ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign)
ORDER BY UserID
```

Insertion of the data:

``` sql
INSERT INTO UAct VALUES (4324182021466249494, 5, 146, 1)
```

``` sql
INSERT INTO UAct VALUES (4324182021466249494, 5, 146, -1),(4324182021466249494, 6, 185, 1)
```

Мы используем два запроса `INSERT` для создания двух различных кусков данных. Если вставить данные одним запросом, ClickHouse создаёт один кусок данных и никогда не будет выполнять слияние.

Получение данных:

``` sql
SELECT * FROM UAct
```

``` text
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │   -1 │
│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
```

Что мы видим и где сворачивание?

Двумя запросами `INSERT`, мы создали два куска данных. Запрос `SELECT` был выполнен в 2 потока, и мы получили случайный порядок строк. Сворачивание не произошло, так как слияние кусков данных еще не произошло. ClickHouse объединяет куски данных в неизвестный момент времени, который мы не можем предсказать.

Таким образом, нам нужна агрегация:

``` sql
SELECT
    UserID,
    sum(PageViews * Sign) AS PageViews,
    sum(Duration * Sign) AS Duration
FROM UAct
GROUP BY UserID
HAVING sum(Sign) > 0
```

``` text
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┐
│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┘
```

Если нам не нужна агрегация, но мы хотим принудительно выполнить свёртку данных, можно использовать модификатор `FINAL` для секции `FROM`.

``` sql
SELECT * FROM UAct FINAL
```

``` text
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
```

Такой способ выбора данных очень неэффективен. Не используйте его для больших таблиц.

## Пример другого подхода {#primer-drugogo-podkhoda}

Исходные данные:

``` text
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
│ 4324182021466249494 │         5 │      146 │    1 │
│ 4324182021466249494 │        -5 │     -146 │   -1 │
│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
```

Идея состоит в том, что слияния при сворачивании учитывают только ключевые поля, поэтому в отменяющей строке можно указать отрицательные значения, которые нивелируют предыдущую версию записи при суммировании без учета поля Sign.
Для этого подхода необходимо изменить тип данных `PageViews`, `Duration` для хранения отрицательных значений UInt8 -\> Int16.

``` sql
CREATE TABLE UAct
(
    UserID UInt64,
    PageViews Int16,
    Duration Int16,
    Sign Int8
)
ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign)
ORDER BY UserID
```

Тестируем подход:

``` sql
insert into UAct values(4324182021466249494,  5,  146,  1);
insert into UAct values(4324182021466249494, -5, -146, -1);
insert into UAct values(4324182021466249494,  6,  185,  1);

select * from UAct final; // старайтесь не использовать final (он подходит только для тестов и маленьких таблиц)
```

``` text
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
```

``` sql
SELECT
    UserID,
    sum(PageViews) AS PageViews,
    sum(Duration) AS Duration
FROM UAct
GROUP BY UserID
```

``` text
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┐
│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┘
```

``` sql
select count() FROM UAct
```

``` text
┌─count()─┐
│       3 │
└─────────┘
```

``` sql
optimize table UAct final;

select * FROM UAct
```

``` text
┌──────────────UserID─┬─PageViews─┬─Duration─┬─Sign─┐
│ 4324182021466249494 │         6 │      185 │    1 │
└─────────────────────┴───────────┴──────────┴──────┘
```