Секция `SAMPLE` позволяет выполнять запросы приближённо. Например, чтобы посчитать статистику по всем визитам, можно обработать 1/10 всех визитов и результат домножить на 10.
Сэмплирование имеет смысл, когда:
1. Точность результата не важна, например, для оценочных расчетов.
2. Возможности аппаратной части не позволяют соответствовать строгим критериям. Например, время ответа должно быть <100 мс. При этом точность расчета имеет более низкий приоритет.
3. Точность результата участвует в бизнес-модели сервиса. Например, пользователи с бесплатной подпиской на сервис могут получать отчеты с меньшей точностью, чем пользователи с премиум подпиской.
- Сэмплирование работает детерминированно. При многократном выполнении одного и того же запроса `SELECT .. SAMPLE`, результат всегда будет одинаковым.
- Сэмплирование поддерживает консистентность для разных таблиц. Имеется в виду, что для таблиц с одним и тем же ключом сэмплирования, подмножество данных в выборках будет одинаковым (выборки при этом должны быть сформированы для одинаковой доли данных). Например, выборка по идентификаторам посетителей выберет из разных таблиц строки с одинаковым подмножеством всех возможных идентификаторов. Это свойство позволяет использовать выборки в подзапросах в секции [IN](../../operators/in.md#select-in-operators), а также объединять выборки с помощью [JOIN](join.md#select-join).
- Сэмплирование позволяет читать меньше данных с диска. Обратите внимание, для этого необходимо корректно указать ключ сэмплирования. Подробнее см. в разделе [Создание таблицы MergeTree](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-creating-a-table).
Сэмплирование поддерживается только таблицами семейства [MergeTree](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-creating-a-table) и только в том случае, если для таблиц был указан ключ сэмплирования (выражение, на основе которого должна производиться выборка). Подробнее см. в разделе [Создание таблиц MergeTree](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-creating-a-table).
Выражение `SAMPLE` в запросе можно задать следующими способами:
| `SAMPLE k` | Здесь `k`– это дробное число в интервале от 0 до 1.<br/> Запрос будет выполнен по `k` доле данных. Например, если указано `SAMPLE 1/10`, то запрос будет выполнен для выборки из 1/10 данных. [Подробнее](#select-sample-k) |
| `SAMPLE n` | Здесь `n`– это достаточно большое целое число.<br/> Запрос будет выполнен для выборки, состоящей из не менее чем `n` строк. Например, если указано `SAMPLE 10000000`, то запрос будет выполнен для не менее чем 10,000,000 строк. [Подробнее](#select-sample-n) |
| `SAMPLE k OFFSET m` | Здесь `k` и `m`– числа от 0 до 1.<br/> Запрос будет выполнен по `k` доле данных. При этом выборка будет сформирована со смещением на `m` долю. [Подробнее](#select-sample-offset) |
Здесь `k`– число в интервале от 0 до 1. Поддерживается как дробная, так и десятичная форма записи. Например, `SAMPLE 1/2` или `SAMPLE 0.5`.
Если задано выражение `SAMPLE k`, запрос будет выполнен для `k` доли данных. Рассмотрим пример:
``` sql
SELECT
Title,
count() * 10 AS PageViews
FROM hits_distributed
SAMPLE 0.1
WHERE
CounterID = 34
GROUP BY Title
ORDER BY PageViews DESC LIMIT 1000
```
В этом примере запрос выполняется по выборке из 0.1 (10%) данных. Значения агрегатных функций не корректируются автоматически, поэтому чтобы получить приближённый результат, значение `count()` нужно вручную умножить на 10.
Выборка с указанием относительного коэффициента является «согласованной»: для таблиц с одним и тем же ключом сэмплирования, выборка с одинаковой относительной долей всегда будет составлять одно и то же подмножество данных. То есть выборка из разных таблиц, на разных серверах, в разное время, формируется одинаковым образом.
## SAMPLE n {#select-sample-n}
Здесь `n`– это достаточно большое целое число. Например, `SAMPLE 10000000`.
Если задано выражение `SAMPLE n`, запрос будет выполнен для выборки из не менее `n` строк (но не значительно больше этого значения). Например, если задать `SAMPLE 10000000`, в выборку попадут не менее 10,000,000 строк.
Следует иметь в виду, что `n` должно быть достаточно большим числом. Так как минимальной единицей данных для чтения является одна гранула (её размер задаётся настройкой `index_granularity` для таблицы), имеет смысл создавать выборки, размер которых существенно превосходит размер гранулы.
При выполнении `SAMPLE n` коэффициент сэмплирования заранее неизвестен (то есть нет информации о том, относительно какого количества данных будет сформирована выборка). Чтобы узнать коэффициент сэмплирования, используйте столбец `_sample_factor`.
Виртуальный столбец `_sample_factor` автоматически создается в тех таблицах, для которых задано выражение `SAMPLE BY` (подробнее см. в разделе [Создание таблицы MergeTree](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-creating-a-table)). В столбце содержится коэффициент сэмплирования для таблицы – он рассчитывается динамически по мере добавления данных в таблицу. Ниже приведены примеры использования столбца `_sample_factor`.
Предположим, у нас есть таблица, в которой ведется статистика посещений сайта. Пример ниже показывает, как рассчитать суммарное число просмотров:
``` sql
SELECT sum(PageViews * _sample_factor)
FROM visits
SAMPLE 10000000
```
Следующий пример показывает, как посчитать общее число визитов:
``` sql
SELECT sum(_sample_factor)
FROM visits
SAMPLE 10000000
```
В примере ниже рассчитывается среднее время на сайте. Обратите внимание, при расчете средних значений, умножать результат на коэффициент сэмплирования не нужно.
``` sql
SELECT avg(Duration)
FROM visits
SAMPLE 10000000
```
## SAMPLE k OFFSET m {#select-sample-offset}
Здесь `k` и `m`– числа в интервале от 0 до 1. Например, `SAMPLE 0.1 OFFSET 0.5`. Поддерживается как дробная, так и десятичная форма записи.
При задании `SAMPLE k OFFSET m`, выборка будет сформирована из `k` доли данных со смещением на долю `m`. Примеры приведены ниже.
**Пример 1**
``` sql
SAMPLE 1/10
```
В этом примере выборка будет сформирована по 1/10 доле всех данных:
`[++------------------]`
**Пример 2**
``` sql
SAMPLE 1/10 OFFSET 1/2
```
Здесь выборка, которая состоит из 1/10 доли данных, взята из второй половины данных.
