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machine_translated: true
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machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
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toc_priority: 35
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toc_title: AggregatingMergeTree
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# Aggregatingmergetree {#aggregatingmergetree}
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エンジンはから継承します [メルゲツリー](mergetree.md#table_engines-mergetree)、データ部分のマージのロジックを変更する。 ClickHouseは、すべての行を同じ主キー(またはより正確には同じキー)で置き換えます [ソートキー](mergetree.md))集計関数の状態の組み合わせを格納する単一の行(一つのデータ部分内)を持つ。
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以下を使用できます `AggregatingMergeTree` 集計されたマテリアライズドビューを含む、増分データ集計用の表。
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エンジンは、次の型のすべての列を処理します:
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- [AggregateFunction](../../../sql-reference/data-types/aggregatefunction.md)
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- [SimpleAggregateFunction](../../../sql-reference/data-types/simpleaggregatefunction.md)
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使用することは適切です `AggregatingMergeTree` 注文によって行数を減らす場合。
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## テーブルの作成 {#creating-a-table}
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``` sql
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CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
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(
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name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
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name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
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...
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) ENGINE = AggregatingMergeTree()
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[PARTITION BY expr]
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[ORDER BY expr]
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[SAMPLE BY expr]
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[TTL expr]
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[SETTINGS name=value, ...]
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```
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2020-04-30 18:19:18 +00:00
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説明リクエストパラメータの参照 [要求の説明](../../../sql-reference/statements/create.md).
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2020-04-04 09:15:31 +00:00
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**クエリ句**
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2020-05-15 04:34:54 +00:00
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を作成するとき `AggregatingMergeTree` 同じテーブル [句](mergetree.md) を作成するときのように必要です。 `MergeTree` テーブル。
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<details markdown="1">
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<summary>推奨されていません法テーブルを作成する</summary>
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2020-04-04 09:15:31 +00:00
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!!! attention "注意"
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可能であれば、古いプロジェクトを上記の方法に切り替えてください。
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``` sql
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CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
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(
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name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
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name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
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...
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) ENGINE [=] AggregatingMergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity)
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```
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2020-05-15 04:34:54 +00:00
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すべてのパラメータは、inと同じ意味を持ちます `MergeTree`.
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2020-04-04 09:15:31 +00:00
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</details>
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2020-05-15 04:34:54 +00:00
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## 選択と挿入 {#select-and-insert}
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2020-04-04 09:15:31 +00:00
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2020-05-15 04:34:54 +00:00
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データを挿入するには、 [INSERT SELECT](../../../sql-reference/statements/insert-into.md) aggregate-State-functionsを使用したクエリ。
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データを選択するとき `AggregatingMergeTree` テーブル、使用 `GROUP BY` データを挿入するときと同じ集計関数ですが、 `-Merge` 接尾辞。
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の結果 `SELECT` クエリ、の値 `AggregateFunction` typeは、すべてのClickHouse出力形式に対して実装固有のバイナリ表現を持ちます。 たとえば、データをダンプする場合, `TabSeparated` フォーマット `SELECT` 次に、このダンプを次のようにロードします `INSERT` クエリ。
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2020-04-04 09:15:31 +00:00
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## 集約マテリアライズドビューの例 {#example-of-an-aggregated-materialized-view}
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`AggregatingMergeTree` これは、 `test.visits` テーブル:
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``` sql
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CREATE MATERIALIZED VIEW test.basic
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ENGINE = AggregatingMergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(StartDate) ORDER BY (CounterID, StartDate)
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AS SELECT
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CounterID,
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StartDate,
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sumState(Sign) AS Visits,
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uniqState(UserID) AS Users
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FROM test.visits
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GROUP BY CounterID, StartDate;
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```
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にデータを挿入する `test.visits` テーブル。
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``` sql
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INSERT INTO test.visits ...
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```
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データはテーブルとビューの両方に挿入されます `test.basic` それは集計を実行します。
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2020-04-04 09:15:31 +00:00
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集計データを取得するには、次のようなクエリを実行する必要があります `SELECT ... GROUP BY ...` ビューから `test.basic`:
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``` sql
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SELECT
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StartDate,
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sumMerge(Visits) AS Visits,
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uniqMerge(Users) AS Users
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FROM test.basic
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GROUP BY StartDate
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ORDER BY StartDate;
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```
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[元の記事](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/aggregatingmergetree/) <!--hide-->
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