Aggregate function sumMap: improve insertResultInto method and change return type to Tuple(Array(K), Array(V)).

dbms/src/AggregateFunctions/AggregateFunctionSumMap.h

@@ -4,10 +4,10 @@
 #include <IO/ReadHelpers.h>
 
 #include <DataTypes/DataTypeArray.h>
-#include <DataTypes/DataTypesNumber.h>
+#include <DataTypes/DataTypeTuple.h>
 
 #include <Columns/ColumnArray.h>
-#include <Columns/ColumnVector.h>
+#include <Columns/ColumnTuple.h>
 
 #include <Core/FieldVisitors.h>
 #include <AggregateFunctions/IBinaryAggregateFunction.h>
@@ -43,12 +43,11 @@ struct AggregateFunctionSumMapData
   *  [7,5,3]     [5,15,25]
   *  [8,9,10]    [20,20,20]
   * will return:
-  *  [[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],[10,10,45,20,35,20,15,30,20,20]]
+  *  ([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],[10,10,45,20,35,20,15,30,20,20])
   */
 class AggregateFunctionSumMap final : public IBinaryAggregateFunction<struct AggregateFunctionSumMapData, AggregateFunctionSumMap>
 {
 private:
-    DataTypePtr type;
     DataTypePtr keys_type;
     DataTypePtr values_type;
 
@@ -57,7 +56,11 @@ public:
 
     DataTypePtr getReturnType() const override
     {
-        return std::make_shared<DataTypeArray>(type);
+        DataTypes types;
+        types.emplace_back(std::make_shared<DataTypeArray>(keys_type));
+        types.emplace_back(std::make_shared<DataTypeArray>(values_type));
+
+        return std::make_shared<DataTypeTuple>(types);
     }
 
     void setArgumentsImpl(const DataTypes & arguments)
@@ -77,8 +80,6 @@ public:
             throw Exception("Second argument for function " + getName() + " must be an array.",
                             ErrorCodes::ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT);
         values_type = array_type->getNestedType();
-
-        type = arguments.front();
     }
 
     void setParameters(const Array & params) override
@@ -159,25 +160,30 @@ public:
 
     void insertResultInto(ConstAggregateDataPtr place, IColumn & to) const override
     {
-        auto & to_array = static_cast<ColumnArray &>(to);
-        auto & to_data = to_array.getData();
-        auto & to_offsets = to_array.getOffsets();
+        auto & to_cols = static_cast<ColumnTuple &>(to).getColumns();
+
+        auto & to_keys_arr = static_cast<ColumnArray &>(*to_cols[0]);
+        auto & to_values_arr = static_cast<ColumnArray &>(*to_cols[1]);
+
+        auto & to_keys_col = to_keys_arr.getData();
+        auto & to_keys_offsets = to_keys_arr.getOffsets();
+
+        auto & to_values_col = to_values_arr.getData();
+        auto & to_values_offsets = to_values_arr.getOffsets();
 
         const auto & merged_maps = this->data(place).merged_maps;
         size_t size = merged_maps.size();
 
-        Array keys, values;
-        keys.reserve(size);
-        values.reserve(size);
+        to_keys_col.reserve(size);
+        to_values_col.reserve(size);
         for (const auto &v : merged_maps)
         {
-            keys.push_back(v.first);
-            values.push_back(v.second);
+            to_keys_col.insert(v.first);
+            to_values_col.insert(v.second);
         }
 
-        to_data.insert(keys);
-        to_data.insert(values);
-        to_offsets.push_back((to_offsets.empty() ? 0 : to_offsets.back()) + 2);
+        to_keys_offsets.push_back((to_keys_offsets.empty() ? 0 : to_keys_offsets.back()) + size);
+        to_values_offsets.push_back((to_values_offsets.empty() ? 0 : to_values_offsets.back()) + size);
     }
 
     const char * getHeaderFilePath() const override { return __FILE__; }

dbms/tests/queries/0_stateless/00502_sum_map.reference

@@ -2,9 +2,9 @@
 2000-01-01	2000-01-01 00:00:00	[3,4,5]	[10,10,10]
 2000-01-01	2000-01-01 00:01:00	[4,5,6]	[10,10,10]
 2000-01-01	2000-01-01 00:01:00	[6,7,8]	[10,10,10]
-[[1,2,3,4,5,6,7,8],[10,10,20,20,20,20,10,10]]
-[[1,2,3,4,5,6,7,8],[10,10,20,20,20,20,10,10]]
-2000-01-01 00:00:00	[[1,2,3,4,5],[10,10,20,10,10]]
-2000-01-01 00:01:00	[[4,5,6,7,8],[10,10,20,10,10]]
+([1,2,3,4,5,6,7,8],[10,10,20,20,20,20,10,10])
+([1,2,3,4,5,6,7,8],[10,10,20,20,20,20,10,10])
+2000-01-01 00:00:00	([1,2,3,4,5],[10,10,20,10,10])
+2000-01-01 00:01:00	([4,5,6,7,8],[10,10,20,10,10])
 2000-01-01 00:00:00	[1,2,3,4,5]	[10,10,20,10,10]
 2000-01-01 00:01:00	[4,5,6,7,8]	[10,10,20,10,10]

dbms/tests/queries/0_stateless/00502_sum_map.sql

@@ -7,6 +7,6 @@ SELECT * FROM test.sum_map;
 SELECT sumMap(statusMap.status, statusMap.requests) FROM test.sum_map;
 SELECT sumMapMerge(s) FROM (SELECT sumMapState(statusMap.status, statusMap.requests) AS s FROM test.sum_map);
 SELECT timeslot, sumMap(statusMap.status, statusMap.requests) FROM test.sum_map GROUP BY timeslot;
-SELECT timeslot, sumMap(statusMap.status, statusMap.requests)[1], sumMap(statusMap.status, statusMap.requests)[2] FROM test.sum_map GROUP BY timeslot;
+SELECT timeslot, sumMap(statusMap.status, statusMap.requests).1, sumMap(statusMap.status, statusMap.requests).2 FROM test.sum_map GROUP BY timeslot;
 
 DROP TABLE test.sum_map;

docs/en/agg_functions/index.rst

@@ -48,7 +48,7 @@ sumMap(key, value)
 ------
 Performs summation of array 'value' by corresponding keys of array 'key'.
 Number of elements in 'key' and 'value' arrays should be the same for each row, on which summation is being performed.
-Returns array of two arrays - sorted keys and values, summed up by corresponding keys.
+Returns a tuple of two arrays - sorted keys and values, summed up by corresponding keys.
 
 Example:
 
@@ -76,8 +76,8 @@ GROUP BY timeslot
 .. code-block:: text
 
 ┌────────────timeslot─┬─sumMap(statusMap.status, statusMap.requests)─┐
-│ 2000-01-01 00:00:00 │ [[1,2,3,4,5],[10,10,20,10,10]]               │
-│ 2000-01-01 00:01:00 │ [[4,5,6,7,8],[10,10,20,10,10]]               │
+│ 2000-01-01 00:00:00 │ ([1,2,3,4,5],[10,10,20,10,10])               │
+│ 2000-01-01 00:01:00 │ ([4,5,6,7,8],[10,10,20,10,10])               │
 └─────────────────────┴──────────────────────────────────────────────┘
 
 avg(x)

docs/ru/agg_functions/index.rst

@@ -48,7 +48,7 @@ sumMap(key, value)
 ------
 Производит суммирование массива 'value' по соотвествующим ключам заданным в массиве 'key'.
 Количество элементов в 'key' и 'value' должно быть одинаковым для каждой строки, для которой происходит суммирование.
-Возвращает массив из двух массивов - ключи в отсортированном порядке и значения, просуммированные по соотвествующим ключам.
+Возвращает кортеж из двух массивов - ключи в отсортированном порядке и значения, просуммированные по соотвествующим ключам.
 
 Пример:
 
@@ -76,8 +76,8 @@ GROUP BY timeslot
 .. code-block:: text
 
 ┌────────────timeslot─┬─sumMap(statusMap.status, statusMap.requests)─┐
-│ 2000-01-01 00:00:00 │ [[1,2,3,4,5],[10,10,20,10,10]]               │
-│ 2000-01-01 00:01:00 │ [[4,5,6,7,8],[10,10,20,10,10]]               │
+│ 2000-01-01 00:00:00 │ ([1,2,3,4,5],[10,10,20,10,10])               │
+│ 2000-01-01 00:01:00 │ ([4,5,6,7,8],[10,10,20,10,10])               │
 └─────────────────────┴──────────────────────────────────────────────┘
 
 avg(x)