# SummingMergeTree Движок наследует функциональность [MergeTree](mergetree.md#table_engines-mergetree). Отличие заключается в том, что для таблиц `SummingMergeTree` при слиянии кусков данных ClickHouse все строки с одинаковым первичным ключом старается заменить на одну, которая хранит только суммы столбцов с цифровым типом данных. Если первичный ключ подобран таким образом, что одному значению ключа соответствует много строк, это значительно уменьшает объем хранения и ускоряет последующую выборку данных. Мы рекомендуем использовать движок в паре с `MergeTree`. В `MergeTree` храните полные данные, а `SummingMergeTree` используйте для хранения агрегированных данных, например, при подготовке отчетов. Такой подход позволит не утратить ценные данные из-за неправильно выбранного первичного ключа. ## Конфигурирование движка при создании таблицы ``` ENGINE [=] SummingMergeTree([columns]) [PARTITION BY expr] [ORDER BY expr] [SAMPLE BY expr] [SETTINGS name=value, ...] ``` **Параметры SummingMergeTree** - `columns` — кортеж с именами столбцов для суммирования данных. Необязательный параметр. Столбцы должны иметь числовой тип и не должны входить в первичный ключ. **Секции ENGINE** `SummingMergeTree` использует те же [секции ENGINE](mergetree.md#table_engines-mergetree-configuring), что и `MergeTree`. ### Устаревший способ конфигурирования движка !!!attention Не используйте этот способ в новых проектах и по возможности переведите старые проекты на способ описанный выше. ```sql SummingMergeTree(EventDate, (OrderID, EventDate, BannerID, ...), 8192, [columns]) ``` Все параметры, кроме `columns` имеют то же значение, что в и `MergeTree`. - `columns` — кортеж с именами столбцов для суммирования данных. Необязательный параметр. Описание смотрите выше по тексту. ## Пример использования Рассмотрим следующую таблицу: ```sql CREATE TABLE summtt ( key UInt32, value UInt32 ) ENGINE = SummingMergeTree() ORDER BY key ``` Добавим в неё данные: ``` :) INSERT INTO summtt Values(1,1),(1,2),(2,1) ``` ClickHouse может не просуммировать данные или просуммировать их не полностью (смотрите ниже по тексту), поэтому при запросе мы используем агрегатную функцию `sum` и секцию `GROUP BY`. ```sql SELECT key, sum(value) FROM summtt GROUP BY key ``` ``` ┌─key─┬─sum(value)─┐ │ 2 │ 1 │ │ 1 │ 3 │ └─────┴────────────┘ ``` ## Особенности обработки параметров и данных При вставке данных в таблицу они сохраняются как есть. Периодически ClickHouse выполняет слияние вставленных кусков данных и именно в этот момент производится суммирование и замена многих строк с одинаковым первичным ключом на одну. ClickHouse рассчитывает расход ресурсов и может не выполнить суммирование или выполнить его не полностью, если посчитает эту операцию слишком затратной. Поэтому, при выборке данных (`SELECT`) необходимо использовать агрегатную функцию [sum()](../../query_language/agg_functions/reference.md#agg_function-sum) и секцию `GROUP BY` как описано в примере выше. ### Суммирование простых данных Если столбцы для суммирования не заданы, то ClickHouse суммирует значения в столбцах с числовым типом данных, не входящих в первичный ключ. Если столбцы для суммирования заданы, то для всех строчек с одинаковым значением первичного ключа ClickHouse суммирует значения в указанных столбцах. Столбцы должны обязательно иметь числовой тип данных. Если значения во всех столбцах для суммирования оказались нулевыми, то строчка удаляется. Для столбцов, не входящих в первичный ключ и не суммирующихся, выбирается произвольное значение из имеющихся. Столбцы, входящие в первичный ключ не суммируются. ### Суммирование в столбцах AggregateFunction Для столбцов типа [AggregateFunction](../../data_types/nested_data_structures/aggregatefunction.md#data_type-aggregatefunction) ClickHouse выполняет агрегацию согласно заданной функции, повторяя поведение движка [AggregatingMergeTree](aggregatingmergetree.md#table_engine-aggregatingmergetree). ### Обработка вложенных структур Таблица может иметь вложенные структуры данных, которые обрабатываются особым образом. Если название вложенной таблицы заканчивается на `Map` и она содержит не менее двух столбцов, удовлетворяющих критериям: - первый столбец - числовой `(*Int*, Date, DateTime)`, назовем его условно `key`, - остальные столбцы - арифметические `(*Int*, Float32/64)`, условно `(values...)`, то вложенная таблица воспринимается как отображение `key => (values...)` и при слиянии её строк выполняется слияние элементов двух множеств по `key` со сложением соответствующих `(values...)`. Примеры: ```text [(1, 100)] + [(2, 150)] -> [(1, 100), (2, 150)] [(1, 100)] + [(1, 150)] -> [(1, 250)] [(1, 100)] + [(1, 150), (2, 150)] -> [(1, 250), (2, 150)] [(1, 100), (2, 150)] + [(1, -100)] -> [(2, 150)] ``` При запросе данных используйте функцию [sumMap(key, value)](../../query_language/agg_functions/reference.md#agg_function-summap) для агрегации `Map`. Для вложенной структуры данных не нужно указывать её столбцы в кортеже столбцов для суммирования.