--- slug: /zh/engines/table-engines/mergetree-family/aggregatingmergetree --- # AggregatingMergeTree {#aggregatingmergetree} 该引擎继承自 [MergeTree](mergetree.md),并改变了数据片段的合并逻辑。 ClickHouse 会将一个数据片段内所有具有相同主键(准确的说是 [排序键](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md))的行替换成一行,这一行会存储一系列聚合函数的状态。 可以使用 `AggregatingMergeTree` 表来做增量数据的聚合统计,包括物化视图的数据聚合。 引擎使用以下类型来处理所有列: - [AggregateFunction](../../../sql-reference/data-types/aggregatefunction.md) - [SimpleAggregateFunction](../../../sql-reference/data-types/simpleaggregatefunction.md) `AggregatingMergeTree` 适用于能够按照一定的规则缩减行数的情况。 ## 建表 {#jian-biao} ``` 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 = AggregatingMergeTree() [PARTITION BY expr] [ORDER BY expr] [SAMPLE BY expr] [TTL expr] [SETTINGS name=value, ...] ``` 语句参数的说明,请参阅 [建表语句描述](../../../sql-reference/statements/create.md#create-table-query)。 **子句** 创建 `AggregatingMergeTree` 表时,需用跟创建 `MergeTree` 表一样的[子句](mergetree.md)。 <details markdown="1"> <summary>已弃用的建表方法</summary> :::info "注意" 不要在新项目中使用该方法,可能的话,请将旧项目切换到上述方法。 ::: ``` 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 [=] AggregatingMergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity) ``` 上面的所有参数的含义跟 `MergeTree` 中的一样。 </details> ## SELECT 和 INSERT {#select-he-insert} 要插入数据,需使用带有 -State- 聚合函数的 [INSERT SELECT](../../../sql-reference/statements/insert-into.md) 语句。 从 `AggregatingMergeTree` 表中查询数据时,需使用 `GROUP BY` 子句并且要使用与插入时相同的聚合函数,但后缀要改为 `-Merge` 。 对于 `SELECT` 查询的结果, `AggregateFunction` 类型的值对 ClickHouse 的所有输出格式都实现了特定的二进制表示法。在进行数据转储时,例如使用 `TabSeparated` 格式进行 `SELECT` 查询,那么这些转储数据也能直接用 `INSERT` 语句导回。 ## 聚合物化视图的示例 {#ju-he-wu-hua-shi-tu-de-shi-li} 创建一个跟踪 `test.visits` 表的 `AggregatingMergeTree` 物化视图: ``` sql CREATE MATERIALIZED VIEW test.basic ENGINE = AggregatingMergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(StartDate) ORDER BY (CounterID, StartDate) AS SELECT CounterID, StartDate, sumState(Sign) AS Visits, uniqState(UserID) AS Users FROM test.visits GROUP BY CounterID, StartDate; ``` 向 `test.visits` 表中插入数据。 ``` sql INSERT INTO test.visits ... ``` 数据会同时插入到表和视图中,并且视图 `test.basic` 会将里面的数据聚合。 要获取聚合数据,我们需要在 `test.basic` 视图上执行类似 `SELECT ... GROUP BY ...` 这样的查询 : ``` sql SELECT StartDate, sumMerge(Visits) AS Visits, uniqMerge(Users) AS Users FROM test.basic GROUP BY StartDate ORDER BY StartDate; ```