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5.2 KiB
SummingMergeTree
该引擎继承自 MergeTree。区别在于，当合并 SummingMergeTree 表的数据片段时，ClickHouse 会把所有具有相同主键的行合并为一行，该行包含了被合并的行中具有数值数据类型的列的汇总值。如果主键的组合方式使得单个键值对应于大量的行，则可以显著的减少存储空间并加快数据查询的速度。
我们推荐将该引擎和 MergeTree 一起使用。例如，在准备做报告的时候，将完整的数据存储在 MergeTree 表中，并且使用 SummingMergeTree 来存储聚合数据。这种方法可以使你避免因为使用不正确的主键组合方式而丢失有价值的数据。
建表
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
...
) ENGINE = SummingMergeTree([columns])
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[SAMPLE BY expr]
[SETTINGS name=value, ...]
请求参数的描述，参考 请求描述。
SummingMergeTree 的参数
-
columns- 包含了将要被汇总的列的列名的元组。可选参数。 所选的列必须是数值类型，并且不可位于主键中。如果没有指定 `columns`，ClickHouse 会把所有不在主键中的数值类型的列都进行汇总。
子句
创建 SummingMergeTree 表时，需要与创建 MergeTree 表时相同的子句。
已弃用的建表方法
!!! attention "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。
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
...
) ENGINE [=] SummingMergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity, [columns])
除 columns 外的所有参数都与 MergeTree 中的含义相同。
columns— 包含将要被汇总的列的列名的元组。可选参数。有关说明，请参阅上文。
用法示例
考虑如下的表：
CREATE TABLE summtt
(
key UInt32,
value UInt32
)
ENGINE = SummingMergeTree()
ORDER BY key
向其中插入数据：
:) INSERT INTO summtt Values(1,1),(1,2),(2,1)
ClickHouse可能不会完整的汇总所有行（见下文）,因此我们在查询中使用了聚合函数 sum 和 GROUP BY 子句。
SELECT key, sum(value) FROM summtt GROUP BY key
┌─key─┬─sum(value)─┐
│ 2 │ 1 │
│ 1 │ 3 │
└─────┴────────────┘
数据处理
当数据被插入到表中时，他们将被原样保存。ClickHouse 定期合并插入的数据片段，并在这个时候对所有具有相同主键的行中的列进行汇总，将这些行替换为包含汇总数据的一行记录。
ClickHouse 会按片段合并数据，以至于不同的数据片段中会包含具有相同主键的行，即单个汇总片段将会是不完整的。因此，聚合函数 sum() 和 GROUP BY 子句应该在（SELECT）查询语句中被使用，如上文中的例子所述。
汇总的通用规则
列中数值类型的值会被汇总。这些列的集合在参数 columns 中被定义。
如果用于汇总的所有列中的值均为0，则该行会被删除。
如果列不在主键中且无法被汇总，则会在现有的值中任选一个。
主键所在的列中的值不会被汇总。
AggregateFunction 列中的汇总
对于 AggregateFunction 类型的列，ClickHouse 根据对应函数表现为 AggregatingMergeTree 引擎的聚合。
嵌套结构
表中可以具有以特殊方式处理的嵌套数据结构。
如果嵌套表的名称以 Map 结尾，并且包含至少两个符合以下条件的列：
- 第一列是数值类型
(*Int*, Date, DateTime)，我们称之为key, - 其他的列是可计算的
(*Int*, Float32/64)，我们称之为(values...),
然后这个嵌套表会被解释为一个 key => (values...) 的映射，当合并它们的行时，两个数据集中的元素会被根据 key 合并为相应的 (values...) 的汇总值。
示例：
[(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)]
请求数据时，使用 sumMap(key, value) 函数来对 Map 进行聚合。
对于嵌套数据结构，你无需在列的元组中指定列以进行汇总。