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3.2 KiB
AggregatingMergeTree
该引擎继承自 MergeTree,并改变了数据片段的合并逻辑。 ClickHouse 会将相同主键的所有行(在一个数据片段内)替换为单个存储一系列聚合函数状态的行。
可以使用 AggregatingMergeTree
表来做增量数据统计聚合,包括物化视图的数据聚合。
引擎需使用 AggregateFunction 类型来处理所有列。
如果要按一组规则来合并减少行数,则使用 AggregatingMergeTree
是合适的。
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 = AggregatingMergeTree()
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[SAMPLE BY expr]
[SETTINGS name=value, ...]
语句参数的说明,请参阅 语句描述。
子句
创建 AggregatingMergeTree
表时,需用跟创建 MergeTree
表一样的子句。
已弃用的建表方法
!!! 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 [=] AggregatingMergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity)
上面的所有参数跟 MergeTree
中的一样。
SELECT 和 INSERT
插入数据,需使用带有聚合 -State- 函数的 INSERT SELECT 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
。
在 SELECT
查询的结果中,对于 ClickHouse 的所有输出格式 AggregateFunction
类型的值都实现了特定的二进制表示法。如果直接用 SELECT
导出这些数据,例如如用 TabSeparated
格式,那么这些导出数据也能直接用 INSERT
语句加载导入。
聚合物化视图的示例
创建一个跟踪 test.visits
表的 AggregatingMergeTree
物化视图:
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。
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 :
SELECT
StartDate,
sumMerge(Visits) AS Visits,
uniqMerge(Users) AS Users
FROM test.basic
GROUP BY StartDate
ORDER BY StartDate;