25 KiB
machine_translated | machine_translated_rev | toc_priority | toc_title |
---|---|---|---|
true | e8cd92bba3 |
33 | SELECT |
Select Queries sözdizimi
SELECT
veri alma gerçekleştirir.
[WITH expr_list|(subquery)]
SELECT [DISTINCT] expr_list
[FROM [db.]table | (subquery) | table_function] [FINAL]
[SAMPLE sample_coeff]
[ARRAY JOIN ...]
[GLOBAL] [ANY|ALL] [INNER|LEFT|RIGHT|FULL|CROSS] [OUTER] JOIN (subquery)|table USING columns_list
[PREWHERE expr]
[WHERE expr]
[GROUP BY expr_list] [WITH TOTALS]
[HAVING expr]
[ORDER BY expr_list]
[LIMIT [offset_value, ]n BY columns]
[LIMIT [n, ]m]
[UNION ALL ...]
[INTO OUTFILE filename]
[FORMAT format]
Tüm yan tümceleri isteğe bağlıdır, hemen sonra ifadelerin gerekli listesi hariç seçin. Aşağıdaki yan tümceleri sorgu yürütme konveyör hemen hemen aynı sırada açıklanmıştır.
Sorgu atlarsa DISTINCT
, GROUP BY
ve ORDER BY
CLA andus Andes and the IN
ve JOIN
alt sorgular, sorgu o (1) RAM miktarını kullanarak tamamen akış işlenecektir.
Aksi takdirde, uygun kısıtlamalar belirtilmezse, sorgu çok fazla RAM tüketebilir: max_memory_usage
, max_rows_to_group_by
, max_rows_to_sort
, max_rows_in_distinct
, max_bytes_in_distinct
, max_rows_in_set
, max_bytes_in_set
, max_rows_in_join
, max_bytes_in_join
, max_bytes_before_external_sort
, max_bytes_before_external_group_by
. Daha fazla bilgi için bölüme bakın “Settings”. Harici sıralama (geçici tabloları bir diske kaydetme) ve harici toplama kullanmak mümkündür. The system does not have "merge join"
.
Fık WİTHRA ile
Bu bölüm, ortak tablo ifadeleri için destek sağlar (CTE), bazı sınırlamalar ile:
- Özyinelemeli sorgular desteklenmiyor
- Alt sorgu bölüm ile birlikte kullanıldığında, sonuç tam olarak bir satır ile skaler olmalıdır
- İfadenin sonuçları alt sorgularda kullanılamaz WITH yan tümcesi ifadeleri sonuçları SELECT yan tümcesi içinde kullanılabilir.
Örnek 1: Sabit ifadeyi aşağıdaki gibi kullanma “variable”
WITH '2019-08-01 15:23:00' as ts_upper_bound
SELECT *
FROM hits
WHERE
EventDate = toDate(ts_upper_bound) AND
EventTime <= ts_upper_bound
Örnek 2: SELECT yan tümcesi sütun listesinden toplam(bayt) ifade sonucunu çıkarma
WITH sum(bytes) as s
SELECT
formatReadableSize(s),
table
FROM system.parts
GROUP BY table
ORDER BY s
Örnek 3: skaler alt sorgu sonuçlarını kullanma
/* this example would return TOP 10 of most huge tables */
WITH
(
SELECT sum(bytes)
FROM system.parts
WHERE active
) AS total_disk_usage
SELECT
(sum(bytes) / total_disk_usage) * 100 AS table_disk_usage,
table
FROM system.parts
GROUP BY table
ORDER BY table_disk_usage DESC
LIMIT 10
Örnek 4: alt sorguda ifadeyi yeniden kullanma Alt sorgularda ifade kullanımı için geçerli sınırlama için bir geçici çözüm olarak çoğaltabilirsiniz.
WITH ['hello'] AS hello
SELECT
hello,
*
FROM
(
WITH ['hello'] AS hello
SELECT hello
)
┌─hello─────┬─hello─────┐
│ ['hello'] │ ['hello'] │
└───────────┴───────────┘
Fık FROMRAS FROMINDAN
FROM yan tümcesi atlanırsa, veriler system.one
Tablo.
Bu system.one
tablo tam olarak bir satır içerir (bu tablo diğer Dbms'lerde bulunan çift tablo ile aynı amacı yerine getirir).
Bu FROM
yan tümcesi veri okumak için kaynak belirtir:
- Tablo
- Alt sorgu
- Tablo fonksiyonu
ARRAY JOIN
ve düzenli JOIN
ayrıca dahil edilebilir (aşağıya bakınız).
Bunun yerine bir tablo, SELECT
alt sorgu parantez içinde belirtilebilir.
Standart SQL aksine, bir eşanlamlı bir alt sorgudan sonra belirtilmesi gerekmez.
Bir sorguyu yürütmek için, sorguda listelenen tüm sütunlar uygun tablodan ayıklanır. Dış sorgu için gerekli olmayan tüm sütunlar alt sorgulardan atılır.
Bir sorgu herhangi bir sütun listelemezse (örneğin, SELECT count() FROM t
), satır sayısını hesaplamak için yine de tablodan bir sütun çıkarılır (en küçük olanı tercih edilir).
Son değiştirici
Tablolardan veri seçerken uygulanabilir MergeTree- motor ailesi dışında GraphiteMergeTree
. Ne zaman FINAL
belirtilen, ClickHouse sonucu döndürmeden önce verileri tam olarak birleştirir ve böylece verilen tablo altyapısı için birleştirmeler sırasında gerçekleşen tüm veri dönüşümlerini gerçekleştirir.
Ayrıca için desteklenen:
- Çoğaltıyordu sürümleri
MergeTree
motorlar. - Görünüm, Arabellek, Dağılı, ve MaterializedView üzerinden oluşturul ,maları koşuluyla diğer motorlar üzerinde çalışan motorlar
MergeTree
- motor masaları.
Kullanan sorgular FINAL
olmayan benzer sorgular kadar hızlı Yürüt ,ülür, çünkü:
- Sorgu tek bir iş parçacığında yürütülür ve veri sorgu yürütme sırasında birleştirilir.
- İle sorgular
FINAL
sorguda belirtilen sütunlara ek olarak birincil anahtar sütunlarını okuyun.
Çoğu durumda, kullanmaktan kaçının FINAL
.
Örnek Madde
Bu SAMPLE
yan tümcesi yaklaşık sorgu işleme için izin verir.
Veri örneklemesi etkinleştirildiğinde, sorgu tüm veriler üzerinde değil, yalnızca belirli bir veri kesirinde (örnek) gerçekleştirilir. Örneğin, tüm ziyaretler için istatistikleri hesaplamanız gerekiyorsa, sorguyu tüm ziyaretlerin 1/10 kesirinde yürütmek ve ardından sonucu 10 ile çarpmak yeterlidir.
Yaklaşık sorgu işleme aşağıdaki durumlarda yararlı olabilir:
- Sıkı zamanlama gereksinimleriniz olduğunda (<100ms gibi), ancak bunları karşılamak için ek donanım kaynaklarının maliyetini haklı çıkaramazsınız.
- Ham verileriniz doğru olmadığında, yaklaşım kaliteyi belirgin şekilde düşürmez.
- İş gereksinimleri yaklaşık sonuçları hedef alır (maliyet etkinliği için veya kesin sonuçları premium kullanıcılara pazarlamak için).
!!! note "Not" Örneklemeyi yalnızca aşağıdaki tablolarla kullanabilirsiniz: MergeTree tablo oluşturma sırasında örnekleme ifadesi belirtilmişse (bkz MergeTree motoru).
Veri örneklemesinin özellikleri aşağıda listelenmiştir:
- Veri örneklemesi deterministik bir mekanizmadır. Aynı sonucu
SELECT .. SAMPLE
sorgu her zaman aynıdır. - Örnekleme, farklı tablolar için sürekli olarak çalışır. Tek bir örnekleme anahtarına sahip tablolar için, aynı katsayıya sahip bir örnek her zaman olası verilerin aynı alt kümesini seçer. Örneğin, kullanıcı kimlikleri örneği, farklı tablolardan olası tüm kullanıcı kimliklerinin aynı alt kümesine sahip satırları alır. Bu, örneği alt sorgularda kullanabileceğiniz anlamına gelir. IN yan. Ayrıca, kullanarak örnekleri katılabilir JOIN yan.
- Örnekleme, bir diskten daha az veri okumayı sağlar. Örnekleme anahtarını doğru belirtmeniz gerektiğini unutmayın. Daha fazla bilgi için, bkz. MergeTree tablosu oluşturma.
İçin SAMPLE
yan tümcesi aşağıdaki sözdizimi desteklenir:
SAMPLE Clause Syntax | Açıklama |
---|---|
SAMPLE k |
Burada k 0'dan 1'e kadar olan sayıdır.Sorgu üzerinde yürütülür k verilerin kesir. Mesela, SAMPLE 0.1 sorguyu verilerin %10'unda çalıştırır. Daha fazla bilgi edinin |
SAMPLE n |
Burada n yeterince büyük bir tamsayıdır.Sorgu en az bir örnek üzerinde yürütülür n satırlar (ancak bundan önemli ölçüde daha fazla değil). Mesela, SAMPLE 10000000 sorguyu en az 10.000.000 satır çalıştırır. Daha fazla bilgi edinin |
SAMPLE k OFFSET m |
Burada k ve m 0'dan 1'e kadar olan sayılardır.Sorgu bir örnek üzerinde yürütülür k verilerin kesir. Örnek için kullanılan veriler, m bölme. Daha fazla bilgi edinin |
SAMPLE K
Burada k
0'dan 1'e kadar olan sayıdır (hem kesirli hem de ondalık gösterimler desteklenir). Mesela, SAMPLE 1/2
veya SAMPLE 0.5
.
İn a SAMPLE k
fık ,ra, örnek alınır k
verilerin kesir. Örnek aşağıda gösterilmiştir:
SELECT
Title,
count() * 10 AS PageViews
FROM hits_distributed
SAMPLE 0.1
WHERE
CounterID = 34
GROUP BY Title
ORDER BY PageViews DESC LIMIT 1000
Bu örnekte, sorgu 0.1 (%10) veri örneği üzerinde yürütülür. Toplam fonksiyonların değerleri otomatik olarak düzeltilmez, bu nedenle yaklaşık bir sonuç elde etmek için, değer count()
elle 10 ile çarpılır.
SAMPLE N
Burada n
yeterince büyük bir tamsayıdır. Mesela, SAMPLE 10000000
.
Bu durumda, sorgu en az bir örnek üzerinde yürütülür n
satırlar (ancak bundan önemli ölçüde daha fazla değil). Mesela, SAMPLE 10000000
sorguyu en az 10.000.000 satır çalıştırır.
Veri okuma için minimum birim bir granül olduğundan (boyutu index_granularity
ayar), granülün boyutundan çok daha büyük bir örnek ayarlamak mantıklıdır.
Kullanırken SAMPLE n
yan tümce, verilerin hangi göreli yüzde işlendiğini bilmiyorsunuz. Yani toplam fonksiyonların çarpılması gereken katsayıyı bilmiyorsunuz. Kullan... _sample_factor
sanal sütun yaklaşık sonucu almak için.
Bu _sample_factor
sütun dinamik olarak hesaplanan göreli katsayıları içerir. Bu sütun otomatik olarak oluşturulduğunda oluşturmak belirtilen örnekleme anahtarına sahip bir tablo. Kullanım örnekleri _sample_factor
sütun aşağıda gösterilmiştir.
Masayı düşünelim visits
, site ziyaretleri ile ilgili istatistikleri içerir. İlk örnek, sayfa görünümlerinin sayısını nasıl hesaplayacağınızı gösterir:
SELECT sum(PageViews * _sample_factor)
FROM visits
SAMPLE 10000000
Bir sonraki örnek, toplam ziyaret sayısını nasıl hesaplayacağınızı gösterir:
SELECT sum(_sample_factor)
FROM visits
SAMPLE 10000000
Aşağıdaki örnek, ortalama oturum süresinin nasıl hesaplanacağını göstermektedir. Ortalama değerleri hesaplamak için göreli katsayıyı kullanmanız gerekmediğini unutmayın.
SELECT avg(Duration)
FROM visits
SAMPLE 10000000
SAMPLE K OFFSET M
Burada k
ve m
0'dan 1'e kadar olan sayılardır. Örnekler aşağıda gösterilmiştir.
Örnek 1
SAMPLE 1/10
Bu örnekte, örnek tüm verilerin 1/10'udur:
[++------------]
Örnek 2
SAMPLE 1/10 OFFSET 1/2
Burada, verilerin ikinci yarısından %10'luk bir örnek alınır.
[------++------]
Dizi Jo JOİNİN yan tüm Clausecesi
Yürüt allowsmeyi sağlar JOIN
bir dizi veya iç içe veri yapısı ile. Niyet benzer arrayJoin işlev, ancak işlevselliği daha geniştir.
SELECT <expr_list>
FROM <left_subquery>
[LEFT] ARRAY JOIN <array>
[WHERE|PREWHERE <expr>]
...
Yalnızca bir tek belirtebilirsiniz ARRAY JOIN
bir sorguda yan tümcesi.
Sorgu yürütme sırası çalışırken en iyi duruma getirilmiştir ARRAY JOIN
. Rağmen ARRAY JOIN
her zaman önce belirtilmelidir WHERE/PREWHERE
fık ,ra, daha önce de yapılabilir WHERE/PREWHERE
(sonuç bu maddede gerekliyse) veya tamamladıktan sonra (hesaplamaların hacmini azaltmak için). İşlem sırası sorgu iyileştiricisi tarafından denetlenir.
Desteklenen türleri ARRAY JOIN
aşağıda listelenmiştir:
ARRAY JOIN
- Bu durumda, boş diziler sonucu dahil değildirJOIN
.LEFT ARRAY JOIN
Bunun sonucuJOIN
boş dizilere sahip satırlar içerir. Boş bir dizinin değeri, dizi öğesi türü için varsayılan değere ayarlanır (genellikle 0, boş dize veya NULL).
Aşağıdaki örnekler kullanımını göstermektedir ARRAY JOIN
ve LEFT ARRAY JOIN
yanlar. Bir tablo oluşturalım Dizi sütun yazın ve içine değerler ekleyin:
CREATE TABLE arrays_test
(
s String,
arr Array(UInt8)
) ENGINE = Memory;
INSERT INTO arrays_test
VALUES ('Hello', [1,2]), ('World', [3,4,5]), ('Goodbye', []);
┌─s───────────┬─arr─────┐
│ Hello │ [1,2] │
│ World │ [3,4,5] │
│ Goodbye │ [] │
└─────────────┴─────────┘
Aşağıdaki örnek kullanır ARRAY JOIN
yan:
SELECT s, arr
FROM arrays_test
ARRAY JOIN arr;
┌─s─────┬─arr─┐
│ Hello │ 1 │
│ Hello │ 2 │
│ World │ 3 │
│ World │ 4 │
│ World │ 5 │
└───────┴─────┘
Sonraki örnek kullanımlar LEFT ARRAY JOIN
yan:
SELECT s, arr
FROM arrays_test
LEFT ARRAY JOIN arr;
┌─s───────────┬─arr─┐
│ Hello │ 1 │
│ Hello │ 2 │
│ World │ 3 │
│ World │ 4 │
│ World │ 5 │
│ Goodbye │ 0 │
└─────────────┴─────┘
Takma Ad Kullanma
Bir dizi için bir diğer ad belirtilebilir ARRAY JOIN
yan. Bu durumda, bir dizi öğesine bu diğer adla erişilebilir, ancak dizinin kendisine özgün adla erişilir. Örnek:
SELECT s, arr, a
FROM arrays_test
ARRAY JOIN arr AS a;
┌─s─────┬─arr─────┬─a─┐
│ Hello │ [1,2] │ 1 │
│ Hello │ [1,2] │ 2 │
│ World │ [3,4,5] │ 3 │
│ World │ [3,4,5] │ 4 │
│ World │ [3,4,5] │ 5 │
└───────┴─────────┴───┘
Takma adlar kullanarak şunları yapabilirsiniz ARRAY JOIN
harici bir dizi ile. Mesela:
SELECT s, arr_external
FROM arrays_test
ARRAY JOIN [1, 2, 3] AS arr_external;
┌─s───────────┬─arr_external─┐
│ Hello │ 1 │
│ Hello │ 2 │
│ Hello │ 3 │
│ World │ 1 │
│ World │ 2 │
│ World │ 3 │
│ Goodbye │ 1 │
│ Goodbye │ 2 │
│ Goodbye │ 3 │
└─────────────┴──────────────┘
Birden çok diziler virgülle ayrılmış olabilir ARRAY JOIN
yan. Bu durumda, JOIN
onlarla aynı anda gerçekleştirilir (doğrudan toplam, kartezyen ürün değil). Tüm dizilerin aynı boyuta sahip olması gerektiğini unutmayın. Örnek:
SELECT s, arr, a, num, mapped
FROM arrays_test
ARRAY JOIN arr AS a, arrayEnumerate(arr) AS num, arrayMap(x -> x + 1, arr) AS mapped;
┌─s─────┬─arr─────┬─a─┬─num─┬─mapped─┐
│ Hello │ [1,2] │ 1 │ 1 │ 2 │
│ Hello │ [1,2] │ 2 │ 2 │ 3 │
│ World │ [3,4,5] │ 3 │ 1 │ 4 │
│ World │ [3,4,5] │ 4 │ 2 │ 5 │
│ World │ [3,4,5] │ 5 │ 3 │ 6 │
└───────┴─────────┴───┴─────┴────────┘
Aşağıdaki örnek kullanır arrayEnumerate işlev:
SELECT s, arr, a, num, arrayEnumerate(arr)
FROM arrays_test
ARRAY JOIN arr AS a, arrayEnumerate(arr) AS num;
┌─s─────┬─arr─────┬─a─┬─num─┬─arrayEnumerate(arr)─┐
│ Hello │ [1,2] │ 1 │ 1 │ [1,2] │
│ Hello │ [1,2] │ 2 │ 2 │ [1,2] │
│ World │ [3,4,5] │ 3 │ 1 │ [1,2,3] │
│ World │ [3,4,5] │ 4 │ 2 │ [1,2,3] │
│ World │ [3,4,5] │ 5 │ 3 │ [1,2,3] │
└───────┴─────────┴───┴─────┴─────────────────────┘
İç içe veri yapısı ile dizi birleştirme
ARRAY
Jo "in " ile de çalışır iç içe veri yapıları. Örnek:
CREATE TABLE nested_test
(
s String,
nest Nested(
x UInt8,
y UInt32)
) ENGINE = Memory;
INSERT INTO nested_test
VALUES ('Hello', [1,2], [10,20]), ('World', [3,4,5], [30,40,50]), ('Goodbye', [], []);
┌─s───────┬─nest.x──┬─nest.y─────┐
│ Hello │ [1,2] │ [10,20] │
│ World │ [3,4,5] │ [30,40,50] │
│ Goodbye │ [] │ [] │
└─────────┴─────────┴────────────┘
SELECT s, `nest.x`, `nest.y`
FROM nested_test
ARRAY JOIN nest;
┌─s─────┬─nest.x─┬─nest.y─┐
│ Hello │ 1 │ 10 │
│ Hello │ 2 │ 20 │
│ World │ 3 │ 30 │
│ World │ 4 │ 40 │
│ World │ 5 │ 50 │
└───────┴────────┴────────┘
İç içe geçmiş veri yapılarının adlarını belirtirken ARRAY JOIN
anlam aynıdır ARRAY JOIN
içerdiği tüm dizi öğeleri ile. Örnekler aşağıda listelenmiştir:
SELECT s, `nest.x`, `nest.y`
FROM nested_test
ARRAY JOIN `nest.x`, `nest.y`;
┌─s─────┬─nest.x─┬─nest.y─┐
│ Hello │ 1 │ 10 │
│ Hello │ 2 │ 20 │
│ World │ 3 │ 30 │
│ World │ 4 │ 40 │
│ World │ 5 │ 50 │
└───────┴────────┴────────┘
Bu varyasyon da mantıklı:
SELECT s, `nest.x`, `nest.y`
FROM nested_test
ARRAY JOIN `nest.x`;
┌─s─────┬─nest.x─┬─nest.y─────┐
│ Hello │ 1 │ [10,20] │
│ Hello │ 2 │ [10,20] │
│ World │ 3 │ [30,40,50] │
│ World │ 4 │ [30,40,50] │
│ World │ 5 │ [30,40,50] │
└───────┴────────┴────────────┘
Bir diğer ad, iç içe geçmiş bir veri yapısı için kullanılabilir. JOIN
sonuç veya kaynak dizi. Örnek:
SELECT s, `n.x`, `n.y`, `nest.x`, `nest.y`
FROM nested_test
ARRAY JOIN nest AS n;
┌─s─────┬─n.x─┬─n.y─┬─nest.x──┬─nest.y─────┐
│ Hello │ 1 │ 10 │ [1,2] │ [10,20] │
│ Hello │ 2 │ 20 │ [1,2] │ [10,20] │
│ World │ 3 │ 30 │ [3,4,5] │ [30,40,50] │
│ World │ 4 │ 40 │ [3,4,5] │ [30,40,50] │
│ World │ 5 │ 50 │ [3,4,5] │ [30,40,50] │
└───────┴─────┴─────┴─────────┴────────────┘
Kullanma örneği arrayEnumerate işlev:
SELECT s, `n.x`, `n.y`, `nest.x`, `nest.y`, num
FROM nested_test
ARRAY JOIN nest AS n, arrayEnumerate(`nest.x`) AS num;
┌─s─────┬─n.x─┬─n.y─┬─nest.x──┬─nest.y─────┬─num─┐
│ Hello │ 1 │ 10 │ [1,2] │ [10,20] │ 1 │
│ Hello │ 2 │ 20 │ [1,2] │ [10,20] │ 2 │
│ World │ 3 │ 30 │ [3,4,5] │ [30,40,50] │ 1 │
│ World │ 4 │ 40 │ [3,4,5] │ [30,40,50] │ 2 │
│ World │ 5 │ 50 │ [3,4,5] │ [30,40,50] │ 3 │
└───────┴─────┴─────┴─────────┴────────────┴─────┘
Jo
Verileri normal olarak birleştirir SQL JOIN anlama.
!!! info "Not" İlgili ARRAY JOIN.
SELECT <expr_list>
FROM <left_subquery>
[GLOBAL] [ANY|ALL] [INNER|LEFT|RIGHT|FULL|CROSS] [OUTER] JOIN <right_subquery>
(ON <expr_list>)|(USING <column_list>) ...
Tablo adları yerine belirtilebilir <left_subquery>
ve <right_subquery>
. Bu eşdeğerdir SELECT * FROM table
alt sorgu, tablonun sahip olduğu özel bir durum dışında Katmak engine – an array prepared for joining.
Desteklenen Türleri JOIN
INNER JOIN
(veyaJOIN
)LEFT JOIN
(veyaLEFT OUTER JOIN
)RIGHT JOIN
(veyaRIGHT OUTER JOIN
)FULL JOIN
(veyaFULL OUTER JOIN
)CROSS JOIN
(veya,
)
Standarda bakın SQL JOIN açıklama.
Çoklu birleştirme
Sorguları gerçekleştiren ClickHouse, çoklu tablo birleşimlerini iki tablo birleşimlerinin sırasına yeniden yazar. Örneğin, JOIN ClickHouse için dört tablo varsa birinci ve ikinci katılır, ardından üçüncü tablo ile sonuç katılır ve son adımda dördüncü bir katılır.
Bir sorgu içeriyorsa WHERE
yan tümcesi, ClickHouse Ara birleştirme aracılığıyla bu yan tümcesi filtreleri pushdown çalışır. Filtreyi her Ara birleşime uygulayamazsa, tüm birleşimler tamamlandıktan sonra clickhouse filtreleri uygular.
Biz tavsiye JOIN ON
veya JOIN USING
sorguları oluşturmak için sözdizimi. Mesela:
SELECT * FROM t1 JOIN t2 ON t1.a = t2.a JOIN t3 ON t1.a = t3.a
Virgülle ayrılmış tablo listelerini kullanabilirsiniz. FROM
yan. Mesela:
SELECT * FROM t1, t2, t3 WHERE t1.a = t2.a AND t1.a = t3.a
Bu sözdizimleri karıştırmayın.
ClickHouse virgülle sözdizimini doğrudan desteklemez, bu yüzden bunları kullanmanızı önermiyoruz. Algoritma, sorguyu şu şekilde yeniden yazmaya çalışır: CROSS JOIN
ve INNER JOIN
yan tümceleri ve sonra sorgu işleme devam eder. Sorguyu yeniden yazarken, ClickHouse performansı ve bellek tüketimini en iyi duruma getirmeye çalışır. Varsayılan olarak, ClickHouse virgülleri bir INNER JOIN
CLA anduse and conver andts INNER JOIN
-e doğru CROSS JOIN
algoritma bunu garanti edemez zaman INNER JOIN
gerekli verileri döndürür.
Katılık
ALL
— If the right table has several matching rows, ClickHouse creates a Kartezyen ürün eşleşen satırlardan. Bu standartJOIN
SQL davranış.ANY
— If the right table has several matching rows, only the first one found is joined. If the right table has only one matching row, the results of queries withANY
veALL
anahtar kelimeler aynıdır.ASOF
— For joining sequences with a non-exact match.ASOF JOIN
kullanım aşağıda açıklanmıştır.
ASOF JOIN kullanımı
ASOF JOIN
tam olarak eşleşmeyen kayıtlara katılmanız gerektiğinde kullanışlıdır.
İçin tablolar ASOF JOIN
sıralı bir sıra sütunu olmalıdır. Bu sütun bir tabloda tek başına olamaz ve veri türlerinden biri olmalıdır: UInt32
, UInt64
, Float32
, Float64
, Date
, ve DateTime
.
Sözdizimi ASOF JOIN ... ON
:
SELECT expressions_list
FROM table_1
ASOF LEFT JOIN table_2
ON equi_cond AND closest_match_cond
Herhangi bir sayıda eşitlik koşulunu ve tam olarak en yakın eşleşme koşulunu kullanabilirsiniz. Mesela, SELECT count() FROM table_1 ASOF LEFT JOIN table_2 ON table_1.a == table_2.b AND table_2.t <= table_1.t
.
En yakın maç için desteklenen koşullar: >
, >=
, <
, <=
.
Sözdizimi ASOF JOIN ... USING
:
SELECT expressions_list
FROM table_1
ASOF JOIN table_2
USING (equi_column1, ... equi_columnN, asof_column)
ASOF JOIN
kullanma equi_columnX
eşit onliğe katılma ve asof_column
ile en yakın maça katılmak için table_1.asof_column >= table_2.asof_column
koşul. Bu asof_column
sütun her zaman sonuncusu USING
yan.
Örneğin, aşağıdaki tabloları göz önünde bulundurun:
``` Metin table_1 table_2
olay / ev_time / user_id olay / ev_time / user_id