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machine_translated: true
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# AggregatingMergeTree {#aggregatingmergetree}
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Le moteur hérite de [MergeTree](mergetree.md#table_engines-mergetree), modifier la logique pour les parties de données Fusion. ClickHouse remplace toutes les lignes avec la même clé primaire (ou, plus précisément, avec la même [clé de tri](mergetree.md)) avec une seule ligne (dans un rayon d'une partie des données) qui stocke une combinaison d'états de fonctions d'agrégation.
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Vous pouvez utiliser `AggregatingMergeTree` tables pour l'agrégation incrémentielle des données, y compris pour les vues matérialisées agrégées.
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Le moteur traite toutes les colonnes avec [AggregateFunction](../../data_types/nested_data_structures/aggregatefunction.md) type.
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Il est approprié d'utiliser `AggregatingMergeTree` si elle réduit le nombre de lignes par commande.
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## Création d'une Table {#creating-a-table}
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``` sql
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CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
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(
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name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
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name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
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...
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) ENGINE = AggregatingMergeTree()
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[PARTITION BY expr]
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[ORDER BY expr]
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[SAMPLE BY expr]
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[TTL expr]
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[SETTINGS name=value, ...]
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```
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Pour une description des paramètres de requête, voir [demande de description](../../query_language/create.md).
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**Les clauses de requête**
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Lors de la création d'un `AggregatingMergeTree` la table de la même [clause](mergetree.md) sont nécessaires, comme lors de la création d'un `MergeTree` table.
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<details markdown="1">
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<summary>Méthode obsolète pour créer une Table</summary>
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!!! attention "Attention"
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N'utilisez pas cette méthode dans les nouveaux projets et, si possible, remplacez les anciens projets par la méthode décrite ci-dessus.
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``` sql
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CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
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(
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name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
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name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
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...
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) ENGINE [=] AggregatingMergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity)
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```
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Tous les paramètres ont la même signification que dans `MergeTree`.
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</details>
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## Sélectionner et insérer {#select-and-insert}
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Pour insérer des données, utilisez [INSERT SELECT](../../query_language/insert_into.md) requête avec l'ensemble-l'État des fonctions.
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Lors de la sélection des données `AggregatingMergeTree` table, utilisez `GROUP BY` et les mêmes fonctions d'agrégat que lors de l'insertion de données, mais en utilisant `-Merge` suffixe.
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Dans les résultats de `SELECT` requête, les valeurs de `AggregateFunction` type ont une représentation binaire spécifique à l'implémentation pour tous les formats de sortie ClickHouse. Si les données de vidage dans, par exemple, `TabSeparated` format avec `SELECT` requête alors ce vidage peut être chargé en utilisant `INSERT` requête.
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## Exemple D'une vue matérialisée agrégée {#example-of-an-aggregated-materialized-view}
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`AggregatingMergeTree` vue matérialisée qui regarde le `test.visits` table:
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``` sql
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CREATE MATERIALIZED VIEW test.basic
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ENGINE = AggregatingMergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(StartDate) ORDER BY (CounterID, StartDate)
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AS SELECT
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CounterID,
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StartDate,
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sumState(Sign) AS Visits,
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uniqState(UserID) AS Users
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FROM test.visits
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GROUP BY CounterID, StartDate;
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```
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Insertion de données dans la `test.visits` table.
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``` sql
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INSERT INTO test.visits ...
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```
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Les données sont insérées dans la table et la vue `test.basic` que va effectuer l'agrégation.
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Pour obtenir les données agrégées, nous devons exécuter une requête telle que `SELECT ... GROUP BY ...` à partir de la vue `test.basic`:
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``` sql
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SELECT
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StartDate,
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sumMerge(Visits) AS Visits,
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uniqMerge(Users) AS Users
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FROM test.basic
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GROUP BY StartDate
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ORDER BY StartDate;
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```
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[Article Original](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/aggregatingmergetree/) <!--hide-->
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