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https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
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machine_translated: true
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machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
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toc_priority: 34
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toc_title: "\u30B5\u30DF\u30F3\u30B0\u30DE\u30FC\u30B2\u30C4\u30EA\u30FC"
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# サミングマーゲツリー {#summingmergetree}
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エンジンはから継承します [メルゲツリー](mergetree.md#table_engines-mergetree). 違いは、データ部分をマージするときに `SummingMergeTree` テーブルClickHouseは、すべての行を同じ主キー（またはより正確には同じキー）で置き換えます [ソートキー](mergetree.md)）数値データ型の列の集計値を含む行。 並べ替えキーが単一のキー値が多数の行に対応するように構成されている場合、ストレージ容量が大幅に削減され、データ選択が高速化されます。
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エンジンを一緒に使用することをお勧めします `MergeTree`. 完全なデータを格納する `MergeTree` テーブルおよび使用 `SummingMergeTree` たとえば、レポートの準備時など、集計データを格納する場合。 このようなアプローチを防ぎまらな貴重なデータにより正しく構成しその有効なタイプを利用します。
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## テーブルの作成 {#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 = SummingMergeTree([columns])
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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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[SETTINGS name=value, ...]
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```
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説明リクエストパラメータの参照 [要求の説明](../../../sql-reference/statements/create.md).
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**Sumingmergetreeのパラメータ**
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- `columns` -値が集計される列の名前を持つタプル。 任意パラメータ。
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列は数値型である必要があり、主キーには含まれていない必要があります。
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もし `columns` 指定されていないClickHouseは、主キーにない数値データ型を持つすべての列の値を集計します。
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**クエリ句**
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を作成するとき `SummingMergeTree` 同じテーブル [句](mergetree.md) を作成するときのように必要です。 `MergeTree` テーブル。
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<details markdown="1">
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<summary>推奨されていません法テーブルを作成する</summary>
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!!! attention "注意"
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可能であれば、古いプロジェクトを上記の方法に切り替えてください。
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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 [=] SummingMergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity, [columns])
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```
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以下を除くすべてのパラメータ `columns` と同じ意味を持つ `MergeTree`.
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- `columns` — tuple with names of columns values of which will be summarized. Optional parameter. For a description, see the text above.
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</details>
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## 使用例 {#usage-example}
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次の表を考えます:
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``` sql
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CREATE TABLE summtt
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(
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key UInt32,
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value UInt32
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)
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ENGINE = SummingMergeTree()
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ORDER BY key
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```
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データを挿入する:
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``` sql
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INSERT INTO summtt Values(1,1),(1,2),(2,1)
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```
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ClickHouseは完全ではないすべての行を合計可能性があります ([以下を参照](#data-processing)）ので、集計関数を使用します `sum` と `GROUP BY` クエリ内の句。
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``` sql
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SELECT key, sum(value) FROM summtt GROUP BY key
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```
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``` text
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┌─key─┬─sum(value)─┐
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│ 2 │ 1 │
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│ 1 │ 3 │
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└─────┴────────────┘
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```
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## データ処理 {#data-processing}
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データがテーブルに挿入されると、そのまま保存されます。 ClickHouseは、データの挿入された部分を定期的にマージし、これは、同じ主キーを持つ行が合計され、結果として得られるデータの各部分に対して行に置き換えられる
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ClickHouse can merge the data parts so that different resulting parts of data cat consist rows with the same primary key, i.e. the summation will be incomplete. Therefore (`SELECT`)集計関数 [和()](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-sum) と `GROUP BY` 上記の例で説明したように、クエリで句を使用する必要があります。
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### 合計の共通ルール {#common-rules-for-summation}
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数値データ型の列の値が集計されます。 列のセットは、パラメータによって定義されます `columns`.
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合計のすべての列の値が0の場合、行は削除されます。
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Columnが主キーになく、集計されていない場合は、既存の値から任意の値が選択されます。
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主キーの列の値は集計されません。
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### Aggregatefunction列の合計 {#the-summation-in-the-aggregatefunction-columns}
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の列に対して [AggregateFunctionタイプ](../../../sql-reference/data-types/aggregatefunction.md) ClickHouseとして振る舞うと考えられてい [AggregatingMergeTree](aggregatingmergetree.md) 機能に従って集計するエンジン。
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### 入れ子構造 {#nested-structures}
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テーブルでネストしたデータ構造と加工"と言われています。
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入れ子になったテーブルの名前が `Map` また、以下の条件を満たす少なくとも二つの列が含まれています:
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- 最初の列は数値です `(*Int*, Date, DateTime)` または文字列 `(String, FixedString)` それを呼びましょう `key`,
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- 他の列は算術演算です `(*Int*, Float32/64)` それを呼びましょう `(values...)`,
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次に、この入れ子になったテーブルは `key => (values...)` その行をマージするとき、二つのデータセットの要素は `key` 対応するの合計と `(values...)`.
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例:
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``` text
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[(1, 100)] + [(2, 150)] -> [(1, 100), (2, 150)]
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[(1, 100)] + [(1, 150)] -> [(1, 250)]
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[(1, 100)] + [(1, 150), (2, 150)] -> [(1, 250), (2, 150)]
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[(1, 100), (2, 150)] + [(1, -100)] -> [(2, 150)]
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```
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データを要求するときは、 [sumMap(キー、値)](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference.md) の集合のための関数 `Map`.
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入れ子になったデータ構造の場合、合計のために列のタプルにその列を指定する必要はありません。
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[元の記事](https://clickhouse.com/docs/en/operations/table_engines/summingmergetree/) <!--hide-->
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