ClickHouse/docs/ru/operations/table_engines/aggregatingmergetree.md
2018-12-04 21:08:25 +03:00

97 lines
4.9 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

<a name="table_engine-aggregatingmergetree"></a>
# AggregatingMergeTree
Движок наследует функциональность [MergeTree](mergetree.md#table_engines-mergetree), изменяя логику слияния кусков данных. Все строки с одинаковым первичным ключом (точнее, с одинаковым [ключом сортировки](mergetree.md#table_engines-mergetree-sorting_key)) ClickHouse заменяет на одну (в пределах одного куска данных), которая хранит объединение состояний агрегатных функций.
Таблицы типа `AggregatingMergeTree` могут использоваться для инкрементальной агрегации данных, в том числе, для агрегирующих материализованных представлений.
Движок обрабатывает все столбцы типа [AggregateFunction](../../data_types/nested_data_structures/aggregatefunction.md#data_type-aggregatefunction).
Использование `AggregatingMergeTree` оправдано только в том случае, когда это уменьшает количество строк на порядки.
## Создание таблицы
```
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, ...]
```
Описание параметров запроса смотрите в [описании запроса](../../query_language/create.md#query_language-queries-create_table).
**Секции запроса**
При создании таблицы `AggregatingMergeTree` используются те же [секции](mergetree.md#table_engines-mergetree-configuring), что и при создании таблицы `MergeTree`.
<details markdown="1"><summary>Устаревший способ создания таблицы</summary>
!!! attention
Не используйте этот способ в новых проектах и по возможности переведите старые проекты на способ описанный выше.
```sql
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)
```
Все параметры имеют то же значение, что в и `MergeTree`.
</details>
## SELECT/INSERT данных
Для вставки данных используйте `INSERT SELECT` с агрегатными `-State`-функциями.
При выборке данных из таблицы `AggregatingMergeTree`, используйте `GROUP BY` и те же агрегатные функции, что и при вставке данных, но с суффиксом `-Merge`.
В запросах `SELECT` значения типа `AggregateFunction` выводятся во всех форматах, которые поддерживает ClickHouse, в виде implementation-specific бинарных данных. Если с помощью `SELECT` выполнить дамп данных, например, в формат `TabSeparated`, то потом этот дамп можно загрузить обратно с помощью запроса `INSERT`.
## Пример агрегирущего материализованного представления
Создаём материализованное представление типа `AggregatingMergeTree`, следящее за таблицей `test.visits`:
``` sql
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;
```
Вставляем данные в таблицу `test.visits`:
``` sql
INSERT INTO test.visits ...
```
Данные окажутся и в таблице и в представлении `test.basic`, которое выполнит агрегацию.
Чтобы получить агрегированные данные, выполним запрос вида `SELECT ... GROUP BY ...` из представления `test.basic`:
``` sql
SELECT
StartDate,
sumMerge(Visits) AS Visits,
uniqMerge(Users) AS Users
FROM test.basic
GROUP BY StartDate
ORDER BY StartDate;
```
[Оригинальная статья](https://clickhouse.yandex/docs/ru/operations/table_engines/aggregatingmergetree/) <!--hide-->