ClickHouse/docs/ja/engines/table-engines/mergetree-family/summingmergetree.md

machine_translated	machine_translated_rev	toc_priority	toc_title
true	72537a2d52	34	サミングマーゲツリー

サミングマーゲツリー

エンジンはから継承します メルゲツリー. 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）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。

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。

テーブルの作成

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE = SummingMergeTree([columns])
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[SAMPLE BY expr]
[SETTINGS name=value, ...]

説明リクエストパラメータの参照 要求の説明.

Sumingmergetreeのパラメータ

• 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。 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。

  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。

クエリ句

を作成するとき SummingMergeTree 同じテーブル 句 を作成するときのように必要です。 MergeTree テーブル。

推奨されていません法テーブルを作成する

!!! attention "注意" 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。

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE [=] SummingMergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity, [columns])

以下を除くすべてのパラメータ columns と同じ意味を持つ MergeTree.

• columns — tuple with names of columns values of which will be summarized. Optional parameter. For a description, see the text above.

使用例

次の表を考えます:

CREATE TABLE summtt
(
    key UInt32,
    value UInt32
)
ENGINE = SummingMergeTree()
ORDER BY key

データを挿入する:

INSERT INTO summtt Values(1,1),(1,2),(2,1)

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）ので、集計関数を使用します sum と GROUP BY クエリ内の句。

SELECT key, sum(value) FROM summtt GROUP BY key

┌─key─┬─sum(value)─┐
│   2 │          1 │
│   1 │          3 │
└─────┴────────────┘

データ処理

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

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() 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。

合計の共通ルール

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.

合計のすべての列の値が0の場合、行は削除されます。

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。

主キーの列の値は集計されません。

Aggregatefunction列の合計

の列に対して AggregateFunctionタイプ ClickHouseとして振る舞うと考えられてい AggregatingMergeTree 機能に従って集計するエンジン。

入れ子構造

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。

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:

• 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,
• 他の列は算術演算です (*Int*, Float32/64) それを呼びましょう (values...),

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...).

例:

[(1, 100)] + [(2, 150)] -> [(1, 100), (2, 150)]
[(1, 100)] + [(1, 150)] -> [(1, 250)]
[(1, 100)] + [(1, 150), (2, 150)] -> [(1, 250), (2, 150)]
[(1, 100), (2, 150)] + [(1, -100)] -> [(2, 150)]

データを要求するときは、 sumMap(キー、値) の集合のための関数 Map.

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。

元の記事