ClickHouse/docs/ja/engines/table-engines/mergetree-family/aggregatingmergetree.md
Ivan Blinkov cd14f9ebcb
SQL reference refactoring (#10857)
* split up select.md

* array-join.md basic refactoring

* distinct.md basic refactoring

* format.md basic refactoring

* from.md basic refactoring

* group-by.md basic refactoring

* having.md basic refactoring

* additional index.md refactoring

* into-outfile.md basic refactoring

* join.md basic refactoring

* limit.md basic refactoring

* limit-by.md basic refactoring

* order-by.md basic refactoring

* prewhere.md basic refactoring

* adjust operators/index.md links

* adjust sample.md links

* adjust more links

* adjust operatots links

* fix some links

* adjust aggregate function article titles

* basic refactor of remaining select clauses

* absolute paths in make_links.sh

* run make_links.sh

* remove old select.md locations

* translate docs/es

* translate docs/fr

* translate docs/fa

* remove old operators.md location

* change operators.md links

* adjust links in docs/es

* adjust links in docs/es

* minor texts adjustments

* wip

* update machine translations to use new links

* fix changelog

* es build fixes

* get rid of some select.md links

* temporary adjust ru links

* temporary adjust more ru links

* improve curly brace handling

* adjust ru as well

* fa build fix

* ru link fixes

* zh link fixes

* temporary disable part of anchor checks
2020-05-15 07:34:54 +03:00

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machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 35
toc_title: AggregatingMergeTree
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# Aggregatingmergetree {#aggregatingmergetree}
エンジンはから継承します [メルゲツリー](mergetree.md#table_engines-mergetree)、データ部分のマージのロジックを変更する。 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))集計関数の状態の組み合わせを格納する単一の行(一つのデータ部分内)を持つ。
以下を使用できます `AggregatingMergeTree` 集計されたマテリアライズドビューを含む、増分データ集計用の表。
エンジンは、次の型のすべての列を処理します:
- [AggregateFunction](../../../sql-reference/data-types/aggregatefunction.md)
- [SimpleAggregateFunction](../../../sql-reference/data-types/simpleaggregatefunction.md)
使用することは適切です `AggregatingMergeTree` 注文によって行数を減らす場合。
## テーブルの作成 {#creating-a-table}
``` 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()
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[SAMPLE BY expr]
[TTL expr]
[SETTINGS name=value, ...]
```
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).
**クエリ句**
を作成するとき `AggregatingMergeTree` 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。
<details markdown="1">
<summary>推奨されていません法テーブルを作成する</summary>
!!! 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。
``` 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)
```
すべてのパラメータは、inと同じ意味を持ちます `MergeTree`.
</details>
## 選択と挿入 {#select-and-insert}
データを挿入するには、 [INSERT SELECT](../../../sql-reference/statements/insert-into.md) aggregate-State-functionsを使用したクエリ。
データを選択するとき `AggregatingMergeTree` テーブル、使用 `GROUP BY` データを挿入するときと同じ集計関数ですが、 `-Merge` 接尾辞。
の結果 `SELECT` クエリ、の値 `AggregateFunction` typeは、すべてのClickHouse出力形式に対して実装固有のバイナリ表現を持ちます。 たとえば、データをダンプする場合, `TabSeparated` フォーマット `SELECT` 次に、このダンプを次のようにロードします `INSERT` クエリ。
## 集約マテリアライズドビューの例 {#example-of-an-aggregated-materialized-view}
`AggregatingMergeTree` これは、 `test.visits` テーブル:
``` 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;
```
にデータを挿入する `test.visits` テーブル。
``` sql
INSERT INTO test.visits ...
```
データはテーブルとビューの両方に挿入されます `test.basic` それは集計を実行します。
集計データを取得するには、次のようなクエリを実行する必要があります `SELECT ... GROUP BY ...` ビューから `test.basic`:
``` sql
SELECT
StartDate,
sumMerge(Visits) AS Visits,
uniqMerge(Users) AS Users
FROM test.basic
GROUP BY StartDate
ORDER BY StartDate;
```
[元の記事](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/table_engines/aggregatingmergetree/) <!--hide-->