mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
synced 2024-09-21 01:00:48 +00:00
275 lines
21 KiB
Markdown
275 lines
21 KiB
Markdown
---
|
||
slug: /ru/sql-reference/statements/select/group-by
|
||
sidebar_label: GROUP BY
|
||
---
|
||
|
||
# Секция GROUP BY {#select-group-by-clause}
|
||
|
||
Секция `GROUP BY` переключает `SELECT` запрос в режим агрегации, который работает следующим образом:
|
||
|
||
- Секция `GROUP BY` содержит список выражений (или одно выражение, которое считается списком длины один). Этот список действует как «ключ группировки», в то время как каждое отдельное выражение будет называться «ключевым выражением».
|
||
- Все выражения в секциях [SELECT](index.md), [HAVING](having.md), и [ORDER BY](order-by.md) статьи **должны** быть вычисленными на основе ключевых выражений **или** на [агрегатных функций](../../../sql-reference/aggregate-functions/index.md) над неключевыми выражениями (включая столбцы). Другими словами, каждый столбец, выбранный из таблицы, должен использоваться либо в ключевом выражении, либо внутри агрегатной функции, но не в обоих.
|
||
- В результате агрегирования `SELECT` запрос будет содержать столько строк, сколько было уникальных значений ключа группировки в исходной таблице. Обычно агрегация значительно уменьшает количество строк, часто на порядки, но не обязательно: количество строк остается неизменным, если все исходные значения ключа группировки ценности были различны.
|
||
|
||
Если вы хотите для группировки данных в таблице указывать номера столбцов, а не названия, включите настройку [enable_positional_arguments](../../../operations/settings/settings.md#enable-positional-arguments).
|
||
|
||
:::note "Примечание"
|
||
Есть ещё один способ запустить агрегацию по таблице. Если запрос содержит столбцы исходной таблицы только внутри агрегатных функций, то `GROUP BY` секцию можно опустить, и предполагается агрегирование по пустому набору ключей. Такие запросы всегда возвращают ровно одну строку.
|
||
:::
|
||
## Обработка NULL {#null-processing}
|
||
|
||
При агрегации ClickHouse интерпретирует [NULL](../../syntax.md#null-literal) как обычное значение, то есть `NULL==NULL`. Это отличается от обработки `NULL` в большинстве других контекстов.
|
||
|
||
Предположим, что у вас есть эта таблица:
|
||
|
||
``` text
|
||
┌─x─┬────y─┐
|
||
│ 1 │ 2 │
|
||
│ 2 │ ᴺᵁᴸᴸ │
|
||
│ 3 │ 2 │
|
||
│ 3 │ 3 │
|
||
│ 3 │ ᴺᵁᴸᴸ │
|
||
└───┴──────┘
|
||
```
|
||
|
||
Запрос `SELECT sum(x), y FROM t_null_big GROUP BY y` выведет:
|
||
|
||
``` text
|
||
┌─sum(x)─┬────y─┐
|
||
│ 4 │ 2 │
|
||
│ 3 │ 3 │
|
||
│ 5 │ ᴺᵁᴸᴸ │
|
||
└────────┴──────┘
|
||
```
|
||
|
||
Видно, что `GROUP BY` для `У = NULL` просуммировал `x`, как будто `NULL` — это значение.
|
||
|
||
Если в `GROUP BY` передать несколько ключей, то в результате мы получим все комбинации выборки, как если бы `NULL` был конкретным значением.
|
||
|
||
## Модификатор WITH ROLLUP {#with-rollup-modifier}
|
||
|
||
Модификатор `WITH ROLLUP` применяется для подсчета подытогов для ключевых выражений. При этом учитывается порядок следования ключевых выражений в списке `GROUP BY`. Подытоги подсчитываются в обратном порядке: сначала для последнего ключевого выражения в списке, потом для предпоследнего и так далее вплоть до самого первого ключевого выражения.
|
||
|
||
Строки с подытогами добавляются в конец результирующей таблицы. В колонках, по которым строки уже сгруппированы, указывается значение `0` или пустая строка.
|
||
|
||
:::note "Примечание"
|
||
Если в запросе есть секция [HAVING](../../../sql-reference/statements/select/having.md), она может повлиять на результаты расчета подытогов.
|
||
:::
|
||
**Пример**
|
||
|
||
Рассмотрим таблицу t:
|
||
|
||
```text
|
||
┌─year─┬─month─┬─day─┐
|
||
│ 2019 │ 1 │ 5 │
|
||
│ 2019 │ 1 │ 15 │
|
||
│ 2020 │ 1 │ 5 │
|
||
│ 2020 │ 1 │ 15 │
|
||
│ 2020 │ 10 │ 5 │
|
||
│ 2020 │ 10 │ 15 │
|
||
└──────┴───────┴─────┘
|
||
```
|
||
|
||
Запрос:
|
||
|
||
```sql
|
||
SELECT year, month, day, count(*) FROM t GROUP BY year, month, day WITH ROLLUP;
|
||
```
|
||
|
||
Поскольку секция `GROUP BY` содержит три ключевых выражения, результат состоит из четырех таблиц с подытогами, которые как бы "сворачиваются" справа налево:
|
||
|
||
- `GROUP BY year, month, day`;
|
||
- `GROUP BY year, month` (а колонка `day` заполнена нулями);
|
||
- `GROUP BY year` (теперь обе колонки `month, day` заполнены нулями);
|
||
- и общий итог (все три колонки с ключевыми выражениями заполнены нулями).
|
||
|
||
```text
|
||
┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐
|
||
│ 2020 │ 10 │ 15 │ 1 │
|
||
│ 2020 │ 1 │ 5 │ 1 │
|
||
│ 2019 │ 1 │ 5 │ 1 │
|
||
│ 2020 │ 1 │ 15 │ 1 │
|
||
│ 2019 │ 1 │ 15 │ 1 │
|
||
│ 2020 │ 10 │ 5 │ 1 │
|
||
└──────┴───────┴─────┴─────────┘
|
||
┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐
|
||
│ 2019 │ 1 │ 0 │ 2 │
|
||
│ 2020 │ 1 │ 0 │ 2 │
|
||
│ 2020 │ 10 │ 0 │ 2 │
|
||
└──────┴───────┴─────┴─────────┘
|
||
┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐
|
||
│ 2019 │ 0 │ 0 │ 2 │
|
||
│ 2020 │ 0 │ 0 │ 4 │
|
||
└──────┴───────┴─────┴─────────┘
|
||
┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐
|
||
│ 0 │ 0 │ 0 │ 6 │
|
||
└──────┴───────┴─────┴─────────┘
|
||
```
|
||
|
||
## Модификатор WITH CUBE {#with-cube-modifier}
|
||
|
||
Модификатор `WITH CUBE` применяется для расчета подытогов по всем комбинациям группировки ключевых выражений в списке `GROUP BY`.
|
||
|
||
Строки с подытогами добавляются в конец результирующей таблицы. В колонках, по которым выполняется группировка, указывается значение `0` или пустая строка.
|
||
|
||
:::note "Примечание"
|
||
Если в запросе есть секция [HAVING](../../../sql-reference/statements/select/having.md), она может повлиять на результаты расчета подытогов.
|
||
:::
|
||
**Пример**
|
||
|
||
Рассмотрим таблицу t:
|
||
|
||
```text
|
||
┌─year─┬─month─┬─day─┐
|
||
│ 2019 │ 1 │ 5 │
|
||
│ 2019 │ 1 │ 15 │
|
||
│ 2020 │ 1 │ 5 │
|
||
│ 2020 │ 1 │ 15 │
|
||
│ 2020 │ 10 │ 5 │
|
||
│ 2020 │ 10 │ 15 │
|
||
└──────┴───────┴─────┘
|
||
```
|
||
|
||
Query:
|
||
|
||
```sql
|
||
SELECT year, month, day, count(*) FROM t GROUP BY year, month, day WITH CUBE;
|
||
```
|
||
|
||
Поскольку секция `GROUP BY` содержит три ключевых выражения, результат состоит из восьми таблиц с подытогами — по таблице для каждой комбинации ключевых выражений:
|
||
|
||
- `GROUP BY year, month, day`
|
||
- `GROUP BY year, month`
|
||
- `GROUP BY year, day`
|
||
- `GROUP BY year`
|
||
- `GROUP BY month, day`
|
||
- `GROUP BY month`
|
||
- `GROUP BY day`
|
||
- и общий итог.
|
||
|
||
Колонки, которые не участвуют в `GROUP BY`, заполнены нулями.
|
||
|
||
```text
|
||
┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐
|
||
│ 2020 │ 10 │ 15 │ 1 │
|
||
│ 2020 │ 1 │ 5 │ 1 │
|
||
│ 2019 │ 1 │ 5 │ 1 │
|
||
│ 2020 │ 1 │ 15 │ 1 │
|
||
│ 2019 │ 1 │ 15 │ 1 │
|
||
│ 2020 │ 10 │ 5 │ 1 │
|
||
└──────┴───────┴─────┴─────────┘
|
||
┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐
|
||
│ 2019 │ 1 │ 0 │ 2 │
|
||
│ 2020 │ 1 │ 0 │ 2 │
|
||
│ 2020 │ 10 │ 0 │ 2 │
|
||
└──────┴───────┴─────┴─────────┘
|
||
┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐
|
||
│ 2020 │ 0 │ 5 │ 2 │
|
||
│ 2019 │ 0 │ 5 │ 1 │
|
||
│ 2020 │ 0 │ 15 │ 2 │
|
||
│ 2019 │ 0 │ 15 │ 1 │
|
||
└──────┴───────┴─────┴─────────┘
|
||
┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐
|
||
│ 2019 │ 0 │ 0 │ 2 │
|
||
│ 2020 │ 0 │ 0 │ 4 │
|
||
└──────┴───────┴─────┴─────────┘
|
||
┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐
|
||
│ 0 │ 1 │ 5 │ 2 │
|
||
│ 0 │ 10 │ 15 │ 1 │
|
||
│ 0 │ 10 │ 5 │ 1 │
|
||
│ 0 │ 1 │ 15 │ 2 │
|
||
└──────┴───────┴─────┴─────────┘
|
||
┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐
|
||
│ 0 │ 1 │ 0 │ 4 │
|
||
│ 0 │ 10 │ 0 │ 2 │
|
||
└──────┴───────┴─────┴─────────┘
|
||
┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐
|
||
│ 0 │ 0 │ 5 │ 3 │
|
||
│ 0 │ 0 │ 15 │ 3 │
|
||
└──────┴───────┴─────┴─────────┘
|
||
┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐
|
||
│ 0 │ 0 │ 0 │ 6 │
|
||
└──────┴───────┴─────┴─────────┘
|
||
```
|
||
|
||
|
||
## Модификатор WITH TOTALS {#with-totals-modifier}
|
||
|
||
Если указан модификатор `WITH TOTALS`, то будет посчитана ещё одна строчка, в которой в столбцах-ключах будут содержаться значения по умолчанию (нули, пустые строки), а в столбцах агрегатных функций - значения, посчитанные по всем строкам («тотальные» значения).
|
||
|
||
Этот дополнительный ряд выводится только в форматах `JSON*`, `TabSeparated*`, и `Pretty*`, отдельно от других строк:
|
||
|
||
- В `JSON*` форматах, эта строка выводится как отдельное поле ‘totals’.
|
||
- В `TabSeparated*` форматах, строка идет после основного результата, через дополнительную пустую строку (после остальных данных).
|
||
- В `Pretty*` форматах, строка выводится в виде отдельной таблицы после основного результата.
|
||
- В других форматах она не доступна.
|
||
|
||
:::note "Примечание"
|
||
totals выводится только в результатах запросов `SELECT`, и не вывоводится в `INSERT INTO ... SELECT`.
|
||
:::
|
||
При использовании секции [HAVING](having.md) поведение `WITH TOTALS` контролируется настройкой `totals_mode`.
|
||
|
||
### Настройка обработки итогов {#configuring-totals-processing}
|
||
|
||
По умолчанию `totals_mode = 'before_having'`. В этом случае totals считается по всем строчкам, включая непрошедших через HAVING и max_rows_to_group_by.
|
||
|
||
Остальные варианты учитывают в totals только строчки, прошедшие через HAVING, и имеют разное поведение при наличии настройки `max_rows_to_group_by` и `group_by_overflow_mode = 'any'`.
|
||
|
||
`after_having_exclusive` - не учитывать строчки, не прошедшие `max_rows_to_group_by`. То есть в totals попадёт меньше или столько же строчек, чем если бы `max_rows_to_group_by` не было.
|
||
|
||
`after_having_inclusive` - учитывать в totals все строчки, не прошедшие max_rows_to_group_by. То есть в totals попадёт больше или столько же строчек, чем если бы `max_rows_to_group_by` не было.
|
||
|
||
`after_having_auto` - считать долю строчек, прошедших через HAVING. Если она больше некоторого значения (по умолчанию - 50%), то включить все строчки, не прошедшие max_rows_to_group_by в totals, иначе - не включить.
|
||
|
||
`totals_auto_threshold` - по умолчанию 0.5. Коэффициент для работы `after_having_auto`.
|
||
|
||
Если `max_rows_to_group_by` и `group_by_overflow_mode = 'any'` не используются, то все варианты вида `after_having` не отличаются, и вы можете использовать любой из них, например, `after_having_auto`.
|
||
|
||
Вы можете использовать `WITH TOTALS` в подзапросах, включая подзапросы в секции [JOIN](join.md) (в этом случае соответствующие тотальные значения будут соединены).
|
||
|
||
## Примеры {#examples}
|
||
|
||
Пример:
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT
|
||
count(),
|
||
median(FetchTiming > 60 ? 60 : FetchTiming),
|
||
count() - sum(Refresh)
|
||
FROM hits
|
||
```
|
||
|
||
В отличие от MySQL (и в соответствии со стандартом SQL), вы не можете получить какое-нибудь значение некоторого столбца, не входящего в ключ или агрегатную функцию (за исключением константных выражений). Для обхода этого вы можете воспользоваться агрегатной функцией any (получить первое попавшееся значение) или min/max.
|
||
|
||
Пример:
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT
|
||
domainWithoutWWW(URL) AS domain,
|
||
count(),
|
||
any(Title) AS title -- getting the first occurred page header for each domain.
|
||
FROM hits
|
||
GROUP BY domain
|
||
```
|
||
|
||
GROUP BY вычисляет для каждого встретившегося различного значения ключей, набор значений агрегатных функций.
|
||
|
||
## Детали реализации {#implementation-details}
|
||
|
||
Агрегация является одной из наиболее важных возможностей столбцовых СУБД, и поэтому её реализация является одной из наиболее сильно оптимизированных частей ClickHouse. По умолчанию агрегирование выполняется в памяти с помощью хэш-таблицы. Она имеет более 40 специализаций, которые выбираются автоматически в зависимости от типов данных ключа группировки.
|
||
|
||
### Оптимизация GROUP BY для отсортированных таблиц {#aggregation-in-order}
|
||
|
||
Агрегирование данных в отсортированных таблицах может выполняться более эффективно, если выражение `GROUP BY` содержит хотя бы префикс ключа сортировки или инъективную функцию с этим ключом. В таких случаях в момент считывания из таблицы нового значения ключа сортировки промежуточный результат агрегирования будет финализироваться и отправляться на клиентскую машину. Чтобы включить такой способ выполнения запроса, используйте настройку [optimize_aggregation_in_order](../../../operations/settings/settings.md#optimize_aggregation_in_order). Подобная оптимизация позволяет сэкономить память во время агрегации, но в некоторых случаях может привести к увеличению времени выполнения запроса.
|
||
|
||
### Группировка во внешней памяти {#select-group-by-in-external-memory}
|
||
|
||
Можно включить сброс временных данных на диск, чтобы ограничить потребление оперативной памяти при выполнении `GROUP BY`.
|
||
Настройка [max_bytes_before_external_group_by](../../../operations/settings/query-complexity.md#settings-max_bytes_before_external_group_by) определяет пороговое значение потребления RAM, по достижении которого временные данные `GROUP BY` сбрасываются в файловую систему. Если равно 0 (по умолчанию) - значит выключено.
|
||
|
||
При использовании `max_bytes_before_external_group_by`, рекомендуем выставить `max_memory_usage` приблизительно в два раза больше. Это следует сделать, потому что агрегация выполняется в две стадии: чтение и формирование промежуточных данных (1) и слияние промежуточных данных (2). Сброс данных на файловую систему может производиться только на стадии 1. Если сброса временных данных не было, то на стадии 2 может потребляться до такого же объёма памяти, как на стадии 1.
|
||
|
||
Например, если [max_memory_usage](../../../operations/settings/query-complexity.md#settings_max_memory_usage) было выставлено в 10000000000, и вы хотите использовать внешнюю агрегацию, то имеет смысл выставить `max_bytes_before_external_group_by` в 10000000000, а `max_memory_usage` в 20000000000. При срабатывании внешней агрегации (если был хотя бы один сброс временных данных в файловую систему) максимальное потребление оперативки будет лишь чуть-чуть больше `max_bytes_before_external_group_by`.
|
||
|
||
При распределённой обработке запроса внешняя агрегация производится на удалённых серверах. Для того чтобы на сервере-инициаторе запроса использовалось немного оперативки, нужно выставить настройку `distributed_aggregation_memory_efficient` в 1.
|