3.5 KiB
AggregatingMergeTree
该引擎继承自 MergeTree,并改变了数据片段的合并逻辑。 ClickHouse 会将一个数据片段内所有具有相同主键(准确的说是 排序键)的行替换成一行,这一行会存储一系列聚合函数的状态。
可以使用 AggregatingMergeTree
表来做增量数据的聚合统计,包括物化视图的数据聚合。
引擎使用以下类型来处理所有列:
AggregatingMergeTree
适用于能够按照一定的规则缩减行数的情况。
建表
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, ...]
语句参数的说明,请参阅 建表语句描述。
子句
创建 AggregatingMergeTree
表时,需用跟创建 MergeTree
表一样的子句。
已弃用的建表方法
!!! attention "注意" 不要在新项目中使用该方法,可能的话,请将旧项目切换到上述方法。
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)
上面的所有参数的含义跟 MergeTree
中的一样。
SELECT 和 INSERT
要插入数据,需使用带有 -State- 聚合函数的 INSERT SELECT 语句。
从 AggregatingMergeTree
表中查询数据时,需使用 GROUP BY
子句并且要使用与插入时相同的聚合函数,但后缀要改为 -Merge
。
对于 SELECT
查询的结果, AggregateFunction
类型的值对 ClickHouse 的所有输出格式都实现了特定的二进制表示法。在进行数据转储时,例如使用 TabSeparated
格式进行 SELECT
查询,那么这些转储数据也能直接用 INSERT
语句导回。
聚合物化视图的示例
创建一个跟踪 test.visits
表的 AggregatingMergeTree
物化视图:
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;
向 test.visits
表中插入数据。
INSERT INTO test.visits ...
数据会同时插入到表和视图中,并且视图 test.basic
会将里面的数据聚合。
要获取聚合数据,我们需要在 test.basic
视图上执行类似 SELECT ... GROUP BY ...
这样的查询 :
SELECT
StartDate,
sumMerge(Visits) AS Visits,
uniqMerge(Users) AS Users
FROM test.basic
GROUP BY StartDate
ORDER BY StartDate;