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AggregatingMergeTree

エンジンは MergeTree から継承され、データパーツのマージロジックが変更されます。ClickHouseは、同じ主キーを持つすべての行（正確には、同じ ソートキー を持つ行）を、集約関数の状態の組み合わせを保存する単一の行（単一のデータパーツ内）に置き換えます。

AggregatingMergeTree テーブルを使用して、インクリメンタルデータ集約を行うことができます。これには集約されたマテリアライズドビューも含まれます。

以下のビデオで、AggregatingMergeTree と Aggregate 関数の使用例を確認できます：

エンジンは、次のタイプのすべてのカラムを処理します：

AggregateFunction​

SimpleAggregateFunction​

行数がオーダーで削減される場合は、AggregatingMergeTree を使用することが適切です。

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 = AggregatingMergeTree()
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[SAMPLE BY expr]
[TTL expr]
[SETTINGS name=value, ...]

リクエストパラメータの説明については、リクエストの説明 を参照してください。

クエリ句

AggregatingMergeTree テーブルを作成する場合は、MergeTree テーブルを作成する際と同様の 句 が必要です。

テーブルを作成するための非推奨メソッド
注記

新しいプロジェクトでこのメソッドを使用せず、可能であれば古いプロジェクトを上記のメソッド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 [=] AggregatingMergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity)

すべてのパラメータは MergeTree のものと同じ意味を持ちます。

SELECT および INSERT​

データを挿入するには、集約 -State- 関数を用いた INSERT SELECT クエリを使用します。AggregatingMergeTree テーブルからデータを選択する際は、GROUP BY 句を使用し、データ挿入時と同じ集約関数を使用しますが、-Merge サフィックスを使用します。

SELECT クエリの結果では、AggregateFunction 型の値が、すべての ClickHouse 出力形式のために実装依存のバイナリ表現を持ちます。例えば、TabSeparated 形式にデータをダンプする場合、そのダンプは INSERT クエリを使用して再ロードできます。

集約されたマテリアライズドビューの例​

以下の例では、test という名前のデータベースがあると想定していますので、存在しない場合は作成してください：

CREATE DATABASE test;

次に、生データを含むテーブル test.visits を作成します：

CREATE TABLE test.visits
 (
    StartDate DateTime64 NOT NULL,
    CounterID UInt64,
    Sign Nullable(Int32),
    UserID Nullable(Int32)
) ENGINE = MergeTree ORDER BY (StartDate, CounterID);

次に、訪問の総数とユニークユーザー数を追跡する AggregationFunction を保存する AggregatingMergeTree テーブルを作成する必要があります。

test.visits テーブルを監視し、AggregateFunction 型を使用する AggregatingMergeTree マテリアライズドビューを作成します：

CREATE TABLE test.agg_visits (
    StartDate DateTime64 NOT NULL,
    CounterID UInt64,
    Visits AggregateFunction(sum, Nullable(Int32)),
    Users AggregateFunction(uniq, Nullable(Int32))
)
ENGINE = AggregatingMergeTree() ORDER BY (StartDate, CounterID);

test.visits から test.agg_visits にデータを入力するマテリアライズドビューを作成します：

CREATE MATERIALIZED VIEW test.visits_mv TO test.agg_visits
AS SELECT
    StartDate,
    CounterID,
    sumState(Sign) AS Visits,
    uniqState(UserID) AS Users
FROM test.visits
GROUP BY StartDate, CounterID;

test.visits テーブルにデータを挿入します：

INSERT INTO test.visits (StartDate, CounterID, Sign, UserID)
 VALUES (1667446031000, 1, 3, 4), (1667446031000, 1, 6, 3);

データは test.visits と test.agg_visits の両方に挿入されます。

集約データを取得するには、マテリアライズドビュー test.visits_mv から SELECT ... GROUP BY ... のようなクエリを実行します：

SELECT
    StartDate,
    sumMerge(Visits) AS Visits,
    uniqMerge(Users) AS Users
FROM test.visits_mv
GROUP BY StartDate
ORDER BY StartDate;

┌───────────────StartDate─┬─Visits─┬─Users─┐
│ 2022-11-03 03:27:11.000 │      9 │     2 │
└─────────────────────────┴────────┴───────┘

test.visits に別のレコードを追加しますが、今回は異なるタイムスタンプを使用してみてください：

INSERT INTO test.visits (StartDate, CounterID, Sign, UserID)
 VALUES (1669446031000, 2, 5, 10), (1667446031000, 3, 7, 5);

再度 SELECT クエリを実行すると、次の出力が返されます：

┌───────────────StartDate─┬─Visits─┬─Users─┐
│ 2022-11-03 03:27:11.000 │     16 │     3 │
│ 2022-11-26 07:00:31.000 │      5 │     1 │
└─────────────────────────┴────────┴───────┘

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