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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
"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;