AggregatingMergeTree テーブルエンジン

このエンジンは MergeTree を継承しており、データパーツのマージロジックを変更しています。ClickHouse は、同じ主キー (より正確には、同じソートキー) を持つすべての行を、集約関数の状態の組み合わせを格納する単一の行 (単一のデータパーツ内) に置き換えます。 AggregatingMergeTree テーブルは、集計済みの materialized view を含む、インクリメンタルなデータ集計に使用できます。以下のビデオでは、AggregatingMergeTree と Aggregate 関数の使用例を確認できます。

このエンジンは、次の型を持つすべてのカラムを処理します。

AggregatingMergeTree は、行数を桁違いに減らせる場合に適しています。

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 テーブルの作成時には、MergeTree テーブルの作成時と同じ句が必要です。

SELECT and INSERT

データを挿入するには、集約 -State- 関数を使用する 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場合は、GROUP BY 句と、データ挿入時と同じ集約関数を使用しますが、-Merge 接尾辞を付けます。 SELECT クエリの結果では、AggregateFunction 型の値は、ClickHouse のすべての出力フォーマットにおいて実装固有のバイナリ表現になります。たとえば、SELECT クエリでデータを TabSeparated フォーマットにダンプした場合、そのダンプは INSERT クエリを使って再度読み込めます。

集計materialized viewの例

以下の例では、testという名前のデータベースが存在することを前提としています。まだ存在しない場合は、以下のコマンドを使用して作成してください。

CREATE DATABASE test;

次に、生データを格納するテーブル 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 テーブルを作成します。 test.visits テーブルを監視し、AggregateFunction 型を使用する AggregatingMergeTree の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 にデータを格納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。集計データを取得するには、materialized view test.visits_mv に対して SELECT ... GROUP BY ... などの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 にさらにいくつかのレコードを追加します。今回は、そのうちの1件に異なるタイムスタンプを使用してみましょう：

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

SELECT クエリを再度実行すると、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 │
└─────────────────────────┴────────┴───────┘

場合によっては、集計コストをinsert時からmerge時に移すために、insert時に行を事前集計しないようにしたいことがあります。通常、エラーを回避するには、materialized viewの定義のGROUP BY句に集計対象外のカラムを含める必要があります。しかし、optimize_on_insert = 0 (デフォルトでは有効) を設定した上でinitializeAggregation関数を使用することで、これを実現できます。この場合、GROUP BYは不要になります。

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

initializeAggregation を使用すると、グループ化せずに各行ごとに aggregate state が作成されます。各ソース行は materialized view で 1 行を生成し、実際の aggregation はその後、 AggregatingMergeTree がパーツをマージする際に行われます。これは optimize_on_insert = 0 の場合にのみ当てはまります。

ブログ: ClickHouseで集約コンビネータを使う: Array、Map、state

​テーブルの作成

​SELECT and INSERT

​集計materialized viewの例

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