group by page_id 前两个一个是某个页面慢请求的用户数,一个该页面所欲请求的用户数 第三个需要拆开来看,uniqState是一个物化视图的方法,可以理解成一个AggregateFunction类型的数据的中间状态,这里可以理解基于每个页面都生成了一个数组,存储对应的用户名单 而uniqMerge可以将多个AggregateFunction类型的中间状态组合计...
也就是说ClickHouse并不保证查询出来的数据一定是经过合并折叠的。如果要保证一定经过折叠合并,需要查询的时候使用GROUP BY和聚合函数。 要计算数量,使用sum(Sign)而不是count()。要计算的东西的总和,使用sum(Sign * x)而不是sum(x),并添加HAVING sum(Sign) > 0。可以在一定程度上避免数据未折叠导致的数据问题。
同时,uniqCombined是一个聚合函数,那么我们在group by之后会得到一个元素的组合,同时不管进行了多少个批次的数据计算,每个批次的计算结果不外乎是上面arr,set,hyperLogLog中的一种(具体会涉及序列化和反序列化,更复杂一些,这里简单理解),本身是支持添加元素或者合并多个的操作的,那么每个批次的计算结果也是可以合并的。
将FlightDate添加到GROUP BY意味着同一架飞机被计数更多次,这意味着它们必须保留在哈希表中,直到ClickHouse可以合并并进行最终计数。 由于我们看到的是爆炸式增长,让我们再尝试一个查询。groupArray() 函数是 ClickHouse 独有的强大聚合,它将组中的列值收集到数组中。我们假设它将使用比uniqExact更多的内存。那是因为它...
由于我们看到的是爆炸式增长,让我们再尝试一个查询。groupArray() 函数是 ClickHouse 独有的强大聚合,它将组中的列值收集到数组中。我们假设它将使用比uniqExact更多的内存。那是因为它将包含所有值,而不仅仅是我们计算的值。 下面是查询,后跟查询日志统计信息。
uniqExact() 函数是一个很好的尝试。此聚合存储一个哈希表,其中包含它在块中看到的值,然后合并它们以获得最终答案。我们可以假设哈希表将需要更多的RAM来存储,并且速度也会更慢。让我们来看看!我们将使用少量和大量 GROUP BY 键运行以下查询。 SET max_untracked_memory = 1 ...
group by table order by counts DESC; 3.3、arrayStringConcat和groupArray的运用,分组时合并数组为字符串 select arrayStringConcat(groupArray(categoryCode),',') as categoryCode ,name,cateFirst from (select cate_first name,left(category_code,2) categoryCode , cate_first cateFirst from category_code ...
group by M.fan_id,M.plant_id,M.ed ; -- 采用了 groupArray 和 arrayStringConcat 先将其规整成数组,再进行拼接展示。其中 再次之前先group 相同的 合成一条 类似于 distinct. 然后中间拼接用 ':' 隔断用',' 表示。 图例表示3 其中也可换成另一种方式如下所示: ...
ClickHouse索引采用唯一聚簇索引的方式,即Part内数据按照order by keys有序,在整个查询计划中,如果算子能够有效利用输入数据的有序性,对算子的执行性能将有巨大的提升。本文讨论ClickHouse基于索引的查询算子优化方式。 在整个查询计划中Sort、Distinct、聚合这3个算子相比其他算子比如:过滤、projection等有如下几个特点:1...