作者: LemonNan
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介绍
本文将介绍 Clickhouse 中的 SummingMergeTree 以及 AggregatingMergeTree 预聚合引擎，它们均继承自 MergeTree ，属于 MergeTree 引擎家族，关于 MergeTree 还没有看过的朋友可以先看一下之前的文章：[MergeTree 索引原理]，这里就只讨论这两个引擎的使用。
SummingMergeTree
SummingMergeTree 引擎会在数据插入后，定期进行合并，Clickhouse 会将同一个分区内相同主键的数据会合并成一行，如果同时存在多个分区，则非常可能存在多行相同主键的数据，所以在进行查询的时候，需要使用 sum() 以及 group by 进行聚合。一个主键如果对应非常多的数据行，使用 SummingMergeTree 能 非常有效的减少数据存储所占用的空间（仅有预聚合引擎表的情况）以及加快聚合查询。
合并规则
- 默认为除主键外所有的数值类型字段合并求和，列的集合参数由表定义时
SummingMergeTree([columns])的column 决定，column 字段不允许出现在主键中以及必须为数值类型，如果建表时没有指定 column ，则默认为除主键外所有的数值类型字段 - 如果合并时所有列中的数据都为0，该主键行数据将会被删除
- 如果列不在主键中，且不在汇总字段中，则从现有的列中随机选一个值
- 不会合并位于主键中的字段
举个
这里拿一个用户的购买记录作为例子，包含字段有：时间、用户id、价格、物品id
数据建表
# 建表sql
create database if not exists test;
create table if not exists test.shopping_record(
`shop_time` DateTime64(3, 'UTC') COMMENT '购买时间',
`user_id` String COMMENT '用户id',
`price` Decimal(6,2) COMMENT '购买价格',
`product_id` String COMMENT '物品id'
) ENGINE = SummingMergeTree(price)
partition by toYYYYMM(shop_time)
order by (toYYYYMMDD(shop_time), user_id)
插入数据
# 用户1购买记录
insert into shopping_record values ('2022-02-23 16:43:33.000','user_1',70,'product_1'),('2022-02-23 16:43:22.000','user_1',20.33,'product_1'),('2022-02-23 17:43:44.000','user_1',433.99,'product_1'),('2022-03-10 18:43:55.000','user_1',76.23,'product_1'),('2022-03-11 19:43:15.000','user_1',99,'product_1'),('2022-03-10 20:43:32.000','user_1',37,'product_1');
这里查看数据，可以看到引擎已经预先聚合了一部分数据
手动合并
执行完手动合并后，再次进行数据的查询，如果数据有合并的话，相同主键的数据会合并进行price求和，由于数据量过小导致查询时结果已经聚合，所以这里多次插入上面的 user_1 的数据
手动合并数据
# 手动合并数据
optimize table shopping_record final;
合并后查询结果
这里展示的是该引擎的自动聚合效果，但是在实际查询的时候，还需要对查询进行 sum 以及 group by，一部分原因是由于数据可能还没来得及聚合，还有一部分原因是数据可能于多个分区中，此时需要对多个分区进行聚合
-- 由于建表时主键为 toYYYYMMDD(shopping_time)，所以这里根据日期来统计
select toYYYYMMDD(shop_time) as day, user_id, sum(price) from shopping_record group by day, user_id order by day
下面是查询结果
新数据插入
这里再增加用户2的购买记录
# 用户2购买记录，这里模拟的时候插入了2次
insert into shopping_record values ('2022-02-23 16:43:33.000','user_2',33.33,'product_1'),('2022-02-24 16:43:22.000','user_2',99.99,'product_2'),('2022-02-26 10:00:00.000','user_2',78.3,'product_3');
执行手动合并sql后进行查询
可以看到数据根据日期以及用户进行了预聚合
AggregatingMergeTree
AggregatingMergeTree 也是预聚合引擎的一种，跟 SummingMergeTree 不同的是 AggregatingMergeTree 可以指定各种聚合函数，而 SummingMergeTree 只能处理数值求和 的情况。
在使用 AggregatingMergeTree 存储的时候需要使用 state 结尾函数 存储中间状态值
查询的时候使用 merge 结尾函数处理 state 的中间状态值
照样举个
这里拿 “电商平台的书本访问次数以及访问时长” 作为例子
数据建表
# 书本的查看记录
create table if not exists test.book(
`user_id` String COMMENT '用户id',
`book_id` String COMMENT '书本id',
`view_time` Int32 COMMENT '页面查看时间,单位秒',
`create_time` DateTime64(3, 'UTC') COMMENT '创建时间'
) ENGINE = MergeTree()
partition by toYYYYMM(create_time)
order by (create_time, book_id)
# 书本浏览记录的预聚合 AggregatingMergeTree, 这里使用的是物化视图，物化视图很多操作跟普通表相同
CREATE MATERIALIZED VIEW IF NOT EXISTS test.book_mv
engine = AggregatingMergeTree()
partition by day
order by (day, book_id)
as select toYYYYMMDD(create_time) as day,
book_id as book_id,
count() as visit,
sumState(view_time) as sum_view_time
from test.book
group by day, book_id
插入数据
insert into test.book values
('user_1', 'book_1', 100, '2022-02-23 16:00:00'),
('user_2', 'book_1', 112, '2022-02-23 17:35:00'),
('user_1', 'book_1', 94, '2022-02-23 18:05:00'),
('user_1', 'book_1', 67, '2022-02-23 20:05:00'),
('user_1', 'book_1', 30, '2022-02-25 16:00:00'),
('user_1', 'book_2', 245, '2022-02-23 16:10:00'),
('user_1', 'book_2', 39, '2022-02-23 19:10:00'),
('user_2', 'book_2', 78, '2022-02-23 23:17:00'),
('user_2', 'book_2', 60, '2022-03-10 09:49:00'),
('user_2', 'book_3', 30, '2022-03-10 10:49:00'),
('user_2', 'book_4', 44, '2022-03-10 11:49:00'),
('user_2', 'book_5', 75, '2022-03-10 12:49:00'),
('user_2', 'book_6', 20, '2022-03-10 13:49:00');
结果查询
查询原始数据表
# 因为这里是物化视图使用的预聚合引擎，所以查预询预聚合结果的话要查物化视图
select day, book_id, sum(visit), sumMerge(sum_view_time) as view_time from book_mv group by day, book_id order by day, book_id;
预聚合结果如下图
从图里可以看到，预聚合引擎将原始浏览记录聚合成了所需信息，每天每本书的浏览次数、每天每本书总的页面浏览时间
总结
使用聚合引擎在某些统计的情况下，可以很好的节省存储空间（单预聚合引擎表情况下）以及加快数据聚合查找，但是通常会包含两张表， MergeTree 的原始数据表以及包含预聚合引擎的数据表，两张表的情况下是需要 拿空间换时间，上面的话就是物化视图持久化预聚合结果，除原始表外占用额外空间，但是查询预聚合引擎表可以加快聚合查询。
最后
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