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|NO.Z.00041|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&OLAP_ClickHouse.V13|-----------------------------|ClickH

2022-04-14 14:35:13 作者：互联网

一、WHERE

### --- where

~~~     WHERE 子句允许过滤从 FROM 子句 SELECT.
~~~     如果有一个 WHERE 子句，它必须包含一个表达式与 UInt8 类型。 
~~~     这通常是一个带有比较和逻辑运算符的表达式。
~~~     此表达式计算结果为0的行将从进一步的转换或结果中解释出来。
~~~     WHERE 如果基础表引擎支持，则根据使用索引和分区修剪的能力评估表达式。
~~~     注：有一个叫做过滤优化 prewhere 的东西.

二、GROUP BY子句

### --- GROUP BY 子句将 SELECT 查询结果转换为聚合模式，其工作原理如下:

~~~     GROUP BY 子句包含表达式列表（或单个表达式 -- 可以认为是长度为1的列表）。 
~~~     这份名单充当 “grouping key”，而每个单独的表达式将被称为 “key expressions”.
~~~     在所有的表达式在 SELECT, HAVING，
~~~     和 ORDER BY 子句中 必须 基于键表达式进行计算 或 上 聚合函数 在非键表达式（包括纯列）上。 
~~~     换句话说，从表中选择的每个列必须用于键表达式或聚合函数内，但不能同时使用。
~~~     聚合结果 SELECT 查询将包含尽可能多的行，因为有唯一值 “grouping key” 在源表中。 
~~~     通常这会显着减少行数，通常是数量级，
~~~     但不一定：如果所有行数保持不变 “grouping key” 值是不同的。

### --- 注
~~~     还有一种额外的方法可以在表上运行聚合。 
~~~     如果查询仅在聚合函数中包含表列，则 GROUP BY 可以省略，
~~~     并且通过一个空的键集合来假定聚合。 这样的查询总是只返回一行。

~~~     # 空处理
~~~     对于分组，ClickHouse解释 NULL 作为一个值，
~~~     并且 NULL==NULL. 它不同于 NULL 在大多数其他上下文中的处理方式。
~~~     这里有一个例子来说明这意味着什么。

### --- 假设你有一张表:

┌─x─┬────y─┐
│ 1 │ 2    │
│ 2 │ ᴺᵁᴸᴸ │
│ 3 │ 2    │
│ 3 │ 3    │
│ 3 │ ᴺᵁᴸᴸ │
└───┴──────┘

### --- 查询 SELECT sum(x), y FROM t_null_big GROUP BY y 结果:

┌─sum(x)─┬────y─┐
│ 4      │ 2    │
│ 3      │ 3    │
│ 5      │ ᴺᵁᴸᴸ │
└────────┴──────┘

~~~     你可以看到 GROUP BY 为 y = NULL 总结 x，仿佛 NULL 是这个值。
~~~     如果你通过几个键 GROUP BY，结果会给你选择的所有组合，就好像 NULL 是一个特定的值。
~~~     WITH TOTAL 修饰符
~~~     如果 WITH TOTALS 被指定，将计算另一行。 
~~~     此行将具有包含默认值（零或空行）的关键列以及包含跨所有行计算值的聚合函数列（ “total” 值）。

~~~     # 这个额外的行仅产生于 JSON, TabSeparated，和 Pretty* 格式，与其他行分开:

~~~     在 JSON* 格式，这一行是作为一个单独的输出 ‘totals’ 字段。
~~~     在 TabSeparated* 格式，该行位于主结果之后，前面有一个空行（在其他数据之后）。
~~~     在 Pretty* 格式时，该行在主结果之后作为单独的表输出。
~~~     在其他格式中，它不可用。
~~~     WITH TOTALS 可以以不同的方式运行时 HAVING 是存在的。 该行为取决于 totals_mode 设置。

### --- 配置总和处理

~~~     默认情况下, totals_mode = 'before_having'. 在这种情况下, ‘totals’ 是跨所有行计算，
~~~     包括那些不通过具有和max_rows_to_group_by.
~~~     其他替代方案仅包括通过具有在 ‘totals’，
~~~     并与设置不同的行为 max_rows_to_group_by 和group_by_overflow_mode = 'any'.
~~~     after_having_exclusive – Don't include rows that didn't pass through max_rows_to_group_by. 
~~~     换句话说, ‘totals’将有少于或相同数量的行，因为它会 max_rows_to_group_by 被省略。
~~~     after_having_inclusive – Include all the rows that didn't pass through ‘max_rows_to_group_by’ 
~~~     在 ‘totals’. 换句话说, ‘totals’ 将有多个或相同数量的行，因为它会 max_rows_to_group_by 被省略。
~~~     after_having_auto – Count the number of rows that passed through HAVING. 
~~~     If it is more than a certainamount (by default, 50%), include all the rows that didn't pass 
~~~     through ‘max_rows_to_group_by’ 在 ‘totals’. 否则，不包括它们。
~~~     totals_auto_threshold – By default, 0.5. The coefficient for after_having_auto.
~~~     如果 max_rows_to_group_by 和 group_by_overflow_mode = 'any' 不使用，
~~~     所有的变化 after_having 是相同的，
~~~     你可以使用它们中的任何一个（例如, after_having_auto).您可以使用 WITH TOTALS 在子查询中，
~~~     包括在子查询 JOIN 子句（在这种情况下，将各自的总值合并）。

三、例子示例:

### --- 使用示例

~~~     但是，与标准SQL相比，如果表没有任何行（根本没有任何行，
~~~     或者使用 WHERE 过滤之后没有任何行），
~~~     则返回一个空结果，而不是来自包含聚合函数初始值的行。
~~~     相对于MySQL（并且符合标准SQL），
~~~     您无法获取不在键或聚合函数（常量表达式除外）中的某些列的某些值。 
~~~     要解决此问题，您可以使用 ‘any’ 聚合函数（获取第一个遇到的值）或 ‘min/max’.

hadoop01 :) SELECT count(), median(FetchTiming > 60 ? 60 : FetchTiming),
            count() - sum(Refresh) FROM hits

### --- 示例:

~~~     对于遇到的每个不同的键值, GROUP BY 计算一组聚合函数值。
~~~     GROUP BY 不支持数组列。
~~~     不能将常量指定为聚合函数的参数。 示例: sum(1). 相反，你可以摆脱常数。 示例: count().

hadoop01 :) SELECT domainWithoutWWW(URL) AS domain,
            count(), any(Title) AS title 
            -- getting the first occurred page header for each domain.
            FROM hits GROUP BY domain

### --- 实现细节

~~~     聚合是面向列的 DBMS 最重要的功能之一，因此它的实现是ClickHouse中最优化的部分之一。 
~~~     默认情况下，聚合使用哈希表在内存中完成。 
~~~     它有 40+ 的特殊化自动选择取决于 “grouping key” 数据类型。

### --- 在外部存储器中分组

~~~     您可以启用将临时数据转储到磁盘以限制内存使用期间 GROUP BY. 
~~~     该 max_bytes_before_external_group_by 设置确定倾销的阈值RAM消耗 GROUP BY 
~~~     临时数据到文件系统。 如果设置为0（默认值），它将被禁用。
~~~     使用时 max_bytes_before_external_group_by，
~~~     我们建议您设置 max_memory_usage 大约两倍高。 
~~~     这是必要的，因为聚合有两个阶段：读取数据和形成中间数据（1）和合并中间数据（2）。 
~~~     将数据转储到文件系统只能在阶段1中发生。 
~~~     如果未转储临时数据，则阶段2可能需要与阶段1相同的内存量。
~~~     例如，如果 max_memory_usage 设置为10000000000，
~~~     你想使用外部聚合，这是有意义的设置max_bytes_before_external_group_by 到10000000000，
~~~     和 max_memory_usage 到20000000000。 
~~~     当触发外部聚合（如果至少有一个临时数据转储）时，
~~~     RAM的最大消耗仅略高于 max_bytes_before_external_group_by.
~~~     通过分布式查询处理，在远程服务器上执行外部聚合。 
~~~     为了使请求者服务器只使用少量的RAM，设置distributed_aggregation_memory_efficient 到1。
~~~     当合并数据刷新到磁盘时，以及当合并来自远程服务器的结果时，
~~~     distributed_aggregation_memory_efficient 设置被启用，
~~~     消耗高达 1/256 * the_number_of_threads 从RAM的总量。
~~~     当启用外部聚合时，
~~~     如果数据量小于 max_bytes_before_external_group_by 
~~~     (例如数据没有被 flushed), 查询执行速度和不在外部聚合的速度一样快. 
~~~     如果临时数据被flushed到外部存储, 执行的速度会慢几倍 (大概是三倍).
~~~     如果你有一个 ORDER BY 用一个 LIMIT 后 GROUP BY，
~~~     然后使用的RAM的量取决于数据的量 LIMIT，不是在整个表。 
~~~     但如果 ORDER BY 没有 LIMIT，不要忘记启用外部排序 (max_bytes_before_external_sort).

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Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the fire of life.It sinks, and I am ready to depart ——W.S.Landor

来自为知笔记(Wiz)

标签：GROUP,rows,聚合,NO,V13,###,max,group,ClickHouse
来源： https://www.cnblogs.com/yanqivip/p/16144320.html