sumMap
sumMap
key 배열에 지정된 키에 따라 하나 이상의 value 배열을 합산해요. 정렬된 키 배열과 해당 키들에 대해 오버플로 없이 합산된 값 배열로 이루어진 튜플을 반환해요.
출처: 문서
본문
sumMap은 key 배열에 지정된 키에 따라 하나 이상의 value 배열을 합산하는 집계 함수예요. v1.1.0에 도입되었어요.
key 배열에 지정된 키에 따라 하나 이상의 value 배열을 합산해요. 정렬된 키 배열과 해당 키들에 대해 오버플로 없이 합산된 값 배열로 이루어진 튜플을 반환해요.
- 키 배열과 값 배열로 이루어진 튜플을 넘기는 것은, 키 배열 하나와 값 배열 하나를 따로 넘기는 것과 동일해요.
- 합산되는 각 행에서
key와 모든value배열의 원소 개수는 같아야 해요.
구문 (Syntax)
sumMappedArrays(key, value1 [, value2, ...])
sumMappedArrays(Tuple(key, value1 [, value2, ...]))
인자 (Arguments)
반환 값 (Returned value)
배열들의 튜플을 반환해요. 첫 번째 배열은 정렬된 키들을 담고, 그 뒤에 해당 키들에 대해 합산된 값들을 담은 배열들이 따라와요.
- Tuple 타입이에요.
예시 (Examples)
Nested 타입을 사용한 기본 사용법
쿼리:
CREATE TABLE sum_map(
date Date,
timeslot DateTime,
statusMap Nested(
status UInt16,
requests UInt64
),
statusMapTuple Tuple(Array(Int32), Array(Int32))
) ENGINE = Memory;
INSERT INTO sum_map VALUES
('2000-01-01', '2000-01-01 00:00:00', [1, 2, 3], [10, 10, 10], ([1, 2, 3], [10, 10, 10])),
('2000-01-01', '2000-01-01 00:00:00', [3, 4, 5], [10, 10, 10], ([3, 4, 5], [10, 10, 10])),
('2000-01-01', '2000-01-01 00:01:00', [4, 5, 6], [10, 10, 10], ([4, 5, 6], [10, 10, 10])),
('2000-01-01', '2000-01-01 00:01:00', [6, 7, 8], [10, 10, 10], ([6, 7, 8], [10, 10, 10]));
SELECT
timeslot,
sumMappedArrays(statusMap.status, statusMap.requests),
sumMappedArrays(statusMapTuple)
FROM sum_map
GROUP BY timeslot;
응답:
┌────────────timeslot─┬─sumMappedArrays(statusMap.status, statusMap.requests)─┬─sumMappedArrays(statusMapTuple)─────────┐
│ 2000-01-01 00:00:00 │ ([1,2,3,4,5],[10,10,20,10,10]) │ ([1,2,3,4,5],[10,10,20,10,10]) │
│ 2000-01-01 00:01:00 │ ([4,5,6,7,8],[10,10,20,10,10]) │ ([4,5,6,7,8],[10,10,20,10,10]) │
└─────────────────────┴───────────────────────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────────────┘
여러 value 배열 예시
쿼리:
CREATE TABLE multi_metrics(
date Date,
browser_metrics Nested(
browser String,
impressions UInt32,
clicks UInt32
)
)
ENGINE = Memory;
INSERT INTO multi_metrics VALUES
('2000-01-01', ['Firefox', 'Chrome'], [100, 200], [10, 25]),
('2000-01-01', ['Chrome', 'Safari'], [150, 50], [20, 5]),
('2000-01-01', ['Firefox', 'Edge'], [80, 40], [8, 4]);
SELECT
sumMappedArrays(browser_metrics.browser, browser_metrics.impressions, browser_metrics.clicks) AS result
FROM multi_metrics;
응답:
┌─result────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ (['Chrome', 'Edge', 'Firefox', 'Safari'], [350, 40, 180, 50], [45, 4, 18, 5]) │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-- 이 예시에서:
-- 결과 튜플은 세 개의 배열을 담고 있습니다
-- 첫 번째 배열: 정렬된 키(브라우저 이름)들
-- 두 번째 배열: 각 브라우저의 총 노출(impressions) 수
-- 세 번째 배열: 각 브라우저의 총 클릭(clicks) 수
참고 (See Also)