avgMergeState 집계 함수 컴비네이터
avgMergeState 집계 함수 컴비네이터
MergeState 컴비네이터를 avg 함수에 적용하면, AverageFunction(avg, T) 타입의 부분 집계 상태들을 병합해 새로운 중간 집계 상태를 반환할 수 있어요.
출처: 문서
본문
예시 사용법
MergeState 컴비네이터는 사전 집계된 상태들을 결합하고, 추가 처리를 위해 그것들을 상태로 유지(최종화하지 않고)하려는 다중 레벨 집계 시나리오에서 특히 유용해요. 설명을 위해 개별 서버 성능 메트릭을 여러 레벨(Sever level → Region level → Datacenter level)에 걸친 계층형 집계로 변환하는 예시를 살펴볼게요. 먼저 원시 데이터를 저장할 테이블을 만들어요.
CREATE TABLE raw_server_metrics
(
timestamp DateTime DEFAULT now(),
server_id UInt32,
region String,
datacenter String,
response_time_ms UInt32
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (region, server_id, timestamp);
서버 레벨 집계 대상 테이블을 만들고, 그것으로의 insert 트리거 역할을 하는 증분(Incremental) 매터리얼라이즈드 뷰를 정의해요.
CREATE TABLE server_performance
(
server_id UInt32,
region String,
datacenter String,
avg_response_time AggregateFunction(avg, UInt32)
)
ENGINE = AggregatingMergeTree()
ORDER BY (region, server_id);
CREATE MATERIALIZED VIEW server_performance_mv
TO server_performance
AS SELECT
server_id,
region,
datacenter,
avgState(response_time_ms) AS avg_response_time
FROM raw_server_metrics
GROUP BY server_id, region, datacenter;
리전과 데이터센터 레벨에 대해서도 동일하게 할게요.
CREATE TABLE region_performance
(
region String,
datacenter String,
avg_response_time AggregateFunction(avg, UInt32)
)
ENGINE = AggregatingMergeTree()
ORDER BY (datacenter, region);
CREATE MATERIALIZED VIEW region_performance_mv
TO region_performance
AS SELECT
region,
datacenter,
avgMergeState(avg_response_time) AS avg_response_time
FROM server_performance
GROUP BY region, datacenter;
-- datacenter level table and materialized view
CREATE TABLE datacenter_performance
(
datacenter String,
avg_response_time AggregateFunction(avg, UInt32)
)
ENGINE = AggregatingMergeTree()
ORDER BY datacenter;
CREATE MATERIALIZED VIEW datacenter_performance_mv
TO datacenter_performance
AS SELECT
datacenter,
avgMergeState(avg_response_time) AS avg_response_time
FROM region_performance
GROUP BY datacenter;
그런 다음 샘플 원시 데이터를 소스 테이블에 삽입해요.
INSERT INTO raw_server_metrics (timestamp, server_id, region, datacenter, response_time_ms) VALUES
(now(), 101, 'us-east', 'dc1', 120),
(now(), 101, 'us-east', 'dc1', 130),
(now(), 102, 'us-east', 'dc1', 115),
(now(), 201, 'us-west', 'dc1', 95),
(now(), 202, 'us-west', 'dc1', 105),
(now(), 301, 'eu-central', 'dc2', 145),
(now(), 302, 'eu-central', 'dc2', 155);
각 레벨에 대해 세 개의 쿼리를 작성할게요.
-
서비스 레벨
-
리전 레벨
-
데이터센터 레벨
SELECT server_id, region, avgMerge(avg_response_time) AS avg_response_ms FROM server_performance GROUP BY server_id, region ORDER BY region, server_id;
┌─server_id─┬─region─────┬─avg_response_ms─┐ │ 301 │ eu-central │ 145 │ │ 302 │ eu-central │ 155 │ │ 101 │ us-east │ 125 │ │ 102 │ us-east │ 115 │ │ 201 │ us-west │ 95 │ │ 202 │ us-west │ 105 │ └───────────┴────────────┴─────────────────┘
SELECT region, datacenter, avgMerge(avg_response_time) AS avg_response_ms FROM region_performance GROUP BY region, datacenter ORDER BY datacenter, region;
┌─region─────┬─datacenter─┬────avg_response_ms─┐ │ us-east │ dc1 │ 121.66666666666667 │ │ us-west │ dc1 │ 100 │ │ eu-central │ dc2 │ 150 │ └────────────┴────────────┴────────────────────┘
SELECT datacenter, avgMerge(avg_response_time) AS avg_response_ms FROM datacenter_performance GROUP BY datacenter ORDER BY datacenter;
┌─datacenter─┬─avg_response_ms─┐ │ dc1 │ 113 │ │ dc2 │ 150 │ └────────────┴─────────────────┘
데이터를 더 삽입할 수 있어요.
INSERT INTO raw_server_metrics (timestamp, server_id, region, datacenter, response_time_ms) VALUES
(now(), 101, 'us-east', 'dc1', 140),
(now(), 201, 'us-west', 'dc1', 85),
(now(), 301, 'eu-central', 'dc2', 135);
데이터센터 레벨 성능을 다시 확인해 볼게요. 전체 집계 체인이 자동으로 업데이트된 것에 주목하세요.
SELECT
datacenter,
avgMerge(avg_response_time) AS avg_response_ms
FROM datacenter_performance
GROUP BY datacenter
ORDER BY datacenter;
┌─datacenter─┬────avg_response_ms─┐
│ dc1 │ 112.85714285714286 │
│ dc2 │ 145 │
└────────────┴────────────────────┘