Перейти к основному содержимому
Перейти к основному содержимому

sumMap

Описание​

Комбинатор Map может быть применён к функции sum для вычисления суммы значений в Map в соответствии с каждым ключом, используя агрегатную функцию sumMap.

Пример использования​

В этом примере мы создадим таблицу, которая хранит коды статусов и их количество для разных временных интервалов, где каждая строка содержит Map кодов статусов с соответствующими значениями. Мы будем использовать sumMap для вычисления общего количества для каждого кода статуса в пределах каждого временного интервала.

CREATE TABLE metrics(
    date Date,
    timeslot DateTime,
    status Map(String, UInt64)
) ENGINE = Log;

INSERT INTO metrics VALUES
    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:00:00', (['a', 'b', 'c'], [15, 25, 35])),
    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:00:00', (['c', 'd', 'e'], [45, 55, 65])),
    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:01:00', (['d', 'e', 'f'], [75, 85, 95])),
    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:01:00', (['f', 'g', 'g'], [105, 115, 125]));

SELECT
    timeslot,
    sumMap(status),
FROM metrics
GROUP BY timeslot;

Функция sumMap будет вычислять общее количество для каждого кода статуса в пределах каждого временного интервала. Например:

  • В временном интервале '2000-01-01 00:00:00':
    • Статус 'a': 15
    • Статус 'b': 25
    • Статус 'c': 35 + 45 = 80
    • Статус 'd': 55
    • Статус 'e': 65
  • В временном интервале '2000-01-01 00:01:00':
    • Статус 'd': 75
    • Статус 'e': 85
    • Статус 'f': 95 + 105 = 200
    • Статус 'g': 115 + 125 = 240
   ┌────────────timeslot─┬─sumMap(status)───────────────────────┐
1. │ 2000-01-01 00:01:00 │ {'d':75,'e':85,'f':200,'g':240}      │
2. │ 2000-01-01 00:00:00 │ {'a':15,'b':25,'c':80,'d':55,'e':65} │
   └─────────────────────┴──────────────────────────────────────┘

См. также​