sumMap

sumMappedArrays

도입된 버전: v1.1

key 배열에 지정된 키에 따라 하나 이상의 value 배열을 합산합니다. 정렬된 순서의 키 배열과 해당 키별로 오버플로 없이 합산된 값 배열로 구성된 튜플을 반환합니다.

참고

키 배열과 값 배열로 이루어진 튜플을 전달하는 것은 키 배열과 값 배열을 각각 전달하는 것과 동일합니다.
합산 대상이 되는 각 행에 대해 key와 모든 value 배열의 요소 개수는 동일해야 합니다.

구문

sumMappedArrays(key, value1 [, value2, ...])
sumMappedArrays(Tuple(key, value1 [, value2, ...]))

인수

key — 키 배열. Array
value1, value2, ... — 각 키에 대해 합산할 값 배열. Array

반환 값

배열들로 구성된 튜플을 반환합니다. 첫 번째 배열에는 정렬된 순서의 키가 포함되며, 그 뒤에는 해당 키에 대해 합산된 값이 들어 있는 배열들이 이어집니다. Tuple

예시

Nested 타입을 사용한 기본 예제

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;

┌────────────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 값 배열 예시

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;

┌─result────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ (['Chrome', 'Edge', 'Firefox', 'Safari'], [350, 40, 180, 50], [45, 4, 18, 5]) │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-- In this example:
-- The result tuple contains three arrays
-- First array: keys (browser names) in sorted order
-- Second array: total impressions for each browser
-- Third array: total clicks for each browser

함께 보기

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