可以使用AggregatingMergeTree表来做增量数据的聚合统计，包括物化视图的数据聚合。

引擎使用以下类型来处理所有列：

• AggregateFunction
• SimpleAggregateFunction

AggregatingMergeTree适用于能够按照一定的规则缩减行数的情况。

建表语法

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE = AggregatingMergeTree()
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[SAMPLE BY expr]
[TTL expr]
[SETTINGS name=value, ...]

AggregatingMergeTree表参数与MergeTree表是一致。MergeTree表引擎的解析可以参考ClickHouse(09)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之MergeTree详细解析

查询和插入数据

要插入数据，需使用带有-State-聚合函数的INSERT或SELECT语句。从AggregatingMergeTree表中查询数据时，需使用GROUP BY子句并且要使用与插入时相同的聚合函数，但后缀要改为-Merge。

对于SELECT查询的结果，AggregateFunction类型的值对ClickHouse的所有输出格式都实现了特定的二进制表示法。在进行数据转储时，例如使用TabSeparated格式进行SELECT查询，那么这些转储数据也能直接用INSERT语句导回。

如下面的例子。

-- 创建一个AggregatingMergeTree物化视图
CREATE MATERIALIZED VIEW test.basic
ENGINE = AggregatingMergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(StartDate) ORDER BY (CounterID, StartDate)
AS SELECT
    CounterID,
    StartDate,
    sumState(Sign)    AS Visits,
    uniqState(UserID) AS Users
FROM test.visits
GROUP BY CounterID, StartDate;

--向 test.visits 表中插入数据，数据会同时插入到表和视图中，并且视图 test.basic 会将里面的数据聚合。

INSERT INTO test.visits ...

-- 获取聚合数据，需要在test.basic视图上执行类似SELECT ... GROUP BY ...这样的查询

SELECT
    StartDate,
    sumMerge(Visits) AS Visits,
    uniqMerge(Users) AS Users
FROM test.basic
GROUP BY StartDate
ORDER BY StartDate;

数据处理逻辑

最后总结一下AggregatingMergeTree的处理逻辑。

1. 用ORBER BY排序键作为聚合数据的条件Key。
2. 使用AggregateFunction字段类型定义聚合函数的类型以及聚合的字段。
3. 只有在合并分区的时候才会触发聚合计算的逻辑。
4. 以数据分区为单位来聚合数据。当分区合并时，同一数据分区内聚合Key相同的数据会被合并计算，而不同分区之间的数据则不会被计算。
5. 在进行数据计算时，因为分区内的数据已经基于ORBER BY排序，所以能够找到那些相邻且拥有相同聚合Key的数据。
6. 在聚合数据时，同一分区内，相同聚合Key的多行数据会合并成一行。对于那些非主键、非AggregateFunction类型字段，则会使用第一行数据的取值。
7. AggregateFunction类型的字段使用二进制存储，在写入数据时，需要调用*State函数；而在查询数据时，则需要调用相应的*Merge函数。其中，*表示定义时使用的聚合函数。
8. AggregatingMergeTree通常作为物化视图的表引擎，与普通MergeTree搭配使用。

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参考文章：ClickHouse(03)ClickHouse怎么安装和部署

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