Перейти к основному содержанию
Перейти к основному содержанию

sumMap

Описание​

Комбинатор Map может быть применён к функции sum для вычисления суммы значений в Map по каждому ключу с использованием агрегирующего комбинатора sumMap.

Пример использования​

В этом примере мы создадим таблицу, в которой хранятся коды статусов и их количества для различных временных интервалов, где каждая строка содержит Map, сопоставляющую коды статусов с соответствующими им количествами. Мы будем использовать функцию sumMap для вычисления общего количества для каждого кода статуса в каждом временном интервале.

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 вычислит итоговое значение для каждого кода статуса в каждом временном интервале. Например:

  • Во 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
  • Во 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​