sumMap

描述

Map 组合器可以应用于 sum 函数，此时会使用 sumMap 聚合组合器函数，根据每个键计算 Map 中对应值的总和。

示例用法

在本示例中，我们将创建一张表，用于存储不同时间段内的状态码及其计数，其中每一行都包含一个 Map，用于将状态码映射到其对应的计数。我们将使用 sumMap 来计算每个时间段内各状态码的总计数。

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;

sumMap 函数会计算每个时间段内各状态码的总数。例如：

• 在时间段 '2000-01-01 00:00:00' 内：
  • 状态 'a'：15
  • 状态 'b'：25
  • 状态 'c'：35 + 45 = 80
  • 状态 'd'：55
  • 状态 'e'：65
• 在时间段 '2000-01-01 00:01:00' 内：
  • 状态 'd'：75
  • 状态 'e'：85
  • 状态 'f'：95 + 105 = 200
  • 状态 'g'：115 + 125 = 240

   ┌────────────时隙────────┬─状态求和映射(sumMap)───────────────────┐
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} │
   └─────────────────────┴──────────────────────────────────────┘

另请参阅

• sum
• Map 组合器