【ClickHouse 探秘】你知道 ClickHouse AggregatingMergeTree 引擎吗？-CFANZ编程社区

1. ClickHouse AggregatingMergeTree 引擎应用场景

AggregatingMergeTree 是 ClickHouse 中一种特殊的表引擎，主要用于处理需要进行复杂聚合计算的场景。它的主要应用场景包括：

数据预聚合：在大数据分析中，经常需要对大量数据进行预聚合，以提高后续查询的性能。例如，按小时、天、周等时间粒度对数据进行聚合。
实时报表：生成实时报表时，通常需要对数据进行复杂的聚合计算，如求和、计数、平均值等。
日志分析：在日志分析中，需要对大量日志数据进行聚合，提取有用的统计信息。

2. ClickHouse AggregatingMergeTree 引擎如何使用

创建表：首先，需要创建一个使用 AggregatingMergeTree 引擎的表，并定义聚合函数。

CREATE TABLE aggregated_data
(
    event_date Date,
    user_id UInt64,
    event_count AggregateFunction(count),
    total_duration AggregateFunction(sum, Int64)
)
ENGINE = AggregatingMergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(event_date)
ORDER BY (event_date, user_id);

插入数据：使用 INSERT 语句插入数据时，需要使用聚合函数。

INSERT INTO aggregated_data (event_date, user_id, event_count, total_duration)
VALUES
('2023-10-01', 1, countState(1), sumState(100)),
('2023-10-01', 2, countState(2), sumState(200));

查询数据：查询时，使用聚合函数的最终状态来获取结果。

SELECT
    event_date,
    user_id,
    countMerge(event_count) AS total_events,
    sumMerge(total_duration) AS total_duration
FROM aggregated_data
GROUP BY event_date, user_id;

3. ClickHouse AggregatingMergeTree 引擎底层原理

AggregatingMergeTree 的底层原理主要包括以下几个方面：

数据存储：
- 聚合状态：在插入数据时，AggregatingMergeTree 会存储聚合函数的中间状态（称为聚合状态）。这些状态可以被合并，而不需要重新计算原始数据。
- 列式存储：数据以列式存储，支持高效的压缩和查询。
数据合并：
- 合并过程：当数据块达到一定大小时，ClickHouse 会自动启动合并过程。合并过程中，相同的聚合状态会被合并成一个更高效的状态。
- 增量更新：新插入的数据会与现有数据块中的聚合状态进行合并，确保数据的一致性和完整性。
查询优化：
- 查询重写：ClickHouse 的查询优化器会自动识别哪些查询可以从聚合状态中受益，并将查询重写为直接从聚合状态中读取数据。
- 索引和分区：通过合理的索引和分区策略，可以进一步提高查询性能。

4. ClickHouse AggregatingMergeTree 引擎如何用 Java 代码实现

要在 Java 中使用 ClickHouse 的 AggregatingMergeTree 引擎，可以借助 ClickHouse 的 JDBC 驱动。以下是一个简单的示例，展示了如何创建表、插入数据和查询数据。

添加依赖：首先，需要在项目的 pom.xml 文件中添加 ClickHouse 的 JDBC 驱动依赖。

<dependency>
    <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId>
    <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
    <version>0.3.2</version>
</dependency>

创建表：

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.Statement;

public class ClickHouseExample {
    public static void main(String[] args) {
        String url = "jdbc:clickhouse://localhost:8123/default";
        String user = "default";
        String password = "";

        try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
             Statement stmt = conn.createStatement()) {

            // 创建表
            String createTableSql = "CREATE TABLE aggregated_data" +
                    "(" +
                    "    event_date Date," +
                    "    user_id UInt64," +
                    "    event_count AggregateFunction(count)," +
                    "    total_duration AggregateFunction(sum, Int64)" +
                    ") ENGINE = AggregatingMergeTree()" +
                    "PARTITION BY toYYYYMM(event_date)" +
                    "ORDER BY (event_date, user_id);";

            stmt.executeUpdate(createTableSql);

            System.out.println("Table created successfully.");

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

插入数据：

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;

public class ClickHouseInsertExample {
    public static void main(String[] args) {
        String url = "jdbc:clickhouse://localhost:8123/default";
        String user = "default";
        String password = "";

        try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password)) {

            // 插入数据
            String insertSql = "INSERT INTO aggregated_data (event_date, user_id, event_count, total_duration) VALUES (?, ?, ?, ?)";
            PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(insertSql);

            pstmt.setDate(1, java.sql.Date.valueOf("2023-10-01"));
            pstmt.setLong(2, 1);
            pstmt.setString(3, "countState(1)");
            pstmt.setString(4, "sumState(100)");

            pstmt.executeUpdate();

            System.out.println("Data inserted successfully.");

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

查询数据：

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;

public class ClickHouseQueryExample {
    public static void main(String[] args) {
        String url = "jdbc:clickhouse://localhost:8123/default";
        String user = "default";
        String password = "";

        try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
             Statement stmt = conn.createStatement()) {

            // 查询数据
            String querySql = "SELECT event_date, user_id, countMerge(event_count) AS total_events, sumMerge(total_duration) AS total_duration FROM aggregated_data GROUP BY event_date, user_id";
            ResultSet rs = stmt.executeQuery(querySql);

            while (rs.next()) {
                System.out.println("Event Date: " + rs.getDate("event_date"));
                System.out.println("User ID: " + rs.getLong("user_id"));
                System.out.println("Total Events: " + rs.getLong("total_events"));
                System.out.println("Total Duration: " + rs.getLong("total_duration"));
                System.out.println("----------------------------");
            }

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}