Skip to content
ClickHouse Docs
ClickHouse DocsClickHouse Docs
49.6kGet Started

基本操作 - 時系列

View as MarkdownEdit this pageReport an issueSet up docs MCP

ClickHouseには時系列データを扱うためのさまざまな方法があり、異なる時間範囲にまたがるデータポイントを集計、グループ化、分析できます。 このセクションでは、時間ベースのデータを扱う際によく使われる基本的な操作を説明します。

代表的な操作としては、データを時間インターバルごとにグループ化すること、時系列データの欠損を扱うこと、期間間の変化を計算することなどがあります。 これらの操作は、標準的なSQL構文とClickHouseの組み込み時間関数を組み合わせることで実行できます。

Wikistat (Wikipediaのページビュー・データ) データセットを使って、ClickHouseの時系列クエリ機能を見ていきましょう。

CREATE TABLE wikistat
(
    `time` DateTime,
    `project` String,
    `subproject` String,
    `path` String,
    `hits` UInt64
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (time);

では、このテーブルに10億件のレコードを挿入してみましょう:

INSERT INTO wikistat 
SELECT *
FROM s3('https://ClickHouse-public-datasets.s3.amazonaws.com/wikistat/partitioned/wikistat*.native.zst', NOSIGN)
LIMIT 1e9;

時間バケットで集計する

最も一般的なのは、一定期間ごとにデータを集計することです。たとえば、各日の hits の合計を取得する場合です。

SELECT
    toDate(time) AS date,
    sum(hits) AS hits
FROM wikistat
GROUP BY ALL
ORDER BY date ASC
LIMIT 5;
┌───────date─┬─────hits─┐
│ 2015-05-01 │ 25524369 │
│ 2015-05-02 │ 25608105 │
│ 2015-05-03 │ 28567101 │
│ 2015-05-04 │ 29229944 │
│ 2015-05-05 │ 29383573 │
└────────────┴──────────┘

ここでは、指定した時刻を日付型に変換するtoDate()関数を使用しています。別の方法として、1時間単位でまとめ、特定の日付でフィルタすることもできます。

SELECT
    toStartOfHour(time) AS hour,
    sum(hits) AS hits    
FROM wikistat
WHERE date(time) = '2015-07-01'
GROUP BY ALL
ORDER BY hour ASC
LIMIT 5;
┌────────────────hour─┬───hits─┐
│ 2015-07-01 00:00:00 │ 656676 │
│ 2015-07-01 01:00:00 │ 768837 │
│ 2015-07-01 02:00:00 │ 862311 │
│ 2015-07-01 03:00:00 │ 829261 │
│ 2015-07-01 04:00:00 │ 749365 │
└─────────────────────┴────────┘

ここで使用しているtoStartOfHour()関数は、指定した時刻をその時間帯の先頭時刻に変換します。 年、四半期、月、日単位でグループ化することもできます。

任意のグループ化インターバル

toStartOfInterval() 関数を使うと、5 分ごとなど、任意のインターバルでグループ化することもできます。

たとえば、4 時間ごとのインターバルでグループ化したいとします。 グループ化の間隔は INTERVAL 句で指定できます。

SELECT
    toStartOfInterval(time, INTERVAL 4 HOUR) AS interval,
    sum(hits) AS hits
FROM wikistat
WHERE date(time) = '2015-07-01'
GROUP BY ALL
ORDER BY interval ASC
LIMIT 6;

または、toIntervalHour() 関数を使用できます

SELECT
    toStartOfInterval(time, toIntervalHour(4)) AS interval,
    sum(hits) AS hits
FROM wikistat
WHERE date(time) = '2015-07-01'
GROUP BY ALL
ORDER BY interval ASC
LIMIT 6;

どちらの場合でも、次の結果が得られます。

┌────────────interval─┬────hits─┐
│ 2015-07-01 00:00:00 │ 3117085 │
│ 2015-07-01 04:00:00 │ 2928396 │
│ 2015-07-01 08:00:00 │ 2679775 │
│ 2015-07-01 12:00:00 │ 2461324 │
│ 2015-07-01 16:00:00 │ 2823199 │
│ 2015-07-01 20:00:00 │ 2984758 │
└─────────────────────┴─────────┘

空のグループを補完する

多くの場合、欠損した時間帯を含むスパースなデータを扱います。その結果、空のバケットが生じます。次の例では、データを1時間単位でグループ化します。これにより、一部の時間帯の値が欠けた、次のような統計が出力されます。

SELECT
    toStartOfHour(time) AS hour,
    sum(hits)
FROM wikistat
WHERE (project = 'ast') AND (subproject = 'm') AND (date(time) = '2015-07-01')
GROUP BY ALL
ORDER BY hour ASC;
┌────────────────hour─┬─sum(hits)─┐
│ 2015-07-01 00:00:00 │         3 │ <- 欠損値
│ 2015-07-01 02:00:00 │         1 │ <- 欠損値
│ 2015-07-01 04:00:00 │         1 │
│ 2015-07-01 05:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 06:00:00 │         1 │
│ 2015-07-01 07:00:00 │         1 │
│ 2015-07-01 08:00:00 │         3 │
│ 2015-07-01 09:00:00 │         2 │ <- 欠損値
│ 2015-07-01 12:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 13:00:00 │         4 │
│ 2015-07-01 14:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 15:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 16:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 17:00:00 │         1 │
│ 2015-07-01 18:00:00 │         5 │
│ 2015-07-01 19:00:00 │         5 │
│ 2015-07-01 20:00:00 │         4 │
│ 2015-07-01 21:00:00 │         4 │
│ 2015-07-01 22:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 23:00:00 │         2 │
└─────────────────────┴───────────┘

ClickHouse には、これに対処するための WITH FILL 修飾子があります。これにより、空いている時間帯がすべて 0 で補完され、時間の経過に伴う分布をより把握しやすくなります。

SELECT
    toStartOfHour(time) AS hour,
    sum(hits)
FROM wikistat
WHERE (project = 'ast') AND (subproject = 'm') AND (date(time) = '2015-07-01')
GROUP BY ALL
ORDER BY hour ASC WITH FILL STEP toIntervalHour(1);
┌────────────────hour─┬─sum(hits)─┐
│ 2015-07-01 00:00:00 │         3 │
│ 2015-07-01 01:00:00 │         0 │ <- 新しい値
│ 2015-07-01 02:00:00 │         1 │
│ 2015-07-01 03:00:00 │         0 │ <- 新しい値
│ 2015-07-01 04:00:00 │         1 │
│ 2015-07-01 05:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 06:00:00 │         1 │
│ 2015-07-01 07:00:00 │         1 │
│ 2015-07-01 08:00:00 │         3 │
│ 2015-07-01 09:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 10:00:00 │         0 │ <- 新しい値
│ 2015-07-01 11:00:00 │         0 │ <- 新しい値
│ 2015-07-01 12:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 13:00:00 │         4 │
│ 2015-07-01 14:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 15:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 16:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 17:00:00 │         1 │
│ 2015-07-01 18:00:00 │         5 │
│ 2015-07-01 19:00:00 │         5 │
│ 2015-07-01 20:00:00 │         4 │
│ 2015-07-01 21:00:00 │         4 │
│ 2015-07-01 22:00:00 │         2 │
│ 2015-07-01 23:00:00 │         2 │
└─────────────────────┴───────────┘

ローリング時間ウィンドウ

日や時間の始まりのようなインターバルの開始時点ではなく、一定幅の時間ウィンドウを扱いたい場合があります。 たとえば、日単位ではなく、午後6時を基準にした24時間単位のウィンドウごとの合計 hits を把握したいとします。

参照時刻と各レコードの時刻との差を計算するには、date_diff() 関数を使用できます。 この場合、day カラムは日数の差 (例: 1日前、2日前 など) を表します。

SELECT    
    dateDiff('day', toDateTime('2015-05-01 18:00:00'), time) AS day,
    sum(hits),
FROM wikistat
GROUP BY ALL
ORDER BY day ASC
LIMIT 5;
┌─day─┬─sum(hits)─┐
│   0 │  25524369 │
│   1 │  25608105 │
│   2 │  28567101 │
│   3 │  29229944 │
│   4 │  29383573 │
└─────┴───────────┘
Navigation