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맵 조합자는 sum
함수에 적용할 수 있으며, sumMap
집계 조합자 함수를 사용해 맵의 각 키별 값 합계를 계산합니다.
예시 사용
이 예시에서는 서로 다른 시간 슬롯의 상태 코드와 해당 개수를 저장하는 테이블(table)을 생성합니다.
각 행에는 상태 코드와 해당 개수가 대응되는 맵이 포함됩니다. 각 시간 슬롯에서
각 상태 코드의 총개수를 계산하기 위해 sumMap을 사용합니다.
CREATE TABLE metrics(
date Date,
timeslot DateTime,
status Map(String, UInt64)
) ENGINE = MergeTree
ORDER BY ();
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 함수는 각 타임슬롯 내에서 상태 코드별 총개수를 계산합니다. 예시는 다음과 같습니다.
- 타임슬롯 '2000-01-01 00:00:00':
- 상태 'a': 15
- 상태 'b': 25
- 상태 'c': 35 + 45 = 80
- 상태 'd': 55
- 상태 'e': 65
- 타임슬롯 '2000-01-01 00:01:00':
- 상태 'd': 75
- 상태 'e': 85
- 상태 'f': 95 + 105 = 200
- 상태 '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} │
└─────────────────────┴──────────────────────────────────────┘