sumMap

O combinador Map pode ser aplicado à função sum para calcular a soma dos valores em um map para cada chave, usando a função de combinador de agregação sumMap.

Neste exemplo, vamos criar uma tabela que armazena códigos de status e suas contagens em diferentes intervalos de tempo, em que cada linha contém um map de códigos de status para suas respectivas contagens. Usaremos sumMap para calcular a contagem total de cada código de status em cada intervalo de tempo.

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;

A função sumMap calcula a contagem total de cada código de status em cada intervalo de tempo. Por exemplo:

• No intervalo de tempo '2000-01-01 00:00:00':
  • Status 'a': 15
  • Status 'b': 25
  • Status 'c': 35 + 45 = 80
  • Status 'd': 55
  • Status 'e': 65
• No intervalo de tempo '2000-01-01 00:01:00':
  • Status 'd': 75
  • Status 'e': 85
  • Status 'f': 95 + 105 = 200
  • Status '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} │
   └─────────────────────┴──────────────────────────────────────┘

• sum
• Map combinador