在clickhouse中对多列（一个是数组）进行聚合查询

Question

我正在尝试获取每个 att1 和 att2 列的聚合值，以及 att3 列中数组的每个值。

我试过了：

create table test(value Float32, att1 String, att2 String, att3 Array(String))
 ENGINE=MergeTree() ORDER BY ();

INSERT INTO test VALUES (2.0, 'a', 'Z', ['sports', 'office', 'anothertag'])
INSERT INTO test VALUES (4.0, 'b', 'X', ['sports', 'office', 'tag'])
INSERT INTO test VALUES (6.0, 'b', 'X', ['sports', 'internet', 'planes'])

SELECT * from test;

┌─value─┬─att1─┬─att2─┬─att3───────────────────────────┐
│     6 │ b    │ X    │ ['sports','internet','planes'] │
└───────┴──────┴──────┴────────────────────────────────┘
┌─value─┬─att1─┬─att2─┬─att3─────────────────────────────┐
│     2 │ a    │ Z    │ ['sports','office','anothertag'] │
└───────┴──────┴──────┴──────────────────────────────────┘
┌─value─┬─att1─┬─att2─┬─att3──────────────────────┐
│     4 │ b    │ X    │ ['sports','office','tag'] │
└───────┴──────┴──────┴───────────────────────────┘

我想获取每个不同属性的聚合 -sum(value)-。

我让它适用于 att1 和 att2 列：

SELECT
    att1,
    att2,
    sum(value)
FROM test
GROUP BY
    att1,
    att2
    WITH CUBE

结果：

┌─att1─┬─att2─┬─sum(value)─┐
│ b    │ X    │         10 │
│ a    │ Z    │          2 │
└──────┴──────┴────────────┘
┌─att1─┬─att2─┬─sum(value)─┐
│ a    │      │          2 │
│ b    │      │         10 │
└──────┴──────┴────────────┘
┌─att1─┬─att2─┬─sum(value)─┐
│      │ Z    │          2 │
│      │ X    │         10 │
└──────┴──────┴────────────┘
┌─att1─┬─att2─┬─sum(value)─┐
│      │      │         12 │
└──────┴──────┴────────────┘

这给了我更多的需要，但结果二和三给出了正确的结果。

但我还需要 att3 上每个值的值，我让它在另一个查询中工作，但是在尝试进行单个查询时：

SELECT
    att1,
    att2,
    arrayJoin(att3) AS tags,
    sum(value)
FROM test
GROUP BY
    att1,
    att2,
    tags
    WITH CUBE

这给出了（除其他外）：

┌─att1─┬─att2─┬─tags─┬─sum(value)─┐
│ a    │      │      │          6 │
│ b    │      │      │         30 │
└──────┴──────┴──────┴────────────┘

┌─att1─┬─att2─┬─tags───────┬─sum(value)─┐
│      │      │ tag        │          4 │
│      │      │ anothertag │          2 │
│      │      │ planes     │          6 │
│      │      │ sports     │         12 │
│      │      │ internet   │          6 │
│      │      │ office     │          6 │
└──────┴──────┴────────────┴────────────┘

由于 arrayJoin 'unfolds' 数组成行，现在 att1 中 sum(value) 的值不准确。

我也尝试了LEFT ARRAY JOIN 语法，结果相同。

更新：

理想的结果是这样的：

┌─'att1'─┬─'att2'─┬─'tags'─┬─'sum(value)'─┐
│    a   │        │        │         2    │
│    b   │        │        │         10   │
│        │    X   │        │         10   │
│        │    Z   │        │         2    │
│        │        │ sports │         12   │
│        │        │ office │         6    │
│        │        │ anot.. │         2    │
│        │        │ tag    │         4    │
│        │        │internet│         6    │
│        │        │planes  │         6    │
└────────┴────────┴────────┴──────────────┘

可以在不同的行（结果）中，但最好在一个查询中。

Answer 1

SELECT
    sumMap(([att1], [value])) AS r1,
    sumMap(([att2], [value])) AS r2,
    sumMap((att3, replicate(value, att3))) AS r3
FROM test
┌─r1─────────────────┬─r2─────────────────┬─r3──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ (['a','b'],[2,10]) │ (['X','Z'],[10,2]) │ (['anothertag','internet','office','planes','sports','tag'],[2,6,6,6,12,4]) │
└────────────────────┴────────────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘



SELECT
    (arrayJoin(arrayZip((arrayJoin([sumMap(([att1], [value])), sumMap(([att2], [value])), sumMap((att3, replicate(value, att3)))]) AS r).1, r.2)) AS x).1 AS y,
    x.2 AS z
FROM test
┌─y──────────┬──z─┐
│ a          │  2 │
│ b          │ 10 │
│ X          │ 10 │
│ Z          │  2 │
│ anothertag │  2 │
│ internet   │  6 │
│ office     │  6 │
│ planes     │  6 │
│ sports     │ 12 │
│ tag        │  4 │
└────────────┴────┘

Answer 2

我认为更直接的方法是结合两个查询：

SELECT
    att1,
    att2,
    '' AS tags,
    sum(value)
FROM test
GROUP BY
    att1,
    att2
    WITH CUBE
UNION ALL
SELECT
    '' AS att1,
    '' AS att2,
    arrayJoin(att3) AS tags,
    sum(value)
FROM test
GROUP BY tags

/*
┌─att1─┬─att2─┬─tags───────┬─sum(value)─┐
│      │      │ internet   │          6 │
│      │      │ sports     │         12 │
│      │      │ office     │          6 │
│      │      │ tag        │          4 │
│      │      │ planes     │          6 │
│      │      │ anothertag │          2 │
└──────┴──────┴────────────┴────────────┘
┌─att1─┬─att2─┬─tags─┬─sum(value)─┐
│ b    │ X    │      │         10 │
│ a    │ Z    │      │          2 │
└──────┴──────┴──────┴────────────┘
┌─att1─┬─att2─┬─tags─┬─sum(value)─┐
│ a    │      │      │          2 │
│ b    │      │      │         10 │
└──────┴──────┴──────┴────────────┘
┌─att1─┬─att2─┬─tags─┬─sum(value)─┐
│      │ Z    │      │          2 │
│      │ X    │      │         10 │
└──────┴──────┴──────┴────────────┘
┌─att1─┬─att2─┬─tags─┬─sum(value)─┐
│      │      │      │         12 │
└──────┴──────┴──────┴────────────┘

*/