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sumMap

key 配列で指定されたキーに従って value 配列を合計します。ソートされた順のキーと、対応するキーの合計値をオーバーフローせずに返す2つの配列のタプルを返します。

構文

エイリアス: sumMappedArrays。

引数

キーと値の配列のタプルを渡すことは、キーの配列と値の配列を個別に渡すことと同義です。

Note

key と value の要素数は合計される各行で同じでなければなりません。

戻り値

  • ソートされた順のキーと、対応するキーの合計値を含む2つの配列のタプルを返します。

例

まず、sum_map というテーブルを作成し、いくつかのデータを挿入します。キーの配列と値の配列は、Nested 型の statusMap というカラムに個別に保存され、この関数の2つの異なる構文の使用方法を説明するために、タプル 型の statusMapTuple というカラムに一緒に保存されています。

クエリ:

CREATE TABLE sum_map(
    date Date,
    timeslot DateTime,
    statusMap Nested(
        status UInt16,
        requests UInt64
    ),
    statusMapTuple Tuple(Array(Int32), Array(Int32))
) ENGINE = Log;
INSERT INTO sum_map VALUES
    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:00:00', [1, 2, 3], [10, 10, 10], ([1, 2, 3], [10, 10, 10])),
    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:00:00', [3, 4, 5], [10, 10, 10], ([3, 4, 5], [10, 10, 10])),
    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:01:00', [4, 5, 6], [10, 10, 10], ([4, 5, 6], [10, 10, 10])),
    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:01:00', [6, 7, 8], [10, 10, 10], ([6, 7, 8], [10, 10, 10]));

次に、テーブルに対して sumMap 関数を使い、配列とタプル型の構文の両方を利用してクエリを行います:

クエリ:

SELECT
    timeslot,
    sumMap(statusMap.status, statusMap.requests),
    sumMap(statusMapTuple)
FROM sum_map
GROUP BY timeslot

結果:

┌────────────timeslot─┬─sumMap(statusMap.status, statusMap.requests)─┬─sumMap(statusMapTuple)─────────┐
│ 2000-01-01 00:00:00 │ ([1,2,3,4,5],[10,10,20,10,10])               │ ([1,2,3,4,5],[10,10,20,10,10]) │
│ 2000-01-01 00:01:00 │ ([4,5,6,7,8],[10,10,20,10,10])               │ ([4,5,6,7,8],[10,10,20,10,10]) │
└─────────────────────┴──────────────────────────────────────────────┴────────────────────────────────┘

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