SAMPLE概念

该 SAMPLE 子句允许近似于 SELECT 查询处理。

启用数据采样时，不会对所有数据执行查询，而只对特定部分数据（样本）执行查询。

例如，如果您需要计算所有访问的统计信息，只需对所有访问的1/10分数执行查询，然后将结果乘以10即可。

近似查询处理在以下情况下可能很有用:

• 当你有严格的时间需求（如<100ms），但你不能通过额外的硬件资源来满足他们的成本。
• 当您的原始数据不准确时，所以近似不会明显降低质量。
• 业务需求的目标是近似结果（为了成本效益，或者向高级用户推销确切结果）。

注意： 您只能使用采样中的表 MergeTree  族，并且只有在表创建过程中指定了采样表达式。

SAMPLE功能

• 数据采样是一种确定性机制。 同样的结果 SELECT .. SAMPLE 查询始终是相同的。
• 对于不同的表，采样工作始终如一。 对于具有单个采样键的表，具有相同系数的采样总是选择相同的可能数据子集。 例如，用户Id的示例采用来自不同表的所有可能的用户Id的相同子集的行。 这意味着您可以在子查询中使用采样 IN 此外，您可以使用 JOIN 。
• 采样允许从磁盘读取更少的数据。 请注意，您必须正确指定采样键。

SAMPLE语法

sample K

这里 k 从0到1的数字（支持小数和小数表示法）。 例如, SAMPLE 1/2 或 SAMPLE 0.5.

在一个 SAMPLE k 子句，样品是从 k 数据的分数。

示例如下所示:

SELECT
    Title,
    count() * 10 AS PageViews
FROM hits_distributed
SAMPLE 0.1
WHERE
    CounterID = 34
GROUP BY Title
ORDER BY PageViews DESC LIMIT 1000

在此示例中，对0.1(10%)数据的样本执行查询。 聚合函数的值不会自动修正，因此要获得近似结果，值 count() 手动乘以10。

sample N

这里 n 是足够大的整数。 例如, SAMPLE 10000000.

在这种情况下，查询在至少一个样本上执行 n 行（但不超过这个）。 例如, SAMPLE 10000000 在至少10,000,000行上运行查询。

由于数据读取的最小单位是一个颗粒（其大小由 index_granularity 设置），是有意义的设置一个样品，其大小远大于颗粒。

使用时 SAMPLE n 子句，你不知道处理了哪些数据的相对百分比。 所以你不知道聚合函数应该乘以的系数。 使用 _sample_factor 虚拟列得到近似结果。

该 _sample_factor 列包含动态计算的相对系数。 当您执行以下操作时，将自动创建此列 创建  具有指定采样键的表。 的使用示例 _sample_factor 列如下所示。

让我们考虑表 visits，其中包含有关网站访问的统计信息。

SELECT sum(_sample_factor)
FROM visits
SAMPLE 10000000

sample K offset m

这里 k 和 m 是从0到1的数字。

-- 所有数据的十分之一
SAMPLE 1/10

-- 从数据的后半部分取出10％的样本
SAMPLE 1/10 OFFSET 1/2

groupArraySample

构建一个参数值的采样数组。 结果数组的大小限制为 max_size 个元素。参数值被随机选择并添加到数组中。

语法

groupArraySample(max_size[, seed])(x)

参数

• max_size — 结果数组的最大长度UInt64。
• seed — 随机数发生器的种子。可选UInt64。默认值: 123456。
• x — 参数 (列名 或者 表达式)。

返回值

• 随机选取参数 x (的值)组成的数组。

类型: Array 示例