有一天你工作工作，在當社畜的時候，發現你現在需要大量的「數值加總」、「分組彙總統計」，例如每日活躍使用者數量、每小時流量統計、即時計數器 (Counter) 等，ClickHouse 提供了一個極致高效的資料彙總利器 —— SummingMergeTree。

SummingMergeTree 是什麼？

SummingMergeTree 是 ClickHouse MergeTree 系列的引擎變種，具備在資料合併 (Merge) 階段，自動將具有相同 Primary Key 的數值欄位進行加總 (SUM)，幫助你快速構建高效能的預彙總表 (Pre-Aggregated Table)。

特點：

• 自動數值欄位加總：相同 Primary Key 的記錄在 Merge 時會自動執行加總。
• 非即時性彙總：數值加總發生於背景 Merge 階段。
• 無需寫聚合函數邏輯，簡單定義即可。

語法與範例

CREATE TABLE daily_metrics
(
    date Date,
    page String,
    views UInt32,
    clicks UInt32
) ENGINE = SummingMergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(date)
ORDER BY (date, page);

• 所有 數值型欄位 (Numeric Types) 預設皆會參與加總。
• 字串欄位僅參與 GROUP BY，不會被彙總。

INSERT INTO daily_metrics VALUES ('2025-08-01', 'Home', 100, 10);
INSERT INTO daily_metrics VALUES ('2025-08-01', 'Home', 200, 25);
INSERT INTO daily_metrics VALUES ('2025-08-01', 'Contact', 50, 5);

查詢時仍會看到所有資料：

SELECT * FROM daily_metrics WHERE date = '2025-08-01';

進行背景 Merge（或強制 Optimize）後：

OPTIMIZE TABLE daily_metrics FINAL;

再查詢結果：

應用場景

GROUP BY 規則

SummingMergeTree 的去重與彙總邏輯是以 Primary Key 欄位為基準，並對數值欄位進行加總。

• ORDER BY 欄位 = GROUP BY Key
• 數值型欄位 (Int, Float) 才會自動 SUM
• 字串、日期等欄位僅參與分組，不會被聚合

若 Primary Key 欄位設計錯誤（例如太細緻或包含非必要欄位），將導致彙總效果失效，無法正確合併統計數據。

進階：Materialized View 實時聚合

CREATE TABLE raw_events
(
    event_time DateTime,
    page String,
    views UInt32,
    clicks UInt32
) ENGINE = MergeTree
ORDER BY (event_time, page);

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_daily_metrics
TO daily_metrics
AS SELECT
    toDate(event_time) AS date,
    page,
    sum(views) AS views,
    sum(clicks) AS clicks
FROM raw_events
GROUP BY date, page;

這樣每次寫入 raw_events 時，ClickHouse 會即時計算彙總結果並寫入 daily_metrics (SummingMergeTree)。

SummingMergeTree 與 AggregatingMergeTree 差異

Best Practice

1. Primary Key 設計決定彙總效果：ORDER BY 需謹慎設計，只包含用來 GROUP BY 的欄位。
2. 數值欄位命名避免衝突：非數值欄位不會被加總，但欄位型別設錯或命名混亂會導致統計錯誤。
3. 資料寫入順序不影響結果：Merge 階段才會進行彙總，因此資料流式寫入無需排序。
4. 定期執行 OPTIMIZE FINAL：若查詢即時性要求高，可定期強制執行合併去重，確保查詢返回彙總後的結果。
5. Materialized View 為即時彙總最佳搭配：用以將原始大表流量，實時寫入 SummingMergeTree 進行高效查詢。

結語

SummingMergeTree 提供了一種簡單卻強大的數據彙總方式，非常適合用於統計計數、流量指標分析與預彙總表場景。透過合理設計 Primary Key 與 Materialized View 的搭配，能讓你的查詢效能成倍提升。