ClickHouse 支持公共表表达式 (CTE)、公共标量表达式和递归查询。
公共表表达式
公共表表达式表示命名的子查询。它们可以在 SELECT 查询中的任何允许表表达式的位置,通过名称引用。命名的子查询可以在当前查询的范围内或子查询的范围内通过名称引用。
在 SELECT 查询中对公共表表达式的每次引用都始终替换为其定义中的子查询。通过隐藏当前 CTE 来防止递归,从而阻止标识符解析过程。
请注意,CTE 在每次调用时并不能保证产生相同的结果,因为查询将针对每个用例重新执行。
WITH <identifier> AS <subquery expression>
一个子查询被重新执行的示例
WITH cte_numbers AS
(
SELECT
num
FROM generateRandom('num UInt64', NULL)
LIMIT 1000000
)
SELECT
count()
FROM cte_numbers
WHERE num IN (SELECT num FROM cte_numbers)
如果 CTE 传递的是确切的结果,而不仅仅是一段代码,你将始终看到 1000000
然而,由于我们两次引用了 cte_numbers,每次都会生成随机数,因此我们看到不同的随机结果,例如 280501, 392454, 261636, 196227 等...
公共标量表达式
ClickHouse 允许你在 WITH 子句中声明任意标量表达式的别名。公共标量表达式可以在查询中的任何位置引用。
注意
如果公共标量表达式引用了常量字面量以外的内容,则该表达式可能导致 自由变量 的存在。ClickHouse 会在尽可能接近的范围内解析任何标识符,这意味着自由变量在名称冲突的情况下可能会引用意外的实体,或者可能导致相关子查询。建议将 CSE 定义为 lambda 函数(仅在启用 analyzer 时才可能),将所有使用的标识符绑定到一起,以实现更可预测的表达式标识符解析行为。
WITH <expression> AS <identifier>
示例 1: 将常量表达式用作“变量”
WITH '2019-08-01 15:23:00' AS ts_upper_bound
SELECT *
FROM hits
WHERE
EventDate = toDate(ts_upper_bound) AND
EventTime <= ts_upper_bound;
示例 2: 使用高阶函数绑定标识符
WITH
'.txt' as extension,
(id, extension) -> concat(lower(id), extension) AS gen_name
SELECT gen_name('test', '.sql') as file_name;
┌─file_name─┐
1. │ test.sql │
└───────────┘
示例 3: 使用带有自由变量的高阶函数
以下示例查询表明,未绑定的标识符会解析为最接近范围内的实体。这里,extension 未绑定在 gen_name lambda 函数体中。虽然 extension 在 generated_names 定义和使用范围内被定义为 '.txt' 的公共标量表达式,但它被解析为表 extension_list 的一列,因为它在 generated_names 子查询中可用。
CREATE TABLE extension_list
(
extension String
)
ORDER BY extension
AS SELECT '.sql';
WITH
'.txt' as extension,
generated_names as (
WITH
(id) -> concat(lower(id), extension) AS gen_name
SELECT gen_name('test') as file_name FROM extension_list
)
SELECT file_name FROM generated_names;
┌─file_name─┐
1. │ test.sql │
└───────────┘
示例 4: 将 sum(bytes) 表达式的结果从 SELECT 子句的列列表中移除
WITH sum(bytes) AS s
SELECT
formatReadableSize(s),
table
FROM system.parts
GROUP BY table
ORDER BY s;
示例 5: 使用标量子查询的结果
/* this example would return TOP 10 of most huge tables */
WITH
(
SELECT sum(bytes)
FROM system.parts
WHERE active
) AS total_disk_usage
SELECT
(sum(bytes) / total_disk_usage) * 100 AS table_disk_usage,
table
FROM system.parts
GROUP BY table
ORDER BY table_disk_usage DESC
LIMIT 10;
示例 6: 在子查询中重用表达式
WITH test1 AS (SELECT i + 1, j + 1 FROM test1)
SELECT * FROM test1;
递归查询
可选的 RECURSIVE 修饰符允许 WITH 查询引用其自身的输出。示例
示例: 求和从 1 到 100 的整数
WITH RECURSIVE test_table AS (
SELECT 1 AS number
UNION ALL
SELECT number + 1 FROM test_table WHERE number < 100
)
SELECT sum(number) FROM test_table;
┌─sum(number)─┐
│ 5050 │
└─────────────┘
注意
递归 CTE 依赖于版本 24.3 中引入的 查询分析器。如果你使用的是版本 24.3+ 并且遇到 (UNKNOWN_TABLE) 或 (UNSUPPORTED_METHOD) 异常,则表明你的实例、角色或配置文件中禁用了分析器。要激活分析器,请启用设置 allow_experimental_analyzer 或将 compatibility 设置更新到更新的版本。从版本 24.8 开始,分析器已完全提升到生产环境,并且设置 allow_experimental_analyzer 已重命名为 enable_analyzer。
递归 WITH 查询的一般形式始终是非递归项,然后是 UNION ALL,然后是递归项,其中只有递归项可以包含对查询自身输出的引用。递归 CTE 查询的执行方式如下
- 评估非递归项。将非递归项查询的结果放入一个临时工作表中。
- 只要工作表不为空,就重复以下步骤
- 评估递归项,将工作表的当前内容替换为递归自引用。将递归项查询的结果放入一个临时中间表中。
- 将工作表的内容替换为中间表的内容,然后清空中间表。
递归查询通常用于处理分层或树形结构的数据。例如,我们可以编写一个执行树遍历的查询
示例: 树遍历
首先让我们创建树表
DROP TABLE IF EXISTS tree;
CREATE TABLE tree
(
id UInt64,
parent_id Nullable(UInt64),
data String
) ENGINE = MergeTree ORDER BY id;
INSERT INTO tree VALUES (0, NULL, 'ROOT'), (1, 0, 'Child_1'), (2, 0, 'Child_2'), (3, 1, 'Child_1_1');
我们可以使用以下查询遍历该树
示例: 树遍历
WITH RECURSIVE search_tree AS (
SELECT id, parent_id, data
FROM tree t
WHERE t.id = 0
UNION ALL
SELECT t.id, t.parent_id, t.data
FROM tree t, search_tree st
WHERE t.parent_id = st.id
)
SELECT * FROM search_tree;
┌─id─┬─parent_id─┬─data──────┐
│ 0 │ ᴺᵁᴸᴸ │ ROOT │
│ 1 │ 0 │ Child_1 │
│ 2 │ 0 │ Child_2 │
│ 3 │ 1 │ Child_1_1 │
└────┴───────────┴───────────┘
搜索顺序
为了创建一个深度优先的顺序,我们为每个结果行计算一个已经访问过的行的数组
示例: 树深度优先遍历
WITH RECURSIVE search_tree AS (
SELECT id, parent_id, data, [t.id] AS path
FROM tree t
WHERE t.id = 0
UNION ALL
SELECT t.id, t.parent_id, t.data, arrayConcat(path, [t.id])
FROM tree t, search_tree st
WHERE t.parent_id = st.id
)
SELECT * FROM search_tree ORDER BY path;
┌─id─┬─parent_id─┬─data──────┬─path────┐
│ 0 │ ᴺᵁᴸᴸ │ ROOT │ [0] │
│ 1 │ 0 │ Child_1 │ [0,1] │
│ 3 │ 1 │ Child_1_1 │ [0,1,3] │
│ 2 │ 0 │ Child_2 │ [0,2] │
└────┴───────────┴───────────┴─────────┘
为了创建一个广度优先的顺序,标准方法是添加一个跟踪搜索深度的列
示例: 树广度优先遍历
WITH RECURSIVE search_tree AS (
SELECT id, parent_id, data, [t.id] AS path, toUInt64(0) AS depth
FROM tree t
WHERE t.id = 0
UNION ALL
SELECT t.id, t.parent_id, t.data, arrayConcat(path, [t.id]), depth + 1
FROM tree t, search_tree st
WHERE t.parent_id = st.id
)
SELECT * FROM search_tree ORDER BY depth;
┌─id─┬─link─┬─data──────┬─path────┬─depth─┐
│ 0 │ ᴺᵁᴸᴸ │ ROOT │ [0] │ 0 │
│ 1 │ 0 │ Child_1 │ [0,1] │ 1 │
│ 2 │ 0 │ Child_2 │ [0,2] │ 1 │
│ 3 │ 1 │ Child_1_1 │ [0,1,3] │ 2 │
└────┴──────┴───────────┴─────────┴───────┘
循环检测
首先让我们创建图表
DROP TABLE IF EXISTS graph;
CREATE TABLE graph
(
from UInt64,
to UInt64,
label String
) ENGINE = MergeTree ORDER BY (from, to);
INSERT INTO graph VALUES (1, 2, '1 -> 2'), (1, 3, '1 -> 3'), (2, 3, '2 -> 3'), (1, 4, '1 -> 4'), (4, 5, '4 -> 5');
我们可以使用以下查询遍历该图
示例: 图遍历,无循环检测
WITH RECURSIVE search_graph AS (
SELECT from, to, label FROM graph g
UNION ALL
SELECT g.from, g.to, g.label
FROM graph g, search_graph sg
WHERE g.from = sg.to
)
SELECT DISTINCT * FROM search_graph ORDER BY from;
┌─from─┬─to─┬─label──┐
│ 1 │ 4 │ 1 -> 4 │
│ 1 │ 2 │ 1 -> 2 │
│ 1 │ 3 │ 1 -> 3 │
│ 2 │ 3 │ 2 -> 3 │
│ 4 │ 5 │ 4 -> 5 │
└──────┴────┴────────┘
但是,如果我们向该图中添加循环,则之前的查询将因 Maximum recursive CTE evaluation depth 错误而失败
INSERT INTO graph VALUES (5, 1, '5 -> 1');
WITH RECURSIVE search_graph AS (
SELECT from, to, label FROM graph g
UNION ALL
SELECT g.from, g.to, g.label
FROM graph g, search_graph sg
WHERE g.from = sg.to
)
SELECT DISTINCT * FROM search_graph ORDER BY from;
Code: 306. DB::Exception: Received from localhost:9000. DB::Exception: Maximum recursive CTE evaluation depth (1000) exceeded, during evaluation of search_graph AS (SELECT from, to, label FROM graph AS g UNION ALL SELECT g.from, g.to, g.label FROM graph AS g, search_graph AS sg WHERE g.from = sg.to). Consider raising max_recursive_cte_evaluation_depth setting.: While executing RecursiveCTESource. (TOO_DEEP_RECURSION)
处理循环的标准方法是计算一个已经访问过的节点的数组
示例: 图遍历,带循环检测
WITH RECURSIVE search_graph AS (
SELECT from, to, label, false AS is_cycle, [tuple(g.from, g.to)] AS path FROM graph g
UNION ALL
SELECT g.from, g.to, g.label, has(path, tuple(g.from, g.to)), arrayConcat(sg.path, [tuple(g.from, g.to)])
FROM graph g, search_graph sg
WHERE g.from = sg.to AND NOT is_cycle
)
SELECT * FROM search_graph WHERE is_cycle ORDER BY from;
┌─from─┬─to─┬─label──┬─is_cycle─┬─path──────────────────────┐
│ 1 │ 4 │ 1 -> 4 │ true │ [(1,4),(4,5),(5,1),(1,4)] │
│ 4 │ 5 │ 4 -> 5 │ true │ [(4,5),(5,1),(1,4),(4,5)] │
│ 5 │ 1 │ 5 -> 1 │ true │ [(5,1),(1,4),(4,5),(5,1)] │
└──────┴────┴────────┴──────────┴───────────────────────────┘
无限查询
如果外部查询中使用 LIMIT,则也可以使用无限递归 CTE 查询
示例: 无限递归 CTE 查询
WITH RECURSIVE test_table AS (
SELECT 1 AS number
UNION ALL
SELECT number + 1 FROM test_table
)
SELECT sum(number) FROM (SELECT number FROM test_table LIMIT 100);
┌─sum(number)─┐
│ 5050 │
└─────────────┘