блин скроллинг сломался =)

SELECT groupArrayInsertAt(NULL, 5)(toNullable(num), num)
FROM
(
    SELECT number AS num
    FROM system.numbers
    LIMIT 3
)
GROUP BY tuple()

┌─groupArrayInsertAt(NULL, 5)(toNullable(num), num)─┐
│ [0,1,2,0,0]                                       │
└───────────────────────────────────────────────────┘

1 rows in set. Elapsed: 0.014 sec.

это баг или фича?

Спасибо, заработало mtu кривой был

SELECT groupArrayInsertAt(NULL, 5)(toNullable(num), num)
FROM
(
    SELECT number AS num
    FROM system.numbers
    LIMIT 3
)
GROUP BY tuple()

┌─groupArrayInsertAt(NULL, 5)(toNullable(num), num)─┐
│ [0,1,2,0,0]                                       │
└───────────────────────────────────────────────────┘

1 rows in set. Elapsed: 0.014 sec.

если конкретней, я ждал 0,1,2,null,null

похоже groupArray вообще null не умеет

ok, надо править )

SELECT groupArrayInsertAt(NULL, 5)(tuple(toNullable(num)), num).1
FROM
(
   SELECT number AS num
   FROM system.numbers
   LIMIT 3
)

это не баг, я думаю это фича

хотя конечно полный unexpected

unexpected feature = bug

в тот и дело что скорее всего это сделано специально

очень нетривиально... имхо так быть не должно, как и разворачивание тупла

Вопросец - хочется в целом простого: посчитать квантили по времени запросов за минуту (что бы построить гарфики).
Пришел к такой конструкции мат вью

CREATE MATERIALIZED VIEW quantile_all_reqtime_mv TO quantile_all_reqtime (`date` Date, `datetime` DateTime, `host` String, `quantiles` Array(Decimal(10,3))) AS SELECT date, toStartOfMinute(datetime) AS datetime, host, quantiles(0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 0.99)(toFloat64(request_time)) AS quantiles FROM logs GROUP BY date, datetime, host

Вопроса:
Какой лучше выбрать движок для основной таблицы? SummingMergeTree не подходит, тогда данные суммируются. Нужен средний.
Я сейчас сделал просто MergeeTree и после этого выбираю данные таким запросом

select datetime, host, avg(arrayElement(quantiles,6)) from quantile_all_reqtime group by datetime, host order by datetime

Можно ли какими другими инстурментами сделать или в целом схема рабочая?

CREATE MATERIALIZED VIEW quantile_all_reqtime_mv TO quantile_all_reqtime (`date` Date, `datetime` DateTime, `host` String, `quantiles` Array(Decimal(10,3))) AS SELECT date, toStartOfMinute(datetime) AS datetime, host, quantiles(0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 0.99)(toFloat64(request_time)) AS quantiles FROM logs GROUP BY date, datetime, host

select datetime, host, avg(arrayElement(quantiles,6)) from quantile_all_reqtime group by datetime, host order by datetime

aggregating merge tree?

используй SummingMergeTree и храни там *State агрегаты

Я AggregatingMergeTree особо не использовал еще (только для подсчет Uniq делал.

сейчас у тебя в запросе квантили считаются на каждый заинсерченный батч, брать среднее от нескольких таких квантилей это цифра с потолка, абсолютно никакого смысла не имеющая

согласен, поэтому и задался вопросом, все ли верно. Попробую передалать на AggregatingMergeTree. спасибо

вот хорошая статья https://www.altinity.com/blog/clickhouse-materialized-views-illuminated-part-2