Подскажите, пжл., в КликХаусе реализована возможность оптимизации выполнения select-запроса на основе комбинации доступа с помощью индекса первичного ключа и индекса пропуска? В известной СУБД "О" такое называется index combine. Там выполняется конверсия ROWID в битовые карты, а далее карты пересекаются... могу пояснить практический смысл, зачем такое, если надо.

в КХ все смешнее. Тут IOT таблица, т.е. PK используется всегда! А skip индексы используются когда их можно хоть как-то присобачить к запросу, поэтому да, тут одновременно работает и то и это.
И так как оптимизатора нет и я например не могу представить как его всунуть, то skip index bloom_filter просто тупо может затормозить запрос по первичному ключу и его удаление/отключение ускорит запрос

линейная функция это a*x+b*y+c=0 все функции, которые не могут представлены так с выбором параметров a b c нелинейные, например x^2. Одно из главных свойств линейности - вы можете применить на разных подмножествах, а потом применить функцию на результаты этих подмножеств и результат будет верен на объедении этих подмножеств. Для нелинейных функций это не верно.
Пример линейной функции - сумма если возьмем множество 1 2 3 4 5  то сумма(сумма(1,2),сумма(3,4,5)=сумма(1,2,3,4,5)
Пример нелинейной функции - среднее: среднее(среднее(1,2),среднее(3,4,5)) != среднее(1,2,3,4,5) так как 3,75!=3

Я был всегда очень пессиместичен по вопросу пользы от skip index.
Но как оказалось в некоторых странных usecase когда КХ используют как телескоп, skip index-ы (bloom_filter по крайней мере) работают.

Я был всегда очень пессиместичен по вопросу пользы от skip index.
Но как оказалось в некоторых странных usecase когда КХ используют как телескоп, skip index-ы (bloom_filter по крайней мере) работают.

На митапе с Авито Алексей Миловидов упоминает про сценарий, когда будет профит -- поиск по редкой комбинации. Упоминается в контексте со Сфинкосм и Эластиком.

avgState ни что иное как tuple(sum, count) поэтому не вижу проблемы, count == sum(1) , можно считать и тянуть вверх две суммы и в самом конце поделить (считать даже summap

или лучше quantile :)

@den_crane а как получить distinct - flatten-  groupArray - State для колонки массивов?
для этого примера.
https://t.me/clickhouse_ru/204548

SimpleAggregateFunction(groupUniqArrayArray, Array(String))

select 
    groupUniqArrayArray(x) as keys, sumMap(x, y)
from (
    select [1,3,3] AS x, [1,-1,1] as y 
    UNION ALL
    select [1,4,5] AS x, [-1,1,-1] as y
)

или лучше quantile :)

SimpleAggregateFunction(groupUniqArrayArray, Array(String))

select 
    groupUniqArrayArray(x) as keys, sumMap(x, y)
from (
    select [1,3,3] AS x, [1,-1,1] as y 
    UNION ALL
    select [1,4,5] AS x, [-1,1,-1] as y
)

  select arrayDistinct(flatten(groupArray(x))) as keys, arrayReduce('groupArrayState', keys) as keysState, 
  sumMap(x, y)  from (
  select [1,3,3] AS x, [1,-1,1] as y UNION ALL
  select [1,4,5] AS x, [1,1,-1] as y)

еще так курил, но эт хуже

Это внутрь AggregationMergeTree не засунуть :)

  select arrayDistinct(flatten(groupArray(x))) as keys, arrayReduce('groupArrayState', keys) as keysState, 
  sumMap(x, y)  from (
  select [1,3,3] AS x, [1,-1,1] as y UNION ALL
  select [1,4,5] AS x, [1,1,-1] as y)

еще так курил, но эт хуже

как раз засунуть, эти SimpleAggregateFunction только недавно полноценными стали... до этого надо было state пихать