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版本:nightly

公共表表达式(CTE)

CTE 与 视图 类似,它们帮助您简化查询的复杂性,将长而复杂的 SQL 语句分解,并提高可读性和可重用性。

您已经在 快速开始 文档中阅读了一个 CTE 的例子。

什么是公共表表达式 (CTE)?

公共表表达式 (CTE) 是可以在 SELECTINSERTUPDATEDELETE 语句中引用的临时结果集。CTE 有助于将复杂的查询分解成更可读的部分,并且可以在同一个查询中多次引用。

CTE 的基本语法

CTE 通常使用 WITH 关键字定义。基本语法如下:

WITH cte_name [(column1, column2, ...)] AS (
QUERY
)
SELECT ...
FROM cte_name;

示例解释

接下来,我们将通过一个完整的示例来演示如何使用 CTE,包括数据准备、CTE 创建和使用。

步骤 1:创建示例数据

假设我们有以下两个表:

  • grpc_latencies:包含 gRPC 请求延迟数据。
  • app_logs:包含应用程序日志信息。
CREATE TABLE grpc_latencies (
ts TIMESTAMP TIME INDEX,
host VARCHAR(255),
latency FLOAT,
PRIMARY KEY(host),
);

INSERT INTO grpc_latencies VALUES
('2023-10-01 10:00:00', 'host1', 120),
('2023-10-01 10:00:00', 'host2', 150),
('2023-10-01 10:00:05', 'host1', 130);

CREATE TABLE app_logs (
ts TIMESTAMP TIME INDEX,
host VARCHAR(255),
log TEXT,
log_level VARCHAR(50),
PRIMARY KEY(host, log_level),
);

INSERT INTO app_logs VALUES
('2023-10-01 10:00:00', 'host1', 'Error on service', 'ERROR'),
('2023-10-01 10:00:00', 'host2', 'All services OK', 'INFO'),
('2023-10-01 10:00:05', 'host1', 'Error connecting to DB', 'ERROR');

步骤 2:定义和使用 CTE

我们将创建两个 CTE 来分别计算第 95 百分位延迟和错误日志的数量。

WITH 
metrics AS (
SELECT
ts,
host,
approx_percentile_cont(latency, 0.95) RANGE '5s' AS p95_latency
FROM
grpc_latencies
ALIGN '5s' FILL PREV
),
logs AS (
SELECT
ts,
host,
COUNT(log) RANGE '5s' AS num_errors
FROM
app_logs
WHERE
log_level = 'ERROR'
ALIGN '5s' BY (HOST)
)
SELECT
metrics.ts,
metrics.host,
metrics.p95_latency,
COALESCE(logs.num_errors, 0) AS num_errors
FROM
metrics
LEFT JOIN logs ON metrics.host = logs.host AND metrics.ts = logs.ts
ORDER BY
metrics.ts;

输出:

+---------------------+-------+-------------+------------+
| ts | host | p95_latency | num_errors |
+---------------------+-------+-------------+------------+
| 2023-10-01 10:00:00 | host2 | 150 | 0 |
| 2023-10-01 10:00:00 | host1 | 120 | 1 |
| 2023-10-01 10:00:05 | host1 | 130 | 1 |
+---------------------+-------+-------------+------------+

详细说明

  1. 定义 CTEs
  • metrics:

    WITH 
    metrics AS (
    SELECT
    ts,
    host,
    approx_percentile_cont(latency, 0.95) RANGE '5s' AS p95_latency
    FROM
    grpc_latencies
    ALIGN '5s' FILL PREV
    ),

    这里我们使用范围查询计算每个 host 在每个 5 秒时间窗口内的第 95 百分位延迟。

  • logs:

    logs AS (
    SELECT
    ts,
    host,
    COUNT(log) RANGE '5s' AS num_errors
    FROM
    app_logs
    WHERE
    log_level = 'ERROR'
    ALIGN '5s' BY (HOST)
    )

    同样地,我们计算每个 host 在每个 5 秒时间窗口内的错误日志数量。

  1. 使用 CTEs: 在最终的查询部分:
    SELECT
    metrics.ts,
    metrics.host,
    metrics.p95_latency,
    COALESCE(logs.num_errors, 0) AS num_errors
    FROM
    metrics
    LEFT JOIN logs ON metrics.host = logs.host AND metrics.ts = logs.ts
    ORDER BY
    metrics.ts;
    我们对两个 CTE 结果集进行左连接,以获得最终的综合分析结果。

总结

通过 CTE,您可以将复杂的 SQL 查询分解为更易于管理和理解的部分。在本示例中,我们分别创建了两个 CTE 来计算第 95 百分位延迟和错误日志的数量,然后将它们合并到最终查询中进行分析。 阅读更多 WITH