Merge 테이블 함수

여러 테이블을 동시에 쿼리합니다.

merge 테이블 함수를 사용하면 여러 테이블을 병렬로 쿼리할 수 있습니다. 이 함수는 임시 Merge 테이블을 생성한 다음, 각 테이블의 컬럼을 합치고 공통 타입을 추론하여 이 테이블의 구조를 결정합니다.

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테이블 설정

Jeff Sackmann’s tennis dataset을 활용해 이 함수를 사용하는 방법을 살펴보겠습니다. 1960년대까지 거슬러 올라가는 경기 데이터가 담긴 CSV 파일을 처리하되, 각 10년 단위로 스키마를 조금씩 다르게 만들겠습니다. 또한 1990년대 데이터에는 추가 컬럼 몇 개를 더하겠습니다.

가져오기 SQL 문은 아래와 같습니다:

CREATE OR REPLACE TABLE atp_matches_1960s ORDER BY tourney_id AS
SELECT tourney_id, surface, winner_name, loser_name, winner_seed, loser_seed, score
FROM url('https://raw.githubusercontent.com/JeffSackmann/tennis_atp/refs/heads/master/atp_matches_{1968..1969}.csv')
SETTINGS schema_inference_make_columns_nullable=0, 
         schema_inference_hints='winner_seed Nullable(String), loser_seed Nullable(UInt8)';

CREATE OR REPLACE TABLE atp_matches_1970s ORDER BY tourney_id AS 
SELECT tourney_id, surface, winner_name, loser_name, winner_seed, loser_seed, splitByWhitespace(score) AS score
FROM url('https://raw.githubusercontent.com/JeffSackmann/tennis_atp/refs/heads/master/atp_matches_{1970..1979}.csv')
SETTINGS schema_inference_make_columns_nullable=0, 
         schema_inference_hints='winner_seed Nullable(UInt8), loser_seed Nullable(UInt8)';

CREATE OR REPLACE TABLE atp_matches_1980s ORDER BY tourney_id AS
SELECT tourney_id, surface, winner_name, loser_name, winner_seed, loser_seed, splitByWhitespace(score) AS score
FROM url('https://raw.githubusercontent.com/JeffSackmann/tennis_atp/refs/heads/master/atp_matches_{1980..1989}.csv')
SETTINGS schema_inference_make_columns_nullable=0,
         schema_inference_hints='winner_seed Nullable(UInt16), loser_seed Nullable(UInt16)';

CREATE OR REPLACE TABLE atp_matches_1990s ORDER BY tourney_id AS
SELECT tourney_id, surface, winner_name, loser_name, winner_seed, loser_seed, splitByWhitespace(score) AS score,
       toBool(arrayExists(x -> position(x, 'W/O') > 0, score))::Nullable(bool) AS walkover,
       toBool(arrayExists(x -> position(x, 'RET') > 0, score))::Nullable(bool) AS retirement
FROM url('https://raw.githubusercontent.com/JeffSackmann/tennis_atp/refs/heads/master/atp_matches_{1990..1999}.csv')
SETTINGS schema_inference_make_columns_nullable=0,
         schema_inference_hints='winner_seed Nullable(UInt16), loser_seed Nullable(UInt16), surface Enum(\'Hard\', \'Grass\', \'Clay\', \'Carpet\')';

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여러 테이블의 스키마

다음 쿼리를 실행하면 각 테이블의 컬럼과 타입을 나란히 표시할 수 있어 차이점을 더 쉽게 확인할 수 있습니다.

SELECT * EXCEPT(position) FROM (
    SELECT position, name,
       any(if(table = 'atp_matches_1960s', type, null)) AS 1960s,
       any(if(table = 'atp_matches_1970s', type, null)) AS 1970s,
       any(if(table = 'atp_matches_1980s', type, null)) AS 1980s,
       any(if(table = 'atp_matches_1990s', type, null)) AS 1990s
    FROM system.columns
    WHERE database = currentDatabase() AND table LIKE 'atp_matches%'
    GROUP BY ALL
    ORDER BY position ASC
)
SETTINGS output_format_pretty_max_value_width=25;

┌─name────────┬─1960s────────────┬─1970s───────────┬─1980s────────────┬─1990s─────────────────────┐
│ tourney_id  │ String           │ String          │ String           │ String                    │
│ surface     │ String           │ String          │ String           │ Enum8('Hard' = 1, 'Grass'⋯│
│ winner_name │ String           │ String          │ String           │ String                    │
│ loser_name  │ String           │ String          │ String           │ String                    │
│ winner_seed │ Nullable(String) │ Nullable(UInt8) │ Nullable(UInt16) │ Nullable(UInt16)          │
│ loser_seed  │ Nullable(UInt8)  │ Nullable(UInt8) │ Nullable(UInt16) │ Nullable(UInt16)          │
│ score       │ String           │ Array(String)   │ Array(String)    │ Array(String)             │
│ walkover    │ ᴺᵁᴸᴸ             │ ᴺᵁᴸᴸ            │ ᴺᵁᴸᴸ             │ Nullable(Bool)            │
│ retirement  │ ᴺᵁᴸᴸ             │ ᴺᵁᴸᴸ            │ ᴺᵁᴸᴸ             │ Nullable(Bool)            │
└─────────────┴──────────────────┴─────────────────┴──────────────────┴───────────────────────────┘

차이점을 살펴보겠습니다:

• 1970년대 데이터에서는 winner_seed의 유형이 Nullable(String)에서 Nullable(UInt8)로, score는 String에서 Array(String)로 변경됩니다.
• 1980년대 데이터에서는 winner_seed와 loser_seed가 Nullable(UInt8)에서 Nullable(UInt16)로 변경됩니다.
• 1990년대 데이터에서는 surface가 String에서 Enum('Hard', 'Grass', 'Clay', 'Carpet')로 변경되고, walkover와 retirement 컬럼이 추가됩니다.

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merge를 사용해 여러 테이블 쿼리하기

John McEnroe가 1번 시드를 받은 선수를 상대로 이긴 경기를 찾는 쿼리를 작성해 보겠습니다:

SELECT loser_name, score
FROM merge('atp_matches*')
WHERE winner_name = 'John McEnroe'
AND loser_seed = 1;

┌─loser_name────┬─score───────────────────────────┐
│ Bjorn Borg    │ ['6-3','6-4']                   │
│ Bjorn Borg    │ ['7-6','6-1','6-7','5-7','6-4'] │
│ Bjorn Borg    │ ['7-6','6-4']                   │
│ Bjorn Borg    │ ['4-6','7-6','7-6','6-4']       │
│ Jimmy Connors │ ['6-1','6-3']                   │
│ Ivan Lendl    │ ['6-2','4-6','6-3','6-7','7-6'] │
│ Ivan Lendl    │ ['6-3','3-6','6-3','7-6']       │
│ Ivan Lendl    │ ['6-1','6-3']                   │
│ Stefan Edberg │ ['6-2','6-3']                   │
│ Stefan Edberg │ ['7-6','6-2']                   │
│ Stefan Edberg │ ['6-2','6-2']                   │
│ Jakob Hlasek  │ ['6-3','7-6']                   │
└───────────────┴─────────────────────────────────┘

다음으로, McEnroe가 3번 시드 이하였던 경기만 찾도록 해당 일치 항목을 필터링해 보겠습니다. 여러 테이블에서 winner_seed에 사용하는 타입이 서로 다르기 때문에 조금 더 까다롭습니다:

SELECT loser_name, score, winner_seed
FROM merge('atp_matches*')
WHERE winner_name = 'John McEnroe'
AND loser_seed = 1
AND multiIf(
  variantType(winner_seed) = 'UInt8', variantElement(winner_seed, 'UInt8') >= 3,
  variantType(winner_seed) = 'UInt16', variantElement(winner_seed, 'UInt16') >= 3,
  variantElement(winner_seed, 'String')::UInt16 >= 3
);

각 행에서 winner_seed의 유형을 확인하기 위해 variantType 함수를 사용한 다음, 실제 값을 추출하기 위해 variantElement 함수를 사용합니다. 유형이 String이면 숫자로 CAST한 다음 비교합니다. 쿼리 실행 결과는 아래와 같습니다.

┌─loser_name────┬─score─────────┬─winner_seed─┐
│ Bjorn Borg    │ ['6-3','6-4'] │ 3           │
│ Stefan Edberg │ ['6-2','6-3'] │ 6           │
│ Stefan Edberg │ ['7-6','6-2'] │ 4           │
│ Stefan Edberg │ ['6-2','6-2'] │ 7           │
└───────────────┴───────────────┴─────────────┘

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merge를 사용할 때 행은 어느 테이블에서 가져옵니까?

행이 어느 테이블에서 가져오는지 확인하려면 어떻게 해야 할까요? 다음 쿼리와 같이 _table 가상 컬럼을 사용하면 됩니다:

SELECT _table, loser_name, score, winner_seed
FROM merge('atp_matches*')
WHERE winner_name = 'John McEnroe'
AND loser_seed = 1
AND multiIf(
  variantType(winner_seed) = 'UInt8', variantElement(winner_seed, 'UInt8') >= 3,
  variantType(winner_seed) = 'UInt16', variantElement(winner_seed, 'UInt16') >= 3,
  variantElement(winner_seed, 'String')::UInt16 >= 3
);

┌─_table────────────┬─loser_name────┬─score─────────┬─winner_seed─┐
│ atp_matches_1970s │ Bjorn Borg    │ ['6-3','6-4'] │ 3           │
│ atp_matches_1980s │ Stefan Edberg │ ['6-2','6-3'] │ 6           │
│ atp_matches_1980s │ Stefan Edberg │ ['7-6','6-2'] │ 4           │
│ atp_matches_1980s │ Stefan Edberg │ ['6-2','6-2'] │ 7           │
└───────────────────┴───────────────┴───────────────┴─────────────┘

또한 이 가상 컬럼을 쿼리의 일부로 사용하여 walkover 컬럼 값의 개수를 셀 수 있습니다:

SELECT _table, walkover, count()
FROM merge('atp_matches*')
GROUP BY ALL
ORDER BY _table;

┌─_table────────────┬─walkover─┬─count()─┐
│ atp_matches_1960s │ ᴺᵁᴸᴸ     │    7542 │
│ atp_matches_1970s │ ᴺᵁᴸᴸ     │   39165 │
│ atp_matches_1980s │ ᴺᵁᴸᴸ     │   36233 │
│ atp_matches_1990s │ true     │     128 │
│ atp_matches_1990s │ false    │   37022 │
└───────────────────┴──────────┴─────────┘

walkover 컬럼은 atp_matches_1990s를 제외한 모든 항목에서 NULL인 것을 확인할 수 있습니다. walkover 컬럼이 NULL인 경우 score 컬럼에 문자열 W/O가 들어 있는지 확인하도록 쿼리를 수정해야 합니다:

SELECT _table,
   multiIf(
     walkover IS NOT NULL,
     walkover,
     variantType(score) = 'Array(String)',
     toBool(arrayExists(
        x -> position(x, 'W/O') > 0,
        variantElement(score, 'Array(String)')
     )),
     variantElement(score, 'String') LIKE '%W/O%'
   ),
   count()
FROM merge('atp_matches*')
GROUP BY ALL
ORDER BY _table;

score의 기본 유형이 Array(String)이면 배열을 순회하며 W/O를 찾아야 하고, 유형이 String이면 문자열에서 W/O를 바로 찾으면 됩니다.

┌─_table────────────┬─multiIf(isNo⋯, '%W/O%'))─┬─count()─┐
│ atp_matches_1960s │ true                     │     242 │
│ atp_matches_1960s │ false                    │    7300 │
│ atp_matches_1970s │ true                     │     422 │
│ atp_matches_1970s │ false                    │   38743 │
│ atp_matches_1980s │ true                     │      92 │
│ atp_matches_1980s │ false                    │   36141 │
│ atp_matches_1990s │ true                     │     128 │
│ atp_matches_1990s │ false                    │   37022 │
└───────────────────┴──────────────────────────┴─────────┘