> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-fix-nav-issues.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# avgMergeState

> avgMergeState コンビネータの使用例

<div id="description">
  ## 説明
</div>

[`MergeState`](/ja/reference/functions/aggregate-functions/combinators#-state) コンビネータは、
[`avg`](/ja/reference/functions/aggregate-functions/avg)
関数に適用でき、`AverageFunction(avg, T)` 型の部分的な集約状態をマージして、
新しい中間集約状態を返します。

<div id="example-usage">
  ## 使用例
</div>

`MergeState` コンビネータ は、多段階の集計シナリオで特に有用です。事前に集計された状態を結合し、それらを後続の処理のために状態のまま (最終化せずに) 維持したい場合に役立ちます。これを示すために、個々のサーバーのパフォーマンスメトリクスを、複数レベルにまたがる階層的な集計へと変換する例を見ていきます。サーバーレベル → Region レベル
→ データセンターレベルです。

まず、生データを格納するためのテーブルを作成します。

```sql theme={null}
CREATE TABLE raw_server_metrics
(
    timestamp DateTime DEFAULT now(),
    server_id UInt32,
    region String,
    datacenter String,
    response_time_ms UInt32
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (region, server_id, timestamp);
```

サーバーレベルの集約用ターゲットテーブルを作成し、それに対する insert トリガーとして機能する Incremental
materialized view を定義します：

```sql theme={null}
CREATE TABLE server_performance
(
    server_id UInt32,
    region String,
    datacenter String,
    avg_response_time AggregateFunction(avg, UInt32)
)
ENGINE = AggregatingMergeTree()
ORDER BY (region, server_id);

CREATE MATERIALIZED VIEW server_performance_mv
TO server_performance
AS SELECT
    server_id,
    region,
    datacenter,
    avgState(response_time_ms) AS avg_response_time
FROM raw_server_metrics
GROUP BY server_id, region, datacenter;
```

リージョンレベルとデータセンターレベルについても、同様に行います：

```sql theme={null}
CREATE TABLE region_performance
(
    region String,
    datacenter String,
    avg_response_time AggregateFunction(avg, UInt32)
)
ENGINE = AggregatingMergeTree()
ORDER BY (datacenter, region);

CREATE MATERIALIZED VIEW region_performance_mv
TO region_performance
AS SELECT
    region,
    datacenter,
    avgMergeState(avg_response_time) AS avg_response_time
FROM server_performance
GROUP BY region, datacenter;

-- データセンターレベルのテーブルとmaterialized view

CREATE TABLE datacenter_performance
(
    datacenter String,
    avg_response_time AggregateFunction(avg, UInt32)
)
ENGINE = AggregatingMergeTree()
ORDER BY datacenter;

CREATE MATERIALIZED VIEW datacenter_performance_mv
TO datacenter_performance
AS SELECT
      datacenter,
      avgMergeState(avg_response_time) AS avg_response_time
FROM region_performance
GROUP BY datacenter;
```

次に、生のサンプルデータをソーステーブルに挿入します。

```sql theme={null}
INSERT INTO raw_server_metrics (timestamp, server_id, region, datacenter, response_time_ms) VALUES
    (now(), 101, 'us-east', 'dc1', 120),
    (now(), 101, 'us-east', 'dc1', 130),
    (now(), 102, 'us-east', 'dc1', 115),
    (now(), 201, 'us-west', 'dc1', 95),
    (now(), 202, 'us-west', 'dc1', 105),
    (now(), 301, 'eu-central', 'dc2', 145),
    (now(), 302, 'eu-central', 'dc2', 155);
```

各レベルごとに、3つのクエリを書きます:

<Tabs>
  <Tab title="サービスレベル">
    ```sql theme={null}
    SELECT
        server_id,
        region,
        avgMerge(avg_response_time) AS avg_response_ms
    FROM server_performance
    GROUP BY server_id, region
    ORDER BY region, server_id;
    ```

    ```response theme={null}
    ┌─server_id─┬─region─────┬─avg_response_ms─┐
    │       301 │ eu-central │             145 │
    │       302 │ eu-central │             155 │
    │       101 │ us-east    │             125 │
    │       102 │ us-east    │             115 │
    │       201 │ us-west    │              95 │
    │       202 │ us-west    │             105 │
    └───────────┴────────────┴─────────────────┘
    ```
  </Tab>

  <Tab title="リージョンレベル">
    ```sql theme={null}
    SELECT
        region,
        datacenter,
        avgMerge(avg_response_time) AS avg_response_ms
    FROM region_performance
    GROUP BY region, datacenter
    ORDER BY datacenter, region;
    ```

    ```response theme={null}
    ┌─region─────┬─datacenter─┬────avg_response_ms─┐
    │ us-east    │ dc1        │ 121.66666666666667 │
    │ us-west    │ dc1        │                100 │
    │ eu-central │ dc2        │                150 │
    └────────────┴────────────┴────────────────────┘
    ```
  </Tab>

  <Tab title="データセンターレベル">
    ```sql theme={null}
    SELECT
        datacenter,
        avgMerge(avg_response_time) AS avg_response_ms
    FROM datacenter_performance
    GROUP BY datacenter
    ORDER BY datacenter;
    ```

    ```response theme={null}
    ┌─datacenter─┬─avg_response_ms─┐
    │ dc1        │             113 │
    │ dc2        │             150 │
    └────────────┴─────────────────┘
    ```
  </Tab>
</Tabs>

さらにデータを挿入できます:

```sql theme={null}
INSERT INTO raw_server_metrics (timestamp, server_id, region, datacenter, response_time_ms) VALUES
    (now(), 101, 'us-east', 'dc1', 140),
    (now(), 201, 'us-west', 'dc1', 85),
    (now(), 301, 'eu-central', 'dc2', 135);
```

データセンターレベルのパフォーマンスをもう一度確認してみましょう。集計チェーン全体が自動的に更新されていることがわかります。

```sql theme={null}
SELECT
    datacenter,
    avgMerge(avg_response_time) AS avg_response_ms
FROM datacenter_performance
GROUP BY datacenter
ORDER BY datacenter;
```

```response theme={null}
┌─datacenter─┬────avg_response_ms─┐
│ dc1        │ 112.85714285714286 │
│ dc2        │                145 │
└────────────┴────────────────────┘
```

<div id="see-also">
  ## 関連項目
</div>

* [`avg`](/ja/reference/functions/aggregate-functions/avg)
* [`AggregateFunction`](/ja/reference/data-types/aggregatefunction)
* [`Merge`](/ja/reference/functions/aggregate-functions/combinators#-merge)
* [`MergeState`](/ja/reference/functions/aggregate-functions/combinators#-mergestate)