Função de tabela Merge

Consulte várias tabelas ao mesmo tempo.

A função de tabela Merge nos permite consultar várias tabelas em paralelo. Ela faz isso criando uma tabela temporária Merge e determinando a estrutura dessa tabela a partir da união das colunas e da inferência de tipos comuns.

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Configurar tabelas

Vamos aprender a usar essa função com a ajuda do banco de dados de partidas da ATP do TennisMyLife. Vamos processar arquivos CSV com partidas desde a década de 1960, mas criaremos um esquema um pouco diferente para cada década. Também adicionaremos algumas colunas extras para a década de 1990.

As instruções de importação são apresentadas abaixo:

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/Tennismylife/TML-Database/refs/heads/master/{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/Tennismylife/TML-Database/refs/heads/master/{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/Tennismylife/TML-Database/refs/heads/master/{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/Tennismylife/TML-Database/refs/heads/master/{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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Esquema de múltiplas tabelas

Podemos executar a seguinte consulta para listar, lado a lado, as colunas e seus tipos em cada tabela, facilitando a visualização das diferenças.

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)            │
└─────────────┴──────────────────┴─────────────────┴──────────────────┴───────────────────────────┘

Vamos ver as diferenças:

• 1970s altera o tipo de winner_seed de Nullable(String) para Nullable(UInt8) e o de score de String para Array(String).
• 1980s altera winner_seed e loser_seed de Nullable(UInt8) para Nullable(UInt16).
• 1990s altera surface de String para Enum('Hard', 'Grass', 'Clay', 'Carpet') e adiciona as colunas walkover e retirement.

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Consultando várias tabelas com merge

Vamos escrever uma consulta para encontrar as partidas que John McEnroe venceu contra alguém que era o cabeça de chave nº 1:

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']                   │
│ Mats Wilander │ ['6-2','6-4']                   │
│ 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']                   │
│ Ivan Lendl    │ ['7-6','1-4','WEA']             │
│ Stefan Edberg │ ['6-2','6-2']                   │
│ Jakob Hlasek  │ ['6-3','7-6']                   │
└───────────────┴─────────────────────────────────┘

Em seguida, digamos que queremos filtrar essas partidas para encontrar aquelas em que McEnroe era cabeça de chave nº 3 ou abaixo. Isso é um pouco mais complicado porque winner_seed usa tipos diferentes nas várias tabelas:

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')::Nullable(UInt16) >= 3
);

Usamos a função variantType para verificar o tipo de winner_seed em cada linha e, em seguida, variantElement para extrair o valor subjacente. Quando o tipo é String, convertemos para um número e então fazemos a comparação. O resultado da execução da consulta é mostrado abaixo:

┌─loser_name────┬─score───────────────┬─winner_seed─┐
│ Bjorn Borg    │ ['6-3','6-4']       │ 3           │
│ Mats Wilander │ ['6-2','6-4']       │ 3           │
│ Stefan Edberg │ ['6-2','6-3']       │ 6           │
│ Stefan Edberg │ ['7-6','6-2']       │ 4           │
│ Ivan Lendl    │ ['7-6','1-4','WEA'] │ 4           │
│ Stefan Edberg │ ['6-2','6-2']       │ 7           │
└───────────────┴─────────────────────┴─────────────┘

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De qual tabela vêm as linhas ao usar merge?

E se quisermos saber de qual tabela vêm as linhas? Podemos usar a coluna virtual _table para fazer isso, como mostrado na consulta a seguir:

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')::Nullable(UInt16) >= 3
);

┌─_table────────────┬─loser_name────┬─score───────────────┬─winner_seed─┐
│ atp_matches_1970s │ Bjorn Borg    │ ['6-3','6-4']       │ 3           │
│ atp_matches_1980s │ Mats Wilander │ ['6-2','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 │ Ivan Lendl    │ ['7-6','1-4','WEA'] │ 4           │
│ atp_matches_1980s │ Stefan Edberg │ ['6-2','6-2']       │ 7           │
└───────────────────┴───────────────┴─────────────────────┴─────────────┘

Também poderíamos usar essa coluna virtual em uma consulta para contar os valores da coluna walkover:

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

┌─_table────────────┬─walkover─┬─count()─┐
│ atp_matches_1960s │ ᴺᵁᴸᴸ     │    7319 │
│ atp_matches_1970s │ ᴺᵁᴸᴸ     │   39404 │
│ atp_matches_1980s │ ᴺᵁᴸᴸ     │   36097 │
│ atp_matches_1990s │ true     │     129 │
│ atp_matches_1990s │ false    │   37023 │
└───────────────────┴──────────┴─────────┘

Podemos ver que a coluna walkover é NULL em todos os casos, exceto em atp_matches_1990s. Precisaremos atualizar nossa consulta para verificar se a coluna score contém a string W/O quando a coluna walkover for NULL:

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;

Se o tipo subjacente de score for Array(String), precisamos percorrer o array e procurar por W/O; já se for do tipo String, podemos simplesmente procurar W/O na string.

┌─_table────────────┬─multiIf(isNo⋯, '%W/O%'))─┬─count()─┐
│ atp_matches_1960s │ true                     │     296 │
│ atp_matches_1960s │ false                    │    7023 │
│ atp_matches_1970s │ true                     │     583 │
│ atp_matches_1970s │ false                    │   38821 │
│ atp_matches_1980s │ true                     │     117 │
│ atp_matches_1980s │ false                    │   35980 │
│ atp_matches_1990s │ true                     │     129 │
│ atp_matches_1990s │ false                    │   37023 │
└───────────────────┴──────────────────────────┴─────────┘