利用clickhouse中的toStartOf*()函数，将时间归属到相同点，然后利用分组统计即可。
toStartOf*()函数：
- toStartOfInterval()
- toStartOfHour()
- toStartOfFifteenMinutes()
- toStartOfFiveMinute()
- toStartOfDay()
- toStartOfMonth()
- toStartOfQuarter()
- toStartOfWeek()
主要讲一下toStartOfInterval(datetime, interval)函数,可以利用后面interval参数，任意指定时间间隔，如需要完成间隔2分钟的分时统计：
select
toStartOfInterval(trade_time, INTERVAL 2 minute) as minute,
count() as volume
from table_all
group by minute
order by volume desc;
增加一个例子：
需求是统计某一天内的指标数量，按照15分钟分时进行汇总。
如果用传统数据库，则一般做法会把原始数据按照15分钟结存到另一张表(table_15)里，业务对table_15进行查询。如果需求明天改成20、30分钟，则改动需要改动结存逻辑，代价很大。
使用CK的分组高性能结合toStartOfInterval()函数，可以很方便将统计时间变成参数，实时查询。
原始表数据结构：
| trade_time | card_id | ... |
|---|---|---|
| 2020-10-09 15:12:06 | 0221584005371930 | |
| 2020-10-09 15:13:42 | 0221584005153444 | |
| 2020-10-09 15:15:07 | 0221584005371932 | |
| ... |
SQL：
select toStartOfInterval(trade_time, INTERVAL 15 minute ) as minute,
count() as volume
from table_all
where trade_time >= '2020-11-30 00:00:00'
and trade_time <= '2020-11-31 00:00:00'
group by minute
order by minute;
汇总结果：
minute字段值代表从该时刻开始的15分钟的时间窗，volume代表时间窗内数据的累加之和。改变时间窗，只需要改变INTERVAL参数即可。
汇总结果
性能参考：
ReplacingMergeTree引擎，单机
分区toYYYYMMDD(trade_time)
测试表总数据量：216836575（2.1亿）
耗时：500ms左右
满足业务时效要求
