arrayJoin后不能直接GROUP BY，因为它是表函数，会将一行展开为多行，未出现在GROUP BY中的非聚合列会导致ClickHouse报错；必须用ARRAY JOIN子句或子查询显式展开数组。
arrayJoin 后为什么不能直接用 GROUP BY？
因为 arrayJoin 是表函数，不是普通函数，它会把一行“炸开”成多行，原始行的其他列会被复制。如果你在 SELECT 中用了 arrayJoin，又没把它放进 GROUP BY，ClickHouse 会报错：Column 'xxx' is not under aggregate function and not in GROUP BY。这不是语法限制，而是语义要求：每行输出必须能被明确归组。
常见错误写法：
SELECT arrayJoin(tags) AS tag, count() FROM events GROUP BY tag
看着对，但实际会失败——arrayJoin(tags) 不是列名，不能直接 GROUP BY；必须先用 ARRAY JOIN 子句或子查询显式展开。
正确展开数组并聚合的两种写法
推荐优先用 ARRAY JOIN 语法，清晰、高效、兼容性好（所有 ClickHouse 版本都支持）：
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ARRAY JOIN必须写在FROM子句之后，它会为数组中每个元素生成一行，并保留原表其他字段 - 展开后的别名（如
tag）可直接用于SELECT和GROUP BY - 如果数组为空或 NULL，该行会被丢弃；需保留空数组行，加
LEFT ARRAY JOIN
示例（统计每个 tag 出现次数）：
SELECT tag, count() FROM events ARRAY JOIN tags AS tag GROUP BY tag
等价的子查询写法（适合嵌套逻辑或需要多次引用展开结果）：
SELECT tag, count() FROM (SELECT *, arrayJoin(tags) AS tag FROM events) GROUP BY tag
聚合时怎么避免重复计数？
关键看你要统计什么：
- 想算「每个 tag 被多少条事件记录携带」→ 用
count()或count(DISTINCT event_id)（如果事件有唯一 ID） - 想算「每个 tag 在所有事件中总共出现几次」→ 就是上面例子中的
count()，因为ARRAY JOIN已按元素展开 - 如果原表某行
tags = ['a','a','b']，默认会展开为三行，count()结果里a就是 2 次——这是预期行为；若要去重，得先用arrayDistinct
去重后统计（每个事件内 tag 去重再展开）：
SELECT tag, count() FROM events ARRAY JOIN arrayDistinct(tags) AS tag GROUP BY tag
性能和 NULL 处理要注意什么？
ARRAY JOIN 本身不慢，但容易引发数据膨胀。比如平均一个事件带 10 个 tag，100 万行就变成 1000 万行处理。这时候：
- 务必加
WHERE过滤再ARRAY JOIN，别在展开后才过滤 - NULL 数组不会报错，但会被跳过；空数组
[]同样被跳过；需要补零行，用LEFT ARRAY JOIN+ifNull - 如果 tag 是 Nullable(String)，展开后仍是 Nullable，
GROUP BY会把 NULL 当作一个独立分组
补 NULL 分组的写法（让空/NULL tag 显式归为 '[null]'）：
SELECT ifNull(tag, '[null]') AS tag, count() FROM events LEFT ARRAY JOIN tags AS tag GROUP BY tag
真正容易被忽略的是：ARRAY JOIN 不支持嵌套数组（如 Array(Array(String))），要 flatten 得靠 arrayFlatten 配合两次 arrayJoin。这步一旦漏掉，聚合结果就少了一层维度。
