当前位置: 首页 > article >正文

大数据-143 - ClickHouse 集群 SQL 超详细实践记录!

点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!!

目前已经更新到了:

  • Hadoop(已更完)
  • HDFS(已更完)
  • MapReduce(已更完)
  • Hive(已更完)
  • Flume(已更完)
  • Sqoop(已更完)
  • Zookeeper(已更完)
  • HBase(已更完)
  • Redis (已更完)
  • Kafka(已更完)
  • Spark(已更完)
  • Flink(已更完)
  • ClickHouse(正在更新···)

章节内容

上节我们完成了如下的内容:

  • 副本和分片
  • Distributed 部分
  • 编码实际案例测试

在这里插入图片描述

基本介绍

ClickHouse 是一种用于 OLAP(在线分析处理)的列式数据库,因其高速数据处理能力在大数据分析中备受青睐。ClickHouse 的 SQL 语法与标准 SQL 类似,但由于其专注于分析场景,有一些特殊的扩展。ClickHouse 默认不支持直接 DELETE 或 UPDATE 操作,但可以通过分区管理和合并机制间接清理数据。ClickHouse 提供了很多专门为高效分析而设计的功能。ClickHouse 提供了丰富的聚合函数,如 sum()、avg()、min()、max()、count()。

基本 SQL 语法

ClickHouse 的 SQL 语法与标准 SQL 类似,但由于其专注于分析场景,有一些特殊的扩展。
创建表的时候:

CREATE TABLE table_name (
    column1 DataType,
    column2 DataType,
    ...
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (primary_key_columns);

  • ENGINE:表引擎,最常用的是 MergeTree 系列。
  • ORDER BY:必须指定排序键,支持对大数据集高效查询。
  • PARTITION BY:按列进行分区(可选)。
  • SAMPLE BY:用于大数据量下的采样查询(可选)。

删除或清理表数据的时候:
ClickHouse 默认不支持直接 DELETE 或 UPDATE 操作,但可以通过分区管理和合并机制间接清理数据。

ALTER TABLE table_name DROP PARTITION partition_expr;

特殊功能

聚合函数

ClickHouse 提供了丰富的聚合函数,如 sum()、avg()、min()、max()、count()。此外,还有以下特殊聚合函数:

SELECT uniqExact(column) FROM table_name; -- 精确去重计数
SELECT quantiles(0.5, 0.9)(column) FROM table_name; -- 分位数计算

窗口函数

ClickHouse 支持窗口函数,但语法略有不同。常见窗口函数有 row_number()、rank() 等:

SELECT column, rowNumber() OVER (PARTITION BY partition_column ORDER BY sort_column) 
FROM table_name;

数组和嵌套类型

ClickHouse 支持数组和嵌套类型,适合处理复杂的数据结构:

SELECT arrayJoin(array) FROM table_name;
  • arrayJoin:将数组展开为多行

MergeTree 引擎

MergeTree 是 ClickHouse 最常用的引擎之一,具备排序、索引和分区的特性,能够高效处理海量数据。

  • ORDER BY:定义主键,数据按照该字段排序。
  • PRIMARY KEY:可以和 ORDER BY 一致,用于快速定位。
  • PARTITION BY:用于数据按逻辑分片,减少查询范围。
  • TTL:设置数据过期时间,自动清理历史数据。

基本状况

目前我是ClickHouse的集群环境:

  • h121.wzk.icu
  • h122.wzk.icu
  • h123.wzk.icu

建立连接

我们随机找一台建立链接

clickhouse-client -m --host h121.wzk.icu --port 9001 --user default --password clickhouse@wzk.icu

新建库

CREATE DATABASE mydatabase;

执行结果如下图所示:
在这里插入图片描述

可以看到对应的路径如下所示:

cd /var/lib/clickhouse/data
ls

执行结果如下图,可以看到我们刚才创建的数据库:
在这里插入图片描述

查看数据库

SHOW DATABASES;

运行结果如下图:
在这里插入图片描述

新建表

# 方式1
CREATE TABLE my_table(
  title String,
  url String,
  eventTime DateTime
) ENGINE = Memory;

# 方式2
CREATE TABLE mydatabase.my_table(
  title String,
  url String,
  eventTime DateTime
) ENGINE = Memory;

# 方式3
CREATE TABLE mydatabase.my_table_2(
  title String,
  url String,
  eventTime DateTime
) ENGINE = Memory AS SELECT * FROM mydatabase.my_table;

执行结果如下图所示:
在这里插入图片描述

查表结构

DESC my_table;

执行结果如下图:
在这里插入图片描述

插入数据

INSERT INTO my_table VALUES ('wzk', '123', now());

执行的结果如下所示:
在这里插入图片描述

临时表

CREATE TABLE tmp_v1 (
  title String,
  create_time DateTime
) ENGINE = Memory;

如果临时表与正常表名字相同,临时表优先。
临时表的引擎只能是Memory,数据是临时的,断点数据就没了。
更多的是在ClickHouse内部,是数据在集群间传播度的载体。

分区表

创建新表

CREATE TABLE partition_v1 (
  `id` String,
  `url` String,
  `eventTime` Date
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(eventTime)
ORDER BY id;

执行结果如下所示:
在这里插入图片描述

只有合并树(MergeTree)家族的表引擎支持分区表,可以利用分区表,做定位查询,缩小查询范围。分区字段不易设置的太小。

插入数据

INSERT INTO partition_v1 (id, url, eventTime) VALUES
('1', 'http://example.com/page1', '2024-01-01'),
('2', 'http://example.com/page2', '2024-01-15'),
('3', 'http://example.com/page3', '2024-02-01'),
('4', 'http://example.com/page4', '2024-02-15'),
('5', 'http://example.com/page5', '2024-03-01'),
('6', 'http://example.com/page6', '2024-03-15');

执行结果如下图所示:
在这里插入图片描述

查询数据

SELECT * FROM partition_v1;

执行结果如下所示:
在这里插入图片描述

查看分区

SELECT table, partition, path FROM system.parts WHERE table = 'partition_v1';

执行结果如下图所示:
在这里插入图片描述

视图表

  • 普通视图:不保存数据,只是一层单纯的SELECT查询映射,起着简化查询的作用
  • 物化视图:保存数据,源表被写入数据,物化视图也会同步更新
  • POPULATE修饰符:决定在创建物化视图的过程中是否将源表的数据同步到物化视图。

表基本操作

只有 MergeTree、Merge、Distribution这三类表引擎支持ALTER操作!!!

追加字段

ALTER TABLE partition_v1 ADD COLUMN os String default 'mac';
ALTER TABLE partition_v1 ADD COLUMN ip String after id;
DESC partition_v1;

执行结果如下:
在这里插入图片描述

修改类型

注意:类型需要互相兼容

ALTER TABLE partition_v1 modify column ip IPv4;
DESC partition_v1;

执行结果如下图所示:
在这里插入图片描述

修改备注

ALTER TABLE partition_v1 COMMENT COLUMN id '主键ID';
DESC partition_v1;

执行结果如下图所示:
在这里插入图片描述

删除字段

ALTER TABLE partition_v1 DROP COLUMN url;
DESC partition_v1;

注意,删除字段会把该字段下的数据一起删除:
在这里插入图片描述

移动表

rename TABLE default.partition_v1 to mydatabase.partition_v1;
USE mydatabase;
SHOW TABLES;

执行结果如下图所示:
在这里插入图片描述

分区操作

查看分区

SELECT partition_id, name, table, database FROM system.parts where table = 'partition_v1';

执行结果如下所示:
在这里插入图片描述

删除分区

ALTER TABLE partition_v1 DROP PARTITION 202401;
SELECT partition_id, name, table, database FROM system.parts where table = 'partition_v1';

执行结果如下图所示:
在这里插入图片描述

复制分区

ALTER TABLE partition_v2 replace partition 202402 FROM partition_v1;

重置分区

ALTER TABLE partition_v1 CLEAR COLUMN ip in partition  202402;
  • 将 ip 列的值清空(设置为默认值)。
  • 清空操作不会删除记录,而是将指定列的值设置为默认值(如 0 或 NULL,具体取决于列的默认设置)。

执行结果如下图所示:
在这里插入图片描述

卸载分区

ALTER TABLE partition_v1 DETACH partition 202402;
SELECT partition_id, name, table, database FROM system.parts where table = 'partition_v1';

执行结果如下图所示:
在这里插入图片描述

转载分区

ALTER TABLE partition_v1 ATTACH partition 202402;
SELECT partition_id, name, table, database FROM system.parts where table = 'partition_v1';

执行结果如下图所示:
在这里插入图片描述


http://www.kler.cn/news/314266.html

相关文章:

  • 运维工程师面试整理-团队协作
  • 大数据最新面试题(持续更新)
  • 入门sentinel
  • 焦化行业的变革力量:智能巡检机器人
  • 浙大数据结构:05-树8 File Transfer
  • 记录一次显卡驱动安装
  • 如何在kotlin中给空字符串(””)和null值设置默认值问题?
  • WPF 控件数据源绑定
  • 大语言模型应用的业务架构点
  • Transformer模型-7- Decoder
  • MATLAB绘图基础8:双变量图形绘制
  • Day25笔记-普通文件读写with上下文二进制文件csv文件
  • hadoop大数据平台操作笔记
  • 消息队列选型参考:Top5消息队列组件
  • Qt:智能指针QScopedPointer 的使用(以及如何写一个QScopedPointer )
  • [SDX35+WCN6856]SDX35 开启class/gpio子系统配置操作说明
  • 在Python中,类是用于定义对象的蓝图或模板,而对象则是根据类创建的具体实例
  • 【RPA私教课:UIPath】RPA 赋能科技企业,登录时验证码自动截取
  • SpringBoot 消息队列RabbitMQ 消息可靠性 数据持久化 与 LazyQueue
  • pytorch 同步机制
  • docker desktop windows stop
  • @EnableScheduling 和 @Scheduled 实现定时任务的任务延期问题
  • Linux:login shell和non-login shell以及其配置文件
  • MQ入门(4)
  • kubernetes基础命令
  • 论文阅读--Planning-oriented Autonomous Driving(一)
  • “华为杯”第十二届中国研究生数学建模竞赛-D题:面向节能的单/多列车优化决策问题研究(续)(附MATLAB代码实现)
  • IPsec-VPN中文解释
  • 数据结构:二叉树(一)
  • 【计算机网络】详解UDP套接字网络字节序IP地址端口号