关于ClickHouse建表 集群表 SQL
下面将介绍一下 ClickHouse 建表SQL ,集群名 star_cluster
我这里以test 表 test_all 集群表 为演示 可以执行下面的SQL
新建本地表
DROP TABLE IF EXISTS test ON CLUSTER star_cluster;
DROP TABLE IF EXISTS test_all ON CLUSTER star_cluster;
CREATE TABLE test ON CLUSTER star_cluster
(
`id` UInt32,
`value` UInt8
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY id;新建集群表 test_all
CREATE TABLE test_all ON CLUSTER star_cluster AS test
ENGINE = Distributed(star_cluster, demo, test, id);注:其中demo 为 数据库名称
下面我们插入一些数据 验证一下
INSERT INTO test_all SELECT number AS id, toUInt8(rand()) FROM numbers(10000);上面的sql 是 生成10000条数据 我们分别去查询一下 test_all集群表的数据 和test表的数据
-- 查询集群表
SELECT count() FROM test_all;
--查询本地本
SELECT count() FROM test如果当前集群节点为2个时,那么我们查询test_all表时,总数量为10000, 在任意一台服务器上查询test本地表,则数量为5000, 在另一台节点查询test本地表数量也为5000,则说明ClickHouse正常.
下面将介绍一个预警表 字段设计如下:
| 字段名称 | 类型 | 含义 |
| date | Date | 预警日期 |
| info_id | FixedString(16) | 唯一uuid |
| warning_info_id | FixedString(16) | uuid |
| type | UInt8 | 预警类型 |
| location_id | UInt64 | 点位id |
| warning_num | UInt8 | 预警数量 |
| capture_time | UInt32 | 预警抓拍时间戳 |
| duration_time | UInt64 | 停留时间 秒 |
| orgin_info_id | FixedString(16) | 原始uuid |
| task_id | UInt64 | 任务id 关联表主键 |
| detection | String | 坐标 {"x”:222,”y”:33,”w”:44,”h”:44} |
| image_url | String | 场景大图 |
|
|
|
|
| name | String | 姓名 |
| id_number | String | 身份证 |
| similarity | String | 相似度 单位% |
| license_plate2 | String | 车牌号 |
| plate_type_id | UInt8 | 车牌种类 |
| insert_time | UInt32 | 写入数据时间戳 |
建表sql:
CREATE TABLE warning_result ON CLUSTER star_cluster
(
`date` Date DEFAULT toDate(capture_time),
`info_id` FixedString(16),
`warning_info_id` FixedString(16),
`type` UInt8,
`location_id` UInt64,
`warning_num` UInt8,
`capture_time` UInt32,
`duration_time` UInt64,
`orgin_info_id` FixedString(16),
`task_id` UInt64,
`detection` String,
`image_url` String,
`feature` String CODEC(NONE),
`name` String,
`id_number` String,
`similarity` String,
`license_plate2` String,
`plate_type_id` UInt8,
`insert_time` UInt32 DEFAULT toUnixTimestamp(now())
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY date
ORDER BY (capture_time,info_id);
#集群表
CREATE TABLE warning_result_all ON CLUSTER star_cluster AS warning_result ENGINE = Distributed(star_cluster, demo, warning_result, rand());