ClickHouse常用命令，基本数据类型
一、建库建表基本命令
二、基本数据类型
整型
浮点型
布尔型
字符串
枚举类型
数据组
元组
日期
时间戳
三、表引擎
一、建库建表基本命令
查看库
show databases;
使用库
use databaseName;
查看表
show tables；
新建库
create database ck_test ;
删除库
drop database ck_test;
新建表
create table ck_test.myOperator(id String COMMENT '主键',name String COMMENT '名称',is_deleted Int32 COMMENT '是否删除 0:否 1:是',gmt_created DateTime COMMENT '创建时间',gmt_modified DateTime COMMENT '修改时间')ENGINE = Memory;
插入数据
insert into ck_test.myOperator values(1,'马云',1,'2019-01-01 00:00:00','2019-01-01 00:00:00') ;
二、基本数据类型
整型
有符号整型（-2n-1~2n-1-1）：
Int8 - [-128 : 127]
Int16 - [-32768 : 32767]
Int32 - [-2147483648 : 2147483647]
Int64 - [-9223372036854775808 : 9223372036854775807]
无符号整型范围（0~2n-1）：
UInt8 - [0 : 255]
UInt16 - [0 : 65535]
UInt32 - [0 : 4294967295]
UInt64 - [0 : 18446744073709551615]
浮点型
Float32 - float
Float64 – double
布尔型
没有单独的类型来存储布尔值。可以使用 UInt8 类型，取值限制为 0 或 1。
字符串
变长字符串 String
字符串可以任意长度的。它可以包含任意的字节集，包含空字节。定长字符串 FixedString(N)
固定长度 N 的字符串，N 必须是严格的正自然数。当服务端读取长度小于 N 的字符串时候，通过在字符串末尾添加空字节来达到 N 字节长度。 当服务端读取长度大于 N 的字符串时候，将返回错误消息。
与String相比，极少会使用FixedString，因为使用起来不是很方便。
枚举类型
Enum8 用 ‘String’= Int8 对描述。
Enum16 用 ‘String’= Int16 对描述。
CREATE TABLE t_enum( x Enum8('hello' = 1, 'world' = 2))ENGINE = TinyLogINSERT INTO t_enum VALUES ('hello'), ('world'), ('hello')
从表中查询数据时，ClickHouse 从 Enum 中输出字符串值
数据组
Array(T)
由 T 类型元素组成的数组。T 可以是任意类型，包含数组类型，但不推荐使用多维数组，ClickHouse 对多维数组的支持有限。
数组里面数据类型必须一致，否则会抛出异常
SELECT array(1, 2) AS x, toTypeName(x);
元组
Tuple(T1, T2, …)
元组，其中每个元素都可以有单独的类型。
SELECT tuple(1,'a') AS x, toTypeName(x);
日期
Date
用两个字节存储，表示从 1970-01-01 (无符号) 到当前的日期值, 最小值输出为0000-00-00。
时间戳
DateTime
用四个字节（无符号的）存储 Unix 时间戳，允许存储与日期类型相同的范围内的值。最小值为 0000-00-00 00:00:00，时间戳类型值精确到秒。
三、表引擎
表引擎（即表的类型）决定了：
数据的存储方式和位置，写到哪里以及从哪里读取数据
支持哪些查询以及如何支持。
并发数据访问。
索引的使用（如果存在）。
是否可以执行多线程请求。
数据复制参数。
在读取时，引擎只需要输出所请求的列，但在某些情况下，引擎可以在响应请求时部分处理数据。对于大多数正式的任务，应该使用MergeTree族中的引擎。
日志引擎
TinyLog
该表引擎通常与一次写入方法一起使用：一次写入数据，然后根据需要多次读取。例如，您可以将TinyLog-type表用于小批量处理的中间数据。请注意，将数据存储在大量小表中效率很低。
查询在单个流中执行。换句话说，此引擎旨在用于相对较小的表（最多约1,000,000行）。如果您有许多小表，则使用此表引擎很有意义，因为它比Log引擎更简单（需要打开的文件更少）。
#新建表create table ck_dwd.tb_tinylog on CLUSTER wedoctor_ch_cluster1( id Int8,name String,age Int8) engine=TinyLog ;#插入数据insert into ck_dwd.tb_tinylog values(1,'小红',56),(2,'小明',55),(3,'小白',123) ;
StripeLog
该引擎属于日志引擎家族。请在“日志引擎系列”文章中查看日志引擎的常见属性及其区别。
当您需要编写少量数据（少于一百万行）的表时，请使用此引擎。
#新建表CREATE TABLE ck_dwd.stripe_log_table on CLUSTER wedoctor_ch_cluster1( timestamp DateTime, message_type String, message String)ENGINE = StripeLog;#插入数据INSERT INTO ck_dwd.stripe_log_table VALUES (now(),'REGULAR','The first regular message');INSERT INTO ck_dwd.stripe_log_table VALUES (now(),'REGULAR','The second regular message'),(now(),'WARNING','The first warning message');
Log
日志与TinyLog的不同之处在于，列文件中存在一个小的“标记”文件。这些标记写在每个数据块上，并包含偏移量，这些偏移量指示从何处开始读取文件以跳过指定的行数。这样就可以在多个线程中读取表数据。对于并发数据访问，读操作可以同时执行，而写操作则阻止读操作和其他操作。日志引擎不支持索引。同样，如果写入表失败，则表将损坏，并且从表中读取将返回错误。日志引擎适用于临时数据，一次写入表以及测试或演示目的。
MergeTree Family
MergeTree
#建表create table ck_dwd.tb_merge_tree on CLUSTER wedoctor_ch_cluster1(id Int8 ,name String ,ctime Date)engine=MergeTree()order by idpartition by name ;#合并多次插入数据的分区optimize table ck_dwd.tb_merge_tree ;
ReplacingMergeTree
该引擎与MergeTree的不同之处在于，它删除具有相同排序键值（ORDER BY表部分，不是PRIMARY KEY）的重复条目。
重复数据删除仅在合并期间发生。合并发生在后台的未知时间，因此您无法为此计划。某些数据可能仍未处理。尽管您可以使用OPTIMIZE查询运行计划外的合并，但不要指望使用它，因为OPTIMIZE查询将读写大量数据。
因此，ReplacingMergeTree它适合在后台清除重复数据以节省空间，但不能保证不存在重复数据。
#建表CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]( name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1], name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2], ...) ENGINE = ReplacingMergeTree([ver])[PARTITION BY expr][ORDER BY expr][PRIMARY KEY expr][SAMPLE BY expr][SETTINGS name=value, ...]
SummingMergeTree
引擎从MergeTree继承。区别在于，在合并SummingMergeTree表的数据部分时，ClickHouse会将所有具有相同主键（或更准确地说，具有相同排序键）的行替换为一行，该行包含具有数值数据类型的列的汇总值。如果排序键的组成方式是单个键值对应于大量行，则这将大大减少存储量并加快数据选择的速度。
建议与一起使用引擎MergeTree。将完整数据存储在MergeTree表中，并SummingMergeTree用于汇总数据存储，例如，在准备报告时。这样的方法将防止您由于主键构成不正确而丢失有价值的数据。
CREATE TABLE summtt( key UInt32, value UInt32)ENGINE = SummingMergeTree()ORDER BY key
CollapsingMergeTree
VersionedCollapsingMergeTree
AggregatingMergeTree
GraphiteMergeTree
Mysql引擎
MySQL引擎用于将远程的MySQL服务器中的表映射到ClickHouse中，并允许您对表进行INSERT和SELECT查询，以方便您在ClickHouse与MySQL之间进行数据交换。
MySQL数据库引擎会将对其的查询转换为MySQL语法并发送到MySQL服务器中，因此您可以执行诸如SHOW TABLES或SHOW CREATE TABLE之类的操作。
创建数据库
CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER cluster]ENGINE = MySQL('host:port', ['database' | database], 'user', 'password')引擎参数
· host:port —— MySQL服务器地址。
· database——远程数据库名称。
· user ——MySQL用户。
· password—— 用户密码。
示例：
创建数据库CREATE DATABASE IF NOT EXISTS ck_mysqlENGINE = MySQL('192.168.56.20:3306', test, root, 'root');将数据插入ck，mysql的数据也会发生变化