一篇带你学会使用 ClickHouse

本文主要是介绍一篇带你学会使用 ClickHouse，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

ClickHouse是一个开源的分布式列式数据库管理系统，专门用于在线分析处理（OLAP）。它最初由俄罗斯的Yandex开发，并且在处理大规模数据时表现出色。ClickHouse的主要特点包括高性能、低延迟、可扩展性以及对复杂查询的支持。它通常用于需要快速数据分析和复杂查询的场景，如数据仓库、日志分析、时序数据等。

mac电脑如何安装：

curl -O 'https://builds.clickhouse.com/master/macos/clickhouse' && chmod a+x

./clickhouse

ClickHouse的基本语法包括以下几个方面：

创建表格 (CREATE TABLE):

CREATE TABLE table_name
(column1_name column1_type,column2_name column2_type,...
) ENGINE = engine_name;

示例：

CREATE TABLE test_table
(id UInt32,name String,age UInt8
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY id;

插入数据 (INSERT INTO):

INSERT INTO table_name (column1, column2, ...)
VALUES (value1, value2, ...);

示例：

INSERT INTO test_table (id, name, age)
VALUES (1, 'Alice', 25);

查询数据 (SELECT):

SELECT columns
FROM table_name
WHERE conditions
ORDER BY column
LIMIT number;

示例：

SELECT id, name
FROM test_table
WHERE age > 30
ORDER BY id DESC
LIMIT 10;

更新数据 (UPDATE):

UPDATE table_name
SET column1 = value1, column2 = value2, ...
WHERE conditions;

示例：

UPDATE test_table
SET age = 26
WHERE id = 1;

删除数据 (DELETE):

DELETE FROM table_name
WHERE conditions;

示例：

DELETE FROM test_table
WHERE id = 1;

创建索引 (CREATE INDEX):

CREATE INDEX index_name ON table_name (column);

示例：

CREATE INDEX idx_name ON test_table (name);

聚合函数和分组 (GROUP BY, HAVING):

SELECT column1, SUM(column2)
FROM table_name
GROUP BY column1
HAVING SUM(column2) > threshold;

示例：

SELECT name, AVG(age)
FROM test_table
GROUP BY name
HAVING AVG(age) > 25;

这些是ClickHouse中常用的基本语法，可以用于定义表结构、插入和查询数据、更新和删除数据、创建索引以及执行聚合操作。

CK 和 MySQL 的区别

ClickHouse和MySQL在使用上有一些显著的差异，主要是由于它们针对不同的数据处理需求和场景而设计的。以下是一些需要注意的差异点：

数据处理类型:
- MySQL: 主要用于事务处理（OLTP），适合频繁的读写操作，支持复杂的事务和多表连接。
- ClickHouse: 主要用于在线分析处理（OLAP），适合大规模数据的快速查询和复杂的聚合操作，但不支持复杂的事务或多表事务。
存储和查询方式:
- MySQL: 使用行存储，适合对少量数据进行频繁的更新和插入操作。
- ClickHouse: 使用列存储，适合对大量数据进行快速查询和聚合操作，数据压缩率高，查询性能优秀，但更新和插入性能相对较低。
查询语法和功能支持:
- MySQL: 支持常见的SQL语法和标准函数，同时具有丰富的索引类型和优化技术。
- ClickHouse: 支持大部分SQL语法，但某些复杂查询可能需要特定的语法或函数。提供了专门用于分布式计算的函数和特性，如数据分区和合并树引擎等。
性能和扩展性:
- MySQL: 在小规模事务处理场景下性能稳定，可以通过主从复制和分区表来扩展性能。
- ClickHouse: 针对大规模数据处理优化，具有更好的并行处理能力和水平扩展性，可通过添加节点来扩展存储和计算能力。
适用场景:
- MySQL: 适合在线交易处理、内容管理系统、Web应用等需要频繁更新和读取的场景。
- ClickHouse: 适合大数据分析、时序数据分析、日志分析等需要大量数据快速分析的场景。