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：

1. 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;

2. 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);

3. 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;

4. 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;

5. 删除数据 (DELETE):

   DELETE FROM table_name
   WHERE conditions;

   示例：

   DELETE FROM test_table
   WHERE id = 1;

6. 创建索引 (CREATE INDEX):

   CREATE INDEX index_name ON table_name (column);

   示例：

   CREATE INDEX idx_name ON test_table (name);

7. 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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。

在使用ClickHouse时需要注意以下几点：

• 数据更新频率: ClickHouse适合对静态或变动较慢的数据进行分析，频繁的数据更新可能会影响性能。
• 查询优化: 需要了解和优化ClickHouse的分区策略、索引使用和查询语句，以提升查询性能。
• 数据导入: 需要使用合适的工具和技术将数据导入ClickHouse，尤其是在大规模数据迁移和初始化时。
• 架构设计: 需要考虑ClickHouse的分布式架构和节点部署，以确保性能和可用性。

综上所述，ClickHouse和MySQL在设计理念、适用场景和性能特点上有明显差异，选择合适的数据库取决于具体的应用需求和数据处理方式。

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表引擎

合并树的作用

合并树（MergeTree）家族是 ClickHouse 中用于处理数据存储和查询的一组引擎。这些引擎基于列式存储的设计，专注于高性能的数据插入、更新和查询，特别适用于大规模数据分析和时序数据处理。

在 ClickHouse 中，MergeTree 引擎家族包括多个变体，每个变体都有不同的用途和优化方式，以满足不同的数据需求。以下是 MergeTree 家族的主要成员：

1. MergeTree:
   • 最基础的 MergeTree 引擎，适用于一般的数据存储和查询需求。支持数据的按列存储和按时间顺序的分区。
2. MergeTree(date):
   • 在 MergeTree 的基础上，额外支持按照日期进行分区，更适合于时序数据的存储和查询。
3. MergeTree(state):
   • 专门设计用于存储状态数据，支持有状态聚合操作，如累积和分布计算等。
4. MergeTree(order_key):
   • 支持自定义排序键，使得数据在存储时可以按照指定的顺序进行排序，适用于特定的查询优化需求。

每种 MergeTree 引擎都使用相似的基本原理，包括数据的分区、合并和压缩，以确保高效的数据存储和查询。这些引擎通常结合了 ClickHouse 的优化功能，如数据预缓存、并行查询和分布式架构，以实现高性能和可扩展性。

总体来说，MergeTree 家族是 ClickHouse 引擎中的核心部分，为用户提供了灵活且高效的数据管理解决方案，特别是在大规模数据分析和时序数据处理场景下具有显著的优势。

日志引擎

在 ClickHouse 中，日志引擎是用于存储数据变更日志的一种机制，用于支持数据更新操作的并发性和可靠性。以下是 ClickHouse 中常见的几种日志引擎：</

这篇关于一篇带你学会使用 ClickHouse的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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