clickhouse 常用表引擎分类

本文介绍了ClickHouse中的MergeTree系列引擎,包括MergeTree、ReplacingMergeTree和SummingMergeTree。MergeTree是最强大的引擎,支持索引和分区;ReplacingMergeTree提供去重功能,但不保证全局唯一;SummingMergeTree用于数据汇总。文章通过示例详细阐述了各引擎的特性和使用场景。

前言

对mysql有一定了解的同学应该知道,mysql提供了多种数据存储引擎,比如大家熟知的innodb,myisam,以及memory等,不同的引擎具有不同的使用场景和特点,比如innodb支持事务,而myisam则不支持事务操作等;

同样,clickhouse对于开发者来说,也提供了多种存储引擎用于选择,下面就常用的引擎做一下简单的分类和总结;

1、MergeTree

ClickHouse 中最强大的表引擎当属 MergeTree(合并树)引擎及该系列(*MergeTree)中的其他引擎,支持索引和分区,地位可以相当于 innodb 之于 Mysql。而且基于 MergeTree,
还衍生除了很多小弟,也是非常有特色的引擎。

MergeTree建表sql示例

create table t_order_mt(
 id UInt32,
 sku_id String,
 total_amount Decimal(16,2),
 create_time Datetime
) engine =MergeTree
 partition by toYYYYMMDD(create_time)
 primary key (id)
 order by (id,sku_id);
<think>首先,用户的问题是关于ClickHouse中查询表中唯一列或多列的方法。他们想了解如何查找唯一值或唯一组合。 回顾系统级指令: - 所有行内数学表达式必须使用 $...$ 格式。 - 独立公式必须使用 $$...$$ 格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如 [^1]。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,保证真实可靠。 用户提供的站内引用: - [^1]: ClickHouse作为高性能列式存储数据库,强调数据模型设计、查询性能、表引擎和分区策略。 - [^2]: ClickHouse常用表引擎分类,MergeTree引擎及其衍生引擎很重要,支持索引和分区。 - [^3]: ClickHouse支持数据分片和分布式表机制。 - [^4]: MergeTree家族的表引擎,支持索引和分区。 用户当前查询:"我想查找在ClickHouse中查询表中唯一列或多列的方法"。意思是"how to query unique columns or multiple unique columns in ClickHouse"。具体来说,可能是关于如何获取唯一值(distinct values)或唯一组合。 在SQL中,这通常使用DISTINCT关键字来实现。例如: - SELECT DISTINCT column_name FROM table_name; 用于唯一列。 - SELECT DISTINCT column1, column2 FROM table_name; 用于多列。 在ClickHouse中,由于它是为分析查询优化的,处理DISTINCT时可能需要考虑性能,尤其是在大数据集上。ClickHouse有特定的函数或方法来处理唯一值。 回想ClickHouse的知识: - ClickHouse支持标准的SQL查询,包括DISTINCT。 - 另外,ClickHouse有GROUP BY子句也可以用于获取唯一值,但DISTINCT更直接。 - 对于唯一值统计,可以使用uniq()或uniqExact()聚合函数。 - 在查询中,DISTINCT可以用于选择唯一行。 具体到用户问题: - "查询表中唯一列":可能意味着列出唯一值。 - "或多列":可能意味着列出唯一组合。 所以,回答应该包括: 1. 使用DISTINCT关键字。 2. 示例查询。 3. 考虑性能优化,因为ClickHouse处理大数据时DISTINCT可能昂贵。 4. 提到相关函数如uniqExact()用于计数。 参考提供的引用: - [^2]和提到MergeTree引擎支持索引和分区,这可能有助于优化查询性能。 - [^3]提到分布式表,处理分布式查询。 因此,在回答中,我可以自然地融入这些引用。例如,当讨论性能时,提到引擎或分区策略。 回答结构: - 清晰、逐步解决:先解释基本方法,然后给出示例,最后讨论优化。 - 使用中文。 - 结束时生成相关问题。 步骤: 1. 介绍如何使用DISTINCT查询唯一值。 2. 给出SQL示例。 3. 讨论ClickHouse特定功能,如uniq函数。 4. 提到性能考虑,引用引擎特性。 5. 生成相关问题。 确保LaTeX格式:如果有数学表达式,比如在解释索引时,但这里可能不需要复杂的数学。用户提到变量等使用$...$,但在这个上下文中,可能不需要。保持简单。 最终回答大纲: - 开头:解释在ClickHouse中查询唯一值的基本方法。 - 步骤1:使用SELECT DISTINCT语句。 - 示例代码块。 - 步骤2:对于多列,类似地使用DISTINCT。 - 讨论:性能优化,如使用索引或分区,引用或。 - 可选:提到uniq函数。 - 生成相关问题。 相关问题: 1. 如何在ClickHouse中优化DISTINCT查询性能? 2. MergeTree引擎如何影响唯一值查询? 3. 在分布式ClickHouse集群中如何处理唯一值查询?引用。 现在,撰写回答。 </think> ### ClickHouse 中查询唯一列或多列的方法 在 ClickHouse 中,查询表中唯一列(即列的唯一值)或多列(即多列组合的唯一值)主要通过 SQL 的 `DISTINCT` 关键字实现。由于 ClickHouse 是高性能列式数据库,其设计优化了大数据场景下的查询效率,但 `DISTINCT` 操作在数据量巨大时可能消耗较多资源。下面我逐步解释方法、提供示例,并讨论性能优化策略。参考引用中提到的表引擎(如 MergeTree 系列)和分布式特性,我会在相关部分融入优化建议[^2]。 #### 步骤 1: 使用 `SELECT DISTINCT` 查询唯一列 `DISTINCT` 关键字用于返回列中不重复的值。语法类似标准 SQL: - 单列查询:`SELECT DISTINCT column_name FROM table_name;` - 多列查询:`SELECT DISTINCT column1, column2 FROM table_name;`(返回多列组合的唯一行) 示例: ```sql -- 查询单列唯一值(例如,获取 user_id 列的所有唯一值) SELECT DISTINCT user_id FROM user_logs; -- 查询多列唯一值(例如,获取 user_id 和 action 列的组合唯一值) SELECT DISTINCT user_id, action FROM user_logs; ``` 在 ClickHouse 中,这适用于任何表引擎(如 MergeTree),但需注意:`DISTINCT` 会扫描整个列或分区,在大数据场景下可能较慢。优化建议:确保表使用 MergeTree 引擎的索引和分区策略,以减少扫描范围。 #### 步骤 2: 使用聚合函数处理唯一值计数 如果仅需统计唯一值数量而非列出具体值,ClickHouse 提供了高效聚合函数: - `uniq()`: 近似统计唯一值(速度快,适合大数据,但有小误差)。 - `uniqExact()`: 精确统计唯一值(速度较慢,但结果准确)。 示例: ```sql -- 统计单列唯一值数量(近似) SELECT uniq(user_id) FROM user_logs; -- 统计多列组合唯一值数量(精确) SELECT uniqExact(user_id, action) FROM user_logs; ``` 这些函数在 MergeTree 引擎下性能更优,因为它支持索引加速聚合计算。`uniq()` 函数在分布式表(Distributed 引擎)中也能高效工作,通过分片并行处理数据。 #### 性能优化建议 - **利用表引擎特性**:使用 MergeTree 引擎(如 ReplacingMergeTree)并定义主键索引,能显著减少 `DISTINCT` 或 `uniq` 查询的 I/O 开销。例如,通过 `ORDER BY` 子句优化数据存储顺序[^2]。 - **分区策略**:结合分区键(如日期),将大表拆分为小分区,查询时仅扫描相关分区。例如: ```sql -- 创建带分区的表 CREATE TABLE user_logs ( user_id UInt32, action String, event_date Date ) ENGINE = MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(event_date) ORDER BY (user_id, action); -- 查询特定分区的唯一值 SELECT DISTINCT user_id FROM user_logs WHERE event_date = '2023-10-01'; ``` - **分布式查询**:在集群环境中,使用 Distributed 表引擎并行处理分片数据。例如: ```sql -- 在分布式表上查询唯一值 SELECT DISTINCT user_id FROM distributed_user_logs; ``` 这利用 ClickHouse 的分片机制提升吞吐量。 - **避免不必要的列**:在 `SELECT DISTINCT` 中仅包含需要的列,减少数据传输量。 #### 注意事项 - `DISTINCT` 在 ClickHouse 中是全内存操作,如果唯一值数量极大(如超过内存限制),可能导致性能下降。优先使用 `uniq()` 函数近似统计。 - 在写入频繁的场景,ReplacingMergeTree 引擎可自动去重数据,但查询时仍需显式使用 `FINAL` 修饰符或 `DISTINCT`[^4]。 通过合理设计数据模型(如引用中强调的分区和索引),ClickHouse 能高效处理海量数据的唯一值查询,满足实时分析需求。
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