关于clickhouse左连接 获取右表关联不到的数据有默认值的问题

原创 已于 2024-05-21 11:42:48 修改 · 708 阅读 · 3 ·
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#clickhouse #数据库

于 2024-05-16 16:09:12 首次发布

在ck中执行如下sql：

select l.*, r.* from
( select 'a' as a ) l
left join
( select '1' as a, 1 as b ) r
on l
最低0.47元/天 解锁文章
ClickHouse左连接
思过留痕
11-07 6140
A左连接B===>S1区域 SELECT date, ts, country, province, city, ye_no FROM (SELECT date, ts, country, province, city, 0 AS yes_no FROM DBa.tba WH...
Clickhouse Join 引擎使用问题
weixin_44878411的博客
11-25 3072
Clickhouse Join 引擎问题 最近在测试clickhouse时发现在自己建的库，一个MergeTree表使用Join另一张引擎为Join的表时，会出现超时且数据出不来的情况。如下： -- 普通表 CREATE TABLE my_db.test ( `id` Int16, `name` String ) ENGINE = MergeTree() ORDER BY id -- Joi...
ClickHouse进行LEFT JOIN 关联查询时, 关联键的数据类型不一致,导致报错 的解决方案详解
zhoupenghui168的博客
04-22 1173
ClickHouse进行LEFT JOIN 关联查询时, 关联键的数据类型不一致,导致报错 的解决方案详解 common type for joined columns: UserId: UInt64 at left, bupb.UserId: Int64 at right. There is no supertype for types UInt64, Int64
【Clickhouse系列】clickhouse中的join
优快云站内信: https://i.youkuaiyun.com/#/msg/chat/qyj19920704
02-24 2546
clickhouse中的join ClickHouse JOIN查询语法如下： SELECT <expr_list>FROM <left_table>[GLOBAL] [INNER|LEFT|RIGHT|FULL|CROSS] [OUTER|SEMI|ANTI|ANY|ASOF] JOIN <right_table>(ON <expr_list>)|(USING <column_list>) ... 从right_table 读取该表全量数据，
【clickhouse】查询数据 left join 时数量不一致
clearMarkCC的博客
05-24 1443
项目场景：clickhouse 查询left join 数量与预期不一致 sql： select A.user_code, A.user_id,B.code from A left join B on A.code = B.id 假如 ： A =30 条数据，B表有重复数据，结果是30+N条数据 假如： A =30 条数据，B表无重复数据，结果是30条数据 问题 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/f8a35616a7244b539e44c911f9230f0
Clickhouse字典关联外部 MySQL 表联合查询实践
奔跑的蜗牛的博客
05-21 3350
工作中遇到了需要跨数据源联合查询的需求，需要同时查询 Clickhouse 和 MySQL 中的表数据，非常适合 Clickhouse 字典的使用场景，这里做下记录与大家分享下。
ClickHouse之单表多表查询优化
致力于不留技术债务cuizb.top
12-18 3766
1 本文简介 2 单表查询优化 1 Prewhere 替代 where 2 数据采样 3 指定select字段查询与分区裁剪 4 orderby结合 where、limit 5 避免构建虚拟列 6 uniqCombined 替代 distinct 7 使用物化视图 8 其他注意事项 (1)查询熔断 (2)关闭虚拟内存 (3)配置 join_use_nulls (4)批量写入时先排序 (5)关注 CPU 3 多表查询优化 1 准备表和数据 2 用 IN 代替 JOIN（强烈建议） 3 大小表 JOIN 4 注
Clickhouse
weixin_72649242的博客
11-06 3344
我们有3个分片节点，有一张本地表t_data_local，共100W数据，那么节点1可能存储30W数据，节点2有20W数据，节点3有50W数据；另外有一张分布式表t_data关联到t_data_local。分布式表需要关联到本地表，本身不存储数据，实际上相当于一张分布式视图，在任意节点查询分布式表，clickhouse会把计算分发到各分片节点，汇总各节点的计算结果后返回全局结果。本地表指各个分片节点自身的表，在各个分片节点上分别存储各自的数据，在不同的分片节点上查询本地表也只会展示当前节点上的数据；
ClickHouse MergeTree副本表和分布式表（切片）
haveanybody的博客
04-13 3390
在前面的文章中我们详细介绍了 MergeTree 表引擎、MergeTree 家族其他表引擎、MergeTree 二级索引等内容，clickhouse数据库都是在单节点上运行的，作为OLAP处理的大数据利器，clickhouse 显然少了两个功能——数据高可用（HA）和横向扩展。HA的目的是为了如果有一个数据副本丢失或者损坏不至于完全丢失数据，至于横向扩展自然是为了提高数据存储能力了。 1. MergeTree副本表 ClickHouse MergeTree 副本表的数据一致性同步是通过Zookeeper实
clickhouse关联时候注意事项
weixin_51473488的博客
08-29 429
若在大量维度属性补全的查询场景中，则建议使用字典代替JOIN查询。因为在进行多表的连接查询的时候，查询会转换为两两连接的形式。应该遵循左大右小的原则，即将数据量小的表放在右侧。因为在执行JOIN查询的时候，无论哪种连接方式 右表都会被全部加载到内存中与左表进行比较。连接策略是通过参数join_use_nulls参数指定的，默认为0.在连接查询的空值是有默认值填充的，这与标准SQL所采取的策略不同。当参数设置为0，空值由数据类型的默认值填充。JOIN 查询目前没有缓存的支持。
ClickHouse多表连接和子查询
互联网知识分享
09-15 4804
左外连接是将左边表的所有行与右边表中相匹配的行组合在一起的连接方式。如果右边表中没有与左边表中的行匹配的行，则右边表中的列值为。右外连接是将右边表的所有行与左边表中相匹配的行组合在一起的连接方式。内连接是通过共享相同的值将两个或多个表中的行组合在一起的连接方式。子查询是指在一个查询中嵌套另一个查询，内部查询的结果会作为外部查询的条件或输出。：全外连接是将左边表和右边表中的所有行组合在一起的连接方式。多表连接是指在查询中同时使用多个表，并按照某种条件将它们连接在一起，得到想要的结果。关键字指定连接条件。
字节跳动基于ClickHouse优化实践之“多表关联查询”
m0_60025795的博客
08-22 5955
更多技术交流、求职机会、试用福利，欢迎关注相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解了，它强大的数据分析性能让人印象深刻。但在字节大量生产使用中，发现了ClickHouse依然存在了一定的限制。例如：缺少完整的upsert和delete操作多表关联查询能力弱集群规模较大时可用性下降（对字节尤其如此）没有资源隔离能力因此，我们决定将ClickHouse能力进行全方位加强，打造一款更强大的数据分析平台。本篇将详细介绍我们是如何加强ClickHouse多表关联查询能力。
ClickHouse查询分布式表LEFT JOIN改RIGHT JOIN的大坑
FaN()
08-29 9136
ClickHouse查询分布式表LEFT JOIN改RIGHT JOIN的大坑 由一个慢查询衍生出的问题 我们线上有一个ClickHouse集群, 总共6个服务器, 配置均为16C 64G SSD, 集群配置为三分片两副本 有两个表这里称为small_table和big_table. 都是ReplicatedMergeTree引擎(三个分片两个副本). small_table有79w数据, big_table有5亿数据(数据在之后的示例中没有任何变化), 在下文中small_table和big_table都
Clickhouse 兼容ANSI SQL mode的设置
vkingnew 的技术博客
04-21 888
clickhouse 可以通过设置一些参数 让展示的效果更加符合标准SQL，但是可能（maybe）会更慢一些。 SET join_use_nulls=1; -- introduced long ago SET cast_keep_nullable=1; -- introduced in 20.5 SET union_default_mode='DISTINCT'; -- introduced in 21.1 SET allow_experimental_window_functions=1; --int.
clickhouse FULL JOIN 全连接遇到的坑
热门推荐
Alice_qixin的博客
01-28 1万+
声明：只在我实际使用中碰到的一个问题 clickhouse官网文档中并没有找到full join 的信息，但是实际使用的时候是可以用 all full join 关联将两个不同接口的表通过某些字段关联成一张表。 问题： 我用两个子查询查出的结果用 all full join 关联，关联keyword_id和fr字段，但是两张表中除了这两个字段以外还有一个同名的account_id字段，遇到的...
ClickHouse Join篇
Yuhang.Pei 's blog
05-06 4870
join： 1.Alter table mt drop partition '' 可删除本地分区 集群表的分区需要依次删本地表 alter table dwd_dms_msg_detial_di drop partition ('201912','20191226') 2.join 减少列，临时表不能起别名，只能更改字段名 避免冲突模糊不清 3.普通join数据发到远程服务器形成右表 gl...
HIFI 从 BigQuery 迁移到 ClickHouse
ClickHouseDB的博客
08-15 250
HIFI为何将数据聚合从BigQuery转换到ClickHouse以整合来自不同收入渠道的版税数据。
ClickHouse笔记
weixin_43015677的博客
07-26 964
background_distributed_schedule_pool_size：分布式发送执行后台任务的线程数，默认 16，建议改成 cpu个数的 2 倍（线程数）类 LSM Tree的结构，定期在后台 Compaction，顺序 append 写，50MB-200MB/s 的写入吞吐能力，按照每行。max_table_size_to_drop：建议修改为 0，这样不管多大的分区表都可以删除。1.TinyLog：列文件的形式保存在磁盘上，不支持索引，没有并发控制，是和少量数据，一般可用于平时测试。
【clickhouse实践】clickhouse如何在查询中对某字段空值设置默认值及对Nullable值的处理
qq_41018861的博客
07-04 8611
IFNULL函数用于将一个可空性列中的空值替换为指定的默认值。是要检查的列名，是用于替换空值的默认值。这些是笔者在生产实践中的学习的尝试的一些总结实践，特此备忘，也希望对大家有所帮助。
某张表里有十万条数据，新加了个字段，怎么给这个字段刷数
最新发布
10-16
<think>首先，用户的问题是：“我想查找在有十万条数据的表中为新添加字段刷数的方法”。意思是，在已经有10万条数据的表中，如何为新添加的字段填充数据。 我需要参考用户提供的引用，这些引用是关于数据库操作的。让我回顾一下： - 引用[1]：关于创建表和导入数据。展示了创建表nums_1和nums_2，并插入数据。 - 引用[2]：关于创建表with partitioning and indexing。 - 引用[3]：关于表拆分，原始表拆分为用户基本信息表。 - 引用[4]：关于大数据去重，使用delete语句。 用户提到“上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求”，所以我不能直接依赖这些引用，而是要考虑上下文。用户上一次的问题是什么？系统提示说“请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答”，但我没有用户上一次的问题历史。在这个对话中，这是用户的第一条消息，所以我应该基于当前消息回答。 用户的核心需求是：在已经有10万条数据的表中，为新添加的字段如何填充数据。这可能涉及到ALTER TABLE添加字段，然后更新该字段的值。 关键点： - 表有10万条数据。 - 新添加一个字段（可能通过ALTER TABLE ADD COLUMN）。 - 需要“刷数”，意思是批量更新该字段的值。 常见的数据库方法是： 1. 使用ALTER TABLE ADD COLUMN添加字段。 2. 然后使用UPDATE语句设置该字段的值。如果需要基于现有数据计算值，可以使用表达式。 对于10万条数据，在大多数数据库中，UPDATE操作应该可以接受，但需要考虑性能。10万条数据不算特别大，但对于大型表，UPDATE可能会锁表或影响性能，所以需要优化。 参考引用中的相关部分： - 引用[1]：有插入数据的例子，使用INSERT INTO SELECT。 - 引用[4]：有去重操作，使用DELETE with join。 - 引用[3]：有表拆分和创建新表。 一个常见的方法是： - 添加字段：ALTER TABLE table_name ADD COLUMN new_column data_type; - 更新字段：UPDATE table_name SET new_column = expression WHERE ...; 如果数据量大，可以分批更新或使用事务来减少锁表时间。 在一些情况下，如果字段有默认值，可以直接在添加字段时指定默认值，但用户说“刷数”，可能意味着基于现有数据计算值，所以可能需要UPDATE。 用户提到“刷数”，这个词在中文中可能意味着批量写入或更新数据。 步骤： 1. 添加新字段：使用ALTER TABLE ADD COLUMN。 2. 更新新字段的值：使用UPDATE语句。如果需要基于其他字段计算，UPDATE可以包含表达式。 - 例如：UPDATE table_name SET new_column = existing_column * 2; 3. 对于10万条数据，在MySQL或其他数据库中，可以直接UPDATE；但如果担心性能，可以分批处理。 优化技巧： - 使用WHERE条件分批更新。 - 在低峰期执行。 - 如果可能，添加字段时指定默认值，但前提是默认值是常量或基于函数。 另一个方法是：创建一个新表，包含新字段，然后插入数据，最后重命名表。但用户已经有数据，所以直接在原表上操作更简单。 回想引用[3]，有表拆分的例子，但那涉及到创建新表。 对于这个场景，直接在原表上ALTER和UPDATE应该足够。 我的回答应该： - 结构清晰。 - 使用中文。 - 引用相关段落（如果适用）。 - 生成相关问题。 在回答中，如果需要引用，添加标识如[^1]。 回答结构： 1. 解释方法：添加字段并使用UPDATE。 2. 给出示例SQL语句。 3. 讨论性能考虑。 4. 生成相关问题。 示例SQL： 假设表名为my_table，新字段名为new_field，类型integer，值基于id字段设为id * 2。 ALTER TABLE my_table ADD COLUMN new_field INT; UPDATE my_table SET new_field = id * 2; -- 假设有id字段 如果有10万条数据，UPDATE可能很快，但取决于数据库设置。 在引用中，有INSERT INTO SELECT的例子，类似地，UPDATE可以使用子查询，但这里直接SET表达式即可。 用户没有指定数据库类型，但从引用看，有MySQL（引用[1]）和ClickHouse（引用[2]），所以我应该以通用SQL为主，或指定常见数据库。 为了安全，我假设是MySQL，因为引用[1]是MySQL。 最终回答： </think>根据您的查询，在有10万条数据的表中为新添加字段“刷数”（即批量填充数据）的方法，核心是通过SQL语句先添加字段，然后执行批量更新操作。10万条数据规模在现代数据库中通常可接受直接操作，但需注意性能优化以避免锁表或长时间阻塞。以下是详细步骤和示例，基于常见数据库（如MySQL）的最佳实践： ### 步骤与方法（以MySQL为例） 1. **添加新字段**：使用`ALTER TABLE`语句添加字段。建议在低峰期执行，减少对业务影响。 ```sql -- 添加一个名为new_column的整型字段，允许NULL（后续可更新） ALTER TABLE your_table_name ADD COLUMN new_column INT COMMENT '新字段说明'; ``` - 如果字段有默认值（如固定值或基于函数的计算），可在添加时指定： ```sql ALTER TABLE your_table_name ADD COLUMN new_column INT DEFAULT 0 COMMENT '初始值设为0'; ``` 2. **批量更新字段值**：使用`UPDATE`语句填充数据。避免全表扫描，可结合`WHERE`条件或子查询分批操作。 - **基础更新**（基于现有字段计算）： ```sql -- 示例：将new_column设置为id字段的2倍 UPDATE your_table_name SET new_column = id * 2; ``` - *性能提示*：10万条数据在MySQL中更新通常耗时几秒到几分钟（取决于硬件），但建议分批执行（如每次更新1万条）： ```sql UPDATE your_table_name SET new_column = id * 2 WHERE id BETWEEN 1 AND 10000; -- 分批1 UPDATE your_table_name SET new_column = id * 2 WHERE id BETWEEN 10001 AND 20000; -- 分批2 -- 重复直到覆盖所有行 ``` - **复杂逻辑更新**（如引用其他表数据）： ```sql -- 示例：基于另一张表（ref_table）的值更新 UPDATE your_table_name AS t1 JOIN ref_table AS t2 ON t1.key = t2.key SET t1.new_column = t2.value; ``` 3. **优化技巧**（确保操作高效可靠）： - **索引支持**：如果更新涉及JOIN或WHERE条件，确保关联字段有索引（如`id`字段），否则全表扫描会显著降低速度[^1]。 - **事务控制**：在事务中执行更新，便于回滚错误： ```sql START TRANSACTION; UPDATE ...; -- 执行更新语句 COMMIT; -- 或 ROLLBACK 如果出错 ``` - **避免锁表**：对大表，使用`LIMIT`分批或在低峰期操作。例如，在MySQL中启用`low_priority_updates`减少锁冲突。 - **默认值替代**：如果字段值可预定义（如当前时间戳），在`ADD COLUMN`时直接设置： ```sql ALTER TABLE your_table_name ADD COLUMN created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP; ``` ### 性能分析与注意事项 - **时间预估**：10万行数据在中等配置MySQL服务器上，单次更新约需1-10秒（无复杂计算时）。分批更新可减少单次锁表时间。 - **风险控制**： - 备份数据：操作前执行`CREATE TABLE backup_table AS SELECT * FROM your_table_name;`。 - 测试环境验证：先在测试表（如复制少量数据）实验SQL逻辑。 - **其他数据库**： - ClickHouse（如引用[2]分区表）：使用`ALTER TABLE ... UPDATE`，但需注意分区键索引优化。 - PostgreSQL：类似MySQL，但支持`CONCURRENTLY`选项减少锁争用。 ### 相关问题 1. 如何为新添加字段设置唯一约束（UNIQUE）以避免重复值？ 2. 在大数据量（如百万级）表中更新字段时，如何进一步优化性能？ 3. 如果新字段依赖其他表数据，如何设计JOIN更新来减少错误？
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