clickhouse输入输出格式之不常用数据格式

本文介绍了ClickHouse中各种数据格式的特点及应用场景,包括Native、Null、Pretty、Values和Vertical等。详细解释了每种格式如何进行数据的导出与导入,并提供了具体的命令示例。

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1. Native

数据以二进制数据块的方式进行读写。
数据的导出:
clickhouse-client --query=“SELECT * FROM tsv_demo FORMAT Native” > a.native

数据的导入:
clickhouse-client --query=“insert into tsv_demo FORMAT Native” < a.native

2. Null

主要用于测试性能。 查询会被处理,并且数据会被传送到客户端,但是什么也不输出。
Null格式只能用于查询, 不能用于数据的导入。

3. Pretty

PrettyCompact:在交互式模式下,默认的数据显示格式。
PrettySpace

4. Values

每行之间使用逗号分隔,列之间也是使用逗号分隔。在括号中打印每一行。
INSERT INTO XX values

INSERT INTO XX FORMAT Values

insert into tsv_demo FORMAT Values (‘115.248.158.231’, ‘115.248.158.232’, ‘2020-07-12 17:22:56’), (‘115.248.158.231’, ‘115.248.158.232’, ‘2020-07-12 17:22:56’);

5. Vertical

数据以垂直的格式进行展示。 \G

  1. XML
    只支持数据的查看。

select * from tsv_demo limit 2 FORMAT XML;

<think>好的,我现在需要解决用户关于ClickHouse中FORMAT子句的用法问题。首先,用户可能已经看过一些资料,但希望得到更清晰的解释和示例。我需要确保自己正确理解FORMAT的用途和常见场景。 首先,FORMAT在ClickHouse中主要用于数据输入输出格式化。根据引用[1],官网提到FORMAT用于指定输入或输出数据的格式,比如CSV、JSONEachRow等。用户在查询中使用FORMAT子句可以控制查询结果的输出格式,这在数据导出时特别有用。例如,用户可能想将查询结果导出为CSV文件,方便其他工具处理。 然后,引用[2]中的例子展示了如何在INSERT语句中使用FORMAT,比如从CSV文件导入数据。这说明FORMAT仅用于输出,还用于输入数据的解析。用户可能需要在导入数据时指定格式,确保ClickHouse正确解析源文件。 接下来,我需要考虑用户可能的实际应用场景。例如,用户可能需要将数据导出为JSON格式,或者从TSV文件导入数据。我需要给出格式的示例,比如CSV、JSONEachRow、TSV等,并说明它们的适用情况。 同时,用户可能需要了解如何结合命令行工具使用FORMAT。例如,在导出数据时使用FORMAT CSVWithNames,或者在导入时指定格式。此外,可能需要注意一些特殊格式的使用细节,比如Parquet或Native格式的性能优势。 还要注意常见问题,比如格式匹配导致的错误,或者在流式处理中的使用。例如,使用JSONEachRow进行逐行处理,避免内存溢出。这些都是用户可能遇到的痛点,需要提前解答。 最后,根据系统级指令,生成相关问题,帮助用户深入理解。例如,如何优化数据导入性能,或者格式之间的性能差异。这些问题可以引导用户进一步探索FORMAT的高级用法。 总结一下,我需要分步骤解释FORMAT的用法,包括查询输出、数据导入导出、常用格式示例以及注意事项,并确保示例代码正确,符合LaTeX格式要求,同时引用相关资料。然后生成相关问题,覆盖性能优化、格式选择、错误处理等方面,帮助用户全面掌握。</think>### ClickHouse FORMAT 子句使用详解 #### 一、FORMAT 的基本作用 FORMAT 子句用于指定数据的输入/输出格式,控制数据的序列化和反序列化方式。在查询输出、数据导入/导出时均可使用,支持超过 70 种格式[^1]。 #### 二、核心应用场景及示例 1. **查询结果格式化输出** ```sql SELECT * FROM table FORMAT CSVWithNames -- 输出带列名的 CSV 格式 ``` 2. **数据导入指定格式** ```sql INSERT INTO hackernews FROM INFILE '/data/hacknernews.csv.gz' FORMAT CSVWithNames -- 导入带列名的 CSV 文件[^2] ``` 3. **命令行数据导出** ```bash clickhouse-client --query "SELECT * FROM table" --format JSON > data.json ``` #### 三、常用格式对比 | 格式类型 | 适用场景 | 特点 | |----------------|------------------------------|-------------------------------| | CSV | Excel/传统工具交互 | 通用性强,支持带列名 | | JSONEachRow | 流式处理 | 单行解析避免内存溢出 | | Parquet | 大数据生态交互 | 列式存储,支持压缩 | | Native | ClickHouse 间数据传输 | 二进制格式,性能最优 | #### 四、特殊格式应用示例 1. **TSV(制表符分隔)** ```sql SELECT * FROM test_table FORMAT TSV ``` 2. **JSON 格式** ```sql SELECT toJSONString(tuple('a', 1)) FORMAT JSONEachRow -- 输出:{"column1":"a","column2":1} ``` 3. **二进制格式** ```sql SELECT * FROM table FORMAT RowBinary ``` #### 五、注意事项 1. 输入输出格式必须匹配,否则会解析失败 2. `FORMAT` 子句应放在查询语句的最后部分 3. 流式格式(如`JSONEachRow`)适用于大数据量场景 4. 使用`WITH NAMES`后缀可自动处理列头 $$ \text{格式兼容性公式:输入格式} \subseteq \text{输出格式支持集合} $$ §§ 相关问题 §§ 1. 如何解决FORMAT格式匹配导致的解析错误? 2. 数据格式ClickHouse性能有哪些影响? 3. 如何处理嵌套数据结构(如Nested类型)的格式化? 4. 如何通过FORMAT实现ClickHouse与Spark的数据交互? 5. 哪些格式支持并行化导入/导出操作? [^1]: ClickHouse官方文档 Formats for Input and Output Data : ClickHouse数据导入最佳实践示例
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