ClickHouse
介绍
Yandx开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库
超过目前市面上可比的面向列的DBMS
1.特性
快速，容错，可伸缩，易用，
充分利用硬件:列式储存格式允许在RAM中容纳更多热数据从而缩短了响应时间
提高cpu效率，优化磁盘访问（可以最大程度减少范围查询次数）
安装包含义
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-iFRkwBnC-1681307558081)(C:\Users\超长腿迪迦\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230411193955164.png)]
设置hosts文件解析，ck同步表数据会去zookeeper查询，zookeeper储存的是hosts域名不是ip，不解析会导致同步表但是无法同步数据
2.安装步骤
1.解压
依此将四个安装包解压，并且执行install下的doinst.sh脚本（按顺序）
clickhouse-common-static-21.9.4.35.tgz
clickhouse-common-static-dbg-21.9.4.35.tgz
clickhouse-server-21.9.4.35.tgz
clickhouse-client-21.9.4.35.tgz
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-C4CY2N7U-1681307558082)(C:\Users\超长腿迪迦\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230411093027442.png)]
2.运行doinst.sh
在解压clickhouse-server-21.9.4.35并运行 install doinst.sh时，会默认创建一个default用户，并设置密码(不需要可以直接回车)
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vyI8qF8T-1681307558082)(C:\Users\超长腿迪迦\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230411093424076.png)]
3.启动
(可通过clickhouse --help 查看帮忙)
clickhouse start
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-EnYdUZ69-1681307558082)(C:\Users\超长腿迪迦\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230411093818142.png)]
4.连接clickhouse
如果在步骤2设置了密码
clickhouse-client --passsword回车输入密码
3.示例
查库命令
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-YHh4UUNi-1681307558083)(C:\Users\超长腿迪迦\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230411094426309.png)]
配置解析
config.xml：服务端配置
users.xml：用户配置
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-YWRbChsu-1681307558083)(C:\Users\超长腿迪迦\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230411091437356.png)]
其他启动命令
systemctl start clickhouse-server.service
systemctl enable clickhouse-server.service
查库
clickhouse-client --query "show databases"
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-pH2Qyvgs-1681307558083)(C:\Users\超长腿迪迦\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230410094759996.png)]
-------------------------------------------------安装完成------------------------------------------
远程访问
将listen的注释打开，并重启clickhouse
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Yvnzl13M-1681307558083)(C:\Users\超长腿迪迦\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230411100131873.png)]
远程访问成功
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-G5IFLpNg-1681307558084)(C:\Users\超长腿迪迦\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230411100358650.png)]
(38条消息) ClickHouse安装部署【非常详细】_苡~的博客-优快云博客
相关目录
-------------------------------------------
# 命令目录
/usr/bin
ll |grep clickhouse
-------------------------------------------
# 配置文件目录
cd /etc/clickhouse-server/
-------------------------------------------
# 日志目录
cd /var/log/clickhouse-server/
-------------------------------------------
# 数据文件目录
cd /var/lib/clickhouse/
-------------------------------------------
官网
[ALL Clause | ClickHouse Docs
[Install ClickHouse | ClickHouse Docs](https://clickhouse.com/docs/en/sql-reference/statements/select/all)
语法
选择查询
[WITH expr_list|(subquery)]
SELECT [DISTINCT [ON (column1, column2, ...)]] expr_list
[FROM [db.]table | (subquery) | table_function] [FINAL]
[SAMPLE sample_coeff]
[ARRAY JOIN ...]
[GLOBAL] [ANY|ALL|ASOF] [INNER|LEFT|RIGHT|FULL|CROSS] [OUTER|SEMI|ANTI] JOIN (subquery)|table (ON <expr_list>)|(USING <column_list>)
[PREWHERE expr]
[WHERE expr]
[GROUP BY expr_list] [WITH ROLLUP|WITH CUBE] [WITH TOTALS]
[HAVING expr]
[ORDER BY expr_list] [WITH FILL] [FROM expr] [TO expr] [STEP expr] [INTERPOLATE [(expr_list)]]
[LIMIT [offset_value, ]n BY columns]
[LIMIT [n, ]m] [WITH TIES]
[SETTINGS ...]
[UNION ...]
[INTO OUTFILE filename [COMPRESSION type [LEVEL level]] ]
[FORMAT format]
创表
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
name1 [type1] [ALIAS expr1],
name2 [type2] [ALIAS expr2],
...
) ENGINE = Hive('thrift://host:port', 'database', 'table');//与hive集成，可参考后面
PARTITION BY expr
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-H7kHPmJA-1681307558084)(C:\Users\超长腿迪迦\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230411105844642.png)]
与hive集成
暂时不可用
不能直接复制黏贴多行语句时，在连接clickhouse时加-m
clickhouse-client -m
对hdfs系统使用本地缓存
<local_cache_for_remote_fs>
ClickHouse 将在启动后维护远程文件系统 （HDFS） 的本地缓存
<enable>true</enable>
用于存储远程文件系统的本地缓存文件的根目录。
<root_dir>local_cache</root_dir>
本地缓存文件的最大大小（以字节为单位）。
<limit_size>559096952</limit_size>
从远程文件系统下载文件时，在刷新到本地文件系统之前控制字节。默认值为 1MB。 <bytes_read_before_flush>1048576</bytes_read_before_flush>
</local_cache_for_remote_fs>
当 ClickHouse 在启用远程文件系统的本地缓存的情况下启动时，用户仍然可以选择在查询中不使用缓存。 处于默认值。
`settings use_local_cache_for_remote_fs0``
use_local_cache_for_remote_fsfalse`
1.使用orc输入 查询配置单元表
1.hive创建表
hive > CREATE TABLE `test`.`test_orc`(
`f_tinyint` tinyint,
`f_smallint` smallint,
`f_int` int,
`f_integer` int,
`f_bigint` bigint,
`f_float` float,
`f_double` double,
`f_decimal` decimal(10,0),
`f_timestamp` timestamp,
`f_date` date,
`f_string` string,
`f_varchar` varchar(100),
`f_bool` boolean,
`f_binary` binary,
`f_array_int` array<int>,
`f_array_string` array<string>,
`f_array_float` array<float>,
`f_array_array_int` array<array<int>>,
`f_array_array_string` array<array<string>>,
`f_array_array_float` array<array<float>>)
PARTITIONED BY (
`day` string)
ROW FORMAT SERDE
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde'
STORED AS INPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat'
OUTPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat'
LOCATION
'hdfs://testcluster/data/hive/test.db/test_orc'
OK
Time taken: 0.51 seconds
hive > insert into test.test_orc partition(day='2021-09-18') select 1, 2, 3, 4, 5, 6.11, 7.22, 8.333, current_timestamp(), current_date(), 'hello world', 'hello world', 'hello world', true, 'hello world', array(1, 2, 3), array('hello world', 'hello world'), array(float(1.1), float(1.2)), array(array(1, 2), array(3, 4)), array(array('a', 'b'), array('c', 'd')), array(array(float(1.11), float(2.22)), array(float(3.33), float(4.44)));
OK
Time taken: 36.025 seconds
hive > select * from test.test_orc;
OK
1 2 3 4 5 6.11 7.22 8 2021-11-05 12:38:16.314 2021-11-05 hello world hello world hello world true hello world [1,2,3] ["hello world","hello world"] [1.1,1.2] [[1,2],[3,4]] [["a","b"],["c","d"]] [[1.11,2.22],[3.33,4.44]] 2021-09-18
Time taken: 0.295 seconds, Fetched: 1 row(s)
clickhouse创建表
CREATE TABLE test.test_orc
(
`f_tinyint` Int8,
`f_smallint` Int16,
`f_int` Int32,
`f_integer` Int32,
`f_bigint` Int64,
`f_float` Float32,
`f_double` Float64,
`f_decimal` Float64,
`f_timestamp` DateTime,
`f_date` Date,
`f_string` String,
`f_varchar` String,
`f_bool` Bool,
`f_binary` String,
`f_array_int` Array(Int32),
`f_array_string` Array(String),
`f_array_float` Array(Float32),
`f_array_array_int` Array(Array(Int32)),
`f_array_array_string` Array(Array(String)),
`f_array_array_float` Array(Array(Float32)),
`day` String
)
ENGINE = Hive('thrift://202.168.117.26:9083', 'test', 'test_orc')
PARTITION BY day
从上面创建的hive表检索数据
SELECT * FROM test.test_orc settings input_format_orc_allow_missing_columns = 1\G
SELECT *
FROM test.test_orc
SETTINGS input_format_orc_allow_missing_columns = 1
Query id: c3eaffdc-78ab-43cd-96a4-4acc5b480658
Row 1:
──────
f_tinyint: 1
f_smallint: 2
f_int: 3
f_integer: 4
f_bigint: 5
f_float: 6.11
f_double: 7.22
f_decimal: 8
f_timestamp: 2021-12-04 04:00:44
f_date: 2021-12-03
f_string: hello world
f_varchar: hello world
f_bool: true
f_binary: hello world
f_array_int: [1,2,3]
f_array_string: ['hello world','hello world']
f_array_float: [1.1,1.2]
f_array_array_int: [[1,2],[3,4]]
f_array_array_string: [['a','b'],['c','d']]
f_array_array_float: [[1.11,2.22],[3.33,4.44]]
day: 2021-09-18
1 rows in set. Elapsed: 0.078 sec.
2.使用文本输入格式查询配置单元表
hive
hive >
CREATE TABLE `test`.`test_text`(
`f_tinyint` tinyint,
`f_smallint` smallint,
`f_int` int,
`f_integer` int,
`f_bigint` bigint,
`f_float` float,
`f_double` double,
`f_decimal` decimal(10,0),
`f_timestamp` timestamp,
`f_date` date,
`f_string` string,
`f_varchar` varchar(100),
`f_char` char(100),
`f_bool` boolean,
`f_binary` binary,
`f_array_int` array<int>,
`f_array_string` array<string>,
`f_array_float` array<float>,
`f_array_array_int` array<array<int>>,
`f_array_array_string` array<array<string>>,
`f_array_array_float` array<array<float>>)
PARTITIONED BY (
`day` string)
ROW FORMAT SERDE
'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
STORED AS INPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'
OUTPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
LOCATION
'hdfs://testcluster/data/hive/test.db/test_text'
Time taken: 0.1 seconds, Fetched: 34 row(s)
hive > insert into test.test_text partition(day='2021-09-18') select 1, 2, 3, 4, 5, 6.11, 7.22, 8.333, current_timestamp(), current_date(), 'hello world', 'hello world', 'hello world', true, 'hello world', array(1, 2, 3), array('hello world', 'hello world'), array(float(1.1), float(1.2)), array(array(1, 2), array(3, 4)), array(array('a', 'b'), array('c', 'd')), array(array(float(1.11), float(2.22)), array(float(3.33), float(4.44)));
OK
Time taken: 36.025 seconds
hive > select * from test.test_text;
OK
1 2 3 4 5 6.11 7.22 8 2021-12-14 18:11:17.239 2021-12-14 hello world hello world hello world true hello world [1,2,3] ["hello world","hello world"] [1.1,1.2] [[1,2],[3,4]] [["a","b"],["c","d"]] [[1.11,2.22],[3.33,4.44]] 2021-09-18
Time taken: 0.624 seconds, Fetched: 1 row(s)
clickhouse
CREATE TABLE test.test_text
(
`f_tinyint` Int8,
`f_smallint` Int16,
`f_int` Int32,
`f_integer` Int32,
`f_bigint` Int64,
`f_float` Float32,
`f_double` Float64,
`f_decimal` Float64,
`f_timestamp` DateTime,
`f_date` Date,
`f_string` String,
`f_varchar` String,
`f_char` String,
`f_bool` Bool,
`day` String
)
ENGINE = Hive('thrift://localhost:9083', 'test', 'test_text')
PARTITION BY day
查询
SELECT * FROM clickhouse.test_text settings input_format_skip_unknown_fields = 1, input_format_with_names_use_header = 1, date_time_input_format = 'best_effort'\G
SELECT *
FROM test.test_text
SETTINGS input_format_skip_unknown_fields = 1, input_format_with_names_use_header = 1, date_time_input_format = 'best_effort'
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PdUUSyIc-1681307558085)(C:\Users\超长腿迪迦\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230411105643319.png)]
3.parquet格式
hive
hive >
CREATE TABLE `test`.`test_parquet`(
`f_tinyint` tinyint,
`f_smallint` smallint,
`f_int` int,
`f_integer` int,
`f_bigint` bigint,
`f_float` float,
`f_double` double,
`f_decimal` decimal(10,0),
`f_timestamp` timestamp,
`f_date` date,
`f_string` string,
`f_varchar` varchar(100),
`f_char` char(100),
`f_bool` boolean,
`f_binary` binary,
`f_array_int` array<int>,
`f_array_string` array<string>,
`f_array_float` array<float>,
`f_array_array_int` array<array<int>>,
`f_array_array_string` array<array<string>>,
`f_array_array_float` array<array<float>>)
PARTITIONED BY (
`day` string)
ROW FORMAT SERDE
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'
STORED AS INPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat'
OUTPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'
LOCATION
'hdfs://testcluster/data/hive/test.db/test_parquet'
OK
Time taken: 0.51 seconds
hive > insert into test.test_parquet partition(day='2021-09-18') select 1, 2, 3, 4, 5, 6.11, 7.22, 8.333, current_timestamp(), current_date(), 'hello world', 'hello world', 'hello world', true, 'hello world', array(1, 2, 3), array('hello world', 'hello world'), array(float(1.1), float(1.2)), array(array(1, 2), array(3, 4)), array(array('a', 'b'), array('c', 'd')), array(array(float(1.11), float(2.22)), array(float(3.33), float(4.44)));
OK
Time taken: 36.025 seconds
hive > select * from test.test_parquet;
OK
1 2 3 4 5 6.11 7.22 8 2021-12-14 17:54:56.743 2021-12-14 hello world hello world hello world true hello world [1,2,3] ["hello world","hello world"] [1.1,1.2] [[1,2],[3,4]] [["a","b"],["c","d"]] [[1.11,2.22],[3.33,4.44]] 2021-09-18
Time taken: 0.766 seconds, Fetched: 1 row(s)
ck
CREATE TABLE test.test_parquet
(
`f_tinyint` Int8,
`f_smallint` Int16,
`f_int` Int32,
`f_integer` Int32,
`f_bigint` Int64,
`f_float` Float32,
`f_double` Float64,
`f_decimal` Float64,
`f_timestamp` DateTime,
`f_date` Date,
`f_string` String,
`f_varchar` String,
`f_char` String,
`f_bool` Bool,
`f_binary` String,
`f_array_int` Array(Int32),
`f_array_string` Array(String),
`f_array_float` Array(Float32),
`f_array_array_int` Array(Array(Int32)),
`f_array_array_string` Array(Array(String)),
`f_array_array_float` Array(Array(Float32)),
`day` String
)
ENGINE = Hive('thrift://localhost:9083', 'test', 'test_parquet')
PARTITION BY day
查询
SELECT * FROM test.test_parquet settings input_format_parquet_allow_missing_columns = 1\G
SELECT *
FROM test_parquet
SETTINGS input_format_parquet_allow_missing_columns = 1
Query id: 4e35cf02-c7b2-430d-9b81-16f438e5fca9
Row 1:
──────
f_tinyint: 1
f_smallint: 2
f_int: 3
f_integer: 4
f_bigint: 5
f_float: 6.11
f_double: 7.22
f_decimal: 8
f_timestamp: 2021-12-14 17:54:56
f_date: 2021-12-14
f_string: hello world
f_varchar: hello world
f_char: hello world
f_bool: true
f_binary: hello world
f_array_int: [1,2,3]
f_array_string: ['hello world','hello world']
f_array_float: [1.1,1.2]
f_array_array_int: [[1,2],[3,4]]
f_array_array_string: [['a','b'],['c','d']]
f_array_array_float: [[1.11,2.22],[3.33,4.44]]
day: 2021-09-18
1 rows in set. Elapsed: 0.357 sec.
4.hive数据导入ck
1.利用工具waterdrop
支持从Kafka、HDFS、Kudu中读取数据，进行各种各样的数据处理，并将结果写入ClickHouse、Elasticsearch或者Kafka中。
input_file='hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/clickhouse.db/${test_text}//|awk ‘{print KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 2: 8}̲'>{current_dir}/input_file.txt’
:-]
(38条消息) 篇五|ClickHouse数据导入(Flink、Spark、Kafka、MySQL、Hive)_大数据技术与数仓的博客-优快云博客
3.用thrift链接，失败
这个是官网写法，但是报错，说找不到这个库，但是给了hdfs绝对路径就好了
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Ae7NSZTq-1681307558085)(C:\Users\超长腿迪迦\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230411135111812.png)]
分析：可能是版本原因
无法定位到文件路径
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-FHMmfKHI-1681307558085)(C:\Users\超长腿迪迦\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230411135424359.png)]
不支持partition by
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-g8yGkhTQ-1681307558085)(C:\Users\超长腿迪迦\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230411135632216.png)]
5.以csv为中介转达
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，而ClickHouse是一个高性能的列式数据库管理系统，支持海量数据的快速查询和分析。下面介绍将Hive数据导入到ClickHouse的方法：
先检查是否有以下配置
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-DcR7b1Pw-1681307558086)(C:\Users\超长腿迪迦\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230411173436517.png)]
1.将Hive数据导出为CSV文件
使用Hive的命令行工具或其他工具，将需要导入到ClickHouse的Hive表数据导出为CSV文件。例如，使用以下命令将Hive表数据导出为CSV文件：
hive -e "SELECT * FROM hive_table" | sed 's/[\t]/,/g' > /path/to/csv/file.csv
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-0mopYyPQ-1681307558086)(C:\Users\超长腿迪迦\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230411173250725.png)]
这个命令将Hive表hive_table的数据导出为CSV文件，并将制表符替换为逗号。
2.创建ClickHouse表
在ClickHouse中创建与Hive表对应的表结构。例如，如果Hive表包含3个列（id，name和age），则可以使用以下命令在ClickHouse中创建相应的表：
CREATE TABLE clickhouse_table (
id UInt32,
name String,
age UInt8,
aparment String
) ENGINE = MergeTree ORDER BY id;
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-zxb2uxSo-1681307558086)(C:\Users\超长腿迪迦\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230411180420036.png)]
这个命令创建名为clickhouse_table的表，包含与Hive表相同的3个列，并按照id列排序。
3.将CSV文件导入到ClickHouse
使用ClickHouse的命令行工具或其他工具，将CSV文件导入到ClickHouse中。例如，使用以下命令将CSV文件导入到ClickHouse中：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-LzV3XoP0-1681307558086)(C:\Users\超长腿迪迦\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230411180342806.png)]
有列名
clickhouse-client --query="INSERT INTO test.student FORMAT CSVWithNames " --format_csv_with_names=1 < /usr/data/student.csv
没有列名
clickhouse-client --query="INSERT INTO test.student FORMAT CSV " < /usr/data/student.csv
这个命令将CSV文件导入到名为clickhouse_table的ClickHouse表中。
完成以上步骤后，你就可以在ClickHouse中查询导入的数据了。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-M86GKBvD-1681307558087)(C:\Users\超长腿迪迦\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230411180205073.png)]
分区分片
分区
表分区
1.DDL操作词是partition by 按某一列数据进行分区
2.允许查询在指定了分区键的条件下，尽可能的少读取数据
分片shard
1.复用数据库的分区，相当于在原有的分区下，作为第二层分区，在不同的节点/机器上的体现
2.允许多台机器/节点同并行执行查询，实现了分布式并行计算
数据sharding
充分利用整个集群的大规模并行计算能力，快速返回查询结果
多样化的分片功能，为业务优化打开了想象空间。比如在hash sharding的情况下，JOIN计算能够避免数据shuffle，直接在本地进行local join；支持自定义sharding，可以为不同业务和SQL Pattern定制最适合的分片策略；利用自定义sharding功能，通过设置合理的sharding expression可以解决分片间数据倾斜问题等。
另外，sharding机制使得ClickHouse可以横向线性拓展，构建大规模分布式集群，从而具备处理海量数据的能力。
不过ClickHouse的集群的水平拓展目前是一个瓶颈，因为历史数据的存在， 避免新增节点之后的数据倾斜是个难点。
1.random随机分片
写入数据会被随机分发到分布式集群的某个节点上
2.constat 固定分片
写入数据会被分发到固定一个节点上
3.column value分片
按照某一列的值进行hash分片
4.自定义表达式分片
指定任意合法表达式
数据partition
ClickHouse支持PARTITION BY子句，在建表时可以指定按照任意合法表达式进行数据分区操作，比如通过toYYYYMM()将数据按月进行分区、toMonday()将数据按照周几进行分区、对Enum类型的列直接每种取值作为一个分区等。
数据Partition在ClickHouse中主要有两方面应用：
在partition key上进行分区裁剪，只查询必要的数据。灵活的partition expression设置，使得可以根据SQL Pattern进行分区设置，最大化的贴合业务特点
对partition进行TTL管理，淘汰过期的分区数据。
1.关键字创建分区
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [TTL expr1],
name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [TTL expr2],
...
INDEX index_name1 expr1 TYPE type1(...) GRANULARITY value1,
INDEX index_name2 expr2 TYPE type2(...) GRANULARITY value2
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY expr
[PARTITION BY expr]
[PRIMARY KEY expr]
[SAMPLE BY expr]
[TTL expr [DELETE|TO DISK 'xxx'|TO VOLUME 'xxx'], ...]
[SETTINGS name=value, ...]
2.使用函数创建分区
es7_node2 :) create table tb_test_has_partitions(`id` Int64,`vipId` Int64,`brandId` Int32,`shopId` Int32, `saleDate` Date,saleMoney Float32) engine = MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(saleDate) ORDER BY (brandId,shopId)
CREATE TABLE tb_test_has_partitions
(
`id` Int64,
`vipId` Int64,
`brandId` Int32,
`shopId` Int32,
`saleDate` Date,
`saleMoney` Float32
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(saleDate)
ORDER BY (brandId, shopId)
Query id: d33702ef-787d-4a27-94c9-e639d61b3012
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.006 sec.
es7_node2 :)
3.使用现有字段创建分区
es7_node2 :) create table tb_test_has_partitions2(`id` Int64,`vipId` Int64,`brandId` Int32,`shopId` Int32, `saleDate` Date,saleMoney Float32) engine = MergeTree() PARTITION BY (brandId) ORDER BY (brandId,shopId)
CREATE TABLE tb_test_has_partitions2
(
`id` Int64,
`vipId` Int64,
`brandId` Int32,
`shopId` Int32,
`saleDate` Date,
`saleMoney` Float32
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY brandId
ORDER BY (brandId, shopId)
Query id: 9af127e4-5b78-460c-ae66-f122a24a46e9
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.008 sec.
es7_node2 :)
(saleDate)
ORDER BY (brandId, shopId)
Query id: d33702ef-787d-4a27-94c9-e639d61b3012
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.006 sec.
es7_node2 😃
##### 3.使用现有字段创建分区
```sql
es7_node2 :) create table tb_test_has_partitions2(`id` Int64,`vipId` Int64,`brandId` Int32,`shopId` Int32, `saleDate` Date,saleMoney Float32) engine = MergeTree() PARTITION BY (brandId) ORDER BY (brandId,shopId)
CREATE TABLE tb_test_has_partitions2
(
`id` Int64,
`vipId` Int64,
`brandId` Int32,
`shopId` Int32,
`saleDate` Date,
`saleMoney` Float32
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY brandId
ORDER BY (brandId, shopId)
Query id: 9af127e4-5b78-460c-ae66-f122a24a46e9
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.008 sec.
es7_node2 :)
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