Clickhouse常用sql

该文详细介绍了如何使用SQL语句进行数据库操作,包括创建表、添加列、删除表和数据、更新数据以及查询。同时,提到了JdbcTemplate在执行这些操作中的应用,如execute和update方法。还涉及到了特定的数据库引擎类型、分区和主键设置,以及一些高级操作如手动数据合并和查询系统进程。

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SQL语句

1.增加

jdbcTemplate.execute(sql)

//生成表
CREATE TABLE 表名
(
    `列名1` String,
    `列名2` String,
    `列名3` DateTime
)
ENGINE = ReplacingMergeTree   //引擎类型
PARTITION BY 列名3            //分区
PRIMARY KEY (列名1)           //主键
ORDER BY (列名1)              //排序
SETTINGS index_granularity = 8192  //粒度
//插入语句
insert into 表名 (列名1,列名2...) values ('xxx','xxx'...)
//添加列
alter table 数据源.表名 add column 列名 类型 (长度,精度) comment 描述
//复制一列数据到另一列
alter table 数据源.表名 update1 =2 where 1=1

2.删除

jdbcTemplate.update(sql)

//删除数据库
drop 数据库名
//删除表
drop table 表名
drop table if exists 数据源.表名
//删除表中所有数据(无法回滚风险较高,truncate table操作会等待所有的副本处理结束,即使某些副本出现故障了,也还会继续等待,没有设置超时时间)
truncate table 表名
//删除列
alter table 表名 drop column 列名1
//删除数据
alter table 表名 delete where ...
//删除视图
drop view if exists 数据源.表名

3.更新

insert into 表名 (列名1,列名2...) values ('xxx','xxx'...)

4.查询

jdbcTemplate.queryForList(sql,表名,数据源)

//查询列名1,列名2是否存在于表中
SELECT name from system.columns where table='表名' and database='数据库名' and name in (列名1,列名2)
//查询表主键
SELECT name FROM system.columns WHERE table = '表名' AND database = '库名' AND is_in_primary_key = 1
//查询表所有字段
SELECT name from system.columns where table = ? and database = ?

5.其他

//手动合并分区数据
optimize table 表名 final
//系统正在执行的命令
select * from system.processes
//复制表中信息
insert into 表名 (字段名1,字段名2....) select 字段名1,xxx,... from 表名 where ...

JdbcTemplate方法使用

1.创建库或者表、删除列、复制一列数据到另一列、删除数据

jdbcTemplate.execute(sql);

2.删除表、删除视图

jdbcTemplate.update(sql);

3.查询字段是否存在、查询表主键

jdbcTemplate.queryForList(sql, 数据源, 表名);

4.批量插入数据、更新数据、参数删除数据

//批量
jdbcTemplate.batchUpdate(sqls);
//单个、参数删除数据
jdbcTemplate.update(sql);
<think>嗯,用户想了解ClickHouse的INSERT SQL语句,我需要详细解释清楚。首先,我应该先介绍INSERT的基本用法,然后逐步展开不同的插入方式,比如直接插入值、从表插入、文件导入等。需要注意ClickHouse的特点,比如高性能插入和批量写入的重要性。 用户可能关心语法细节,比如列顺序、数据类型匹配,还有不同格式的支持。要提醒他们注意性能优化的点,比如批量插入和使用合适的格式。另外,可能需要提到分区和索引的影响,但INSERT本身不涉及这些,不过用户可能在数据插入后有优化需求。 还要考虑用户的实际应用场景,比如是否从其他数据库迁移,或者需要处理大量数据。可能需要举例说明,比如插入多行数据或从CSV导入,这样用户更容易理解。同时,注意使用中文,保持回答结构清晰,分点说明,但不要用Markdown格式,而是用自然的口语化段落。 最后,检查是否有遗漏的重要信息,比如插入的性能考虑、常见错误(如列数不匹配)、推荐的最佳实践,以及与其他数据库的不同之处,比如没有事务支持。确保覆盖这些内容,帮助用户全面理解如何使用ClickHouse的INSERT语句。</think>ClickHouse的INSERT SQL语句用于将数据写入表中。以下是其核心用法及注意事项的分步说明: 一、基础语法格式 $$INSERT INTO [db.]table [(col1, col2, col3...)] VALUES ...$$ 二、3种常用插入方式 1. 直接插入值(适合小批量测试) ```sql INSERT INTO my_table VALUES (1, '2023-01-01', 42.5), (2, '2023-01-02', 37.8) ``` * 注意:值的顺序必须与表结构定义完全一致 2. 指定列插入(推荐生产使用) ```sql INSERT INTO my_table (id, date, temperature) VALUES (3, '2023-01-03', 29.3) ``` * 优点:列顺序可自定义,允许省略Nullable列或默认值列 3. 从其他表插入(数据迁移常用) ```sql INSERT INTO new_table SELECT colA, colB*2, now() FROM source_table WHERE date > '2023-01-01' ``` 三、高性能写入建议 1. 批量原则:每次插入至少1000行,理想情况1万-10万行/批 2. 格式优化:推荐使用`VALUES`格式或`INSERT ... FORMAT`语法 ```sql INSERT INTO my_table FORMAT CSV 1,2023-01-01,42.5 2,2023-01-02,37.8 ``` 3. 支持格式:CSV/TSV/JSONEachRow等20+格式 四、注意事项 1. 无事务保证:单次插入是原子操作,但多批次插入可能部分失败 2. 异步写入:建议设置`wait_for_async_insert=1`等待完成 3. 性能指标:关注`InsertedRows`和`InsertQueryDurationMilliseconds` 4. 内存控制:通过`max_insert_block_size`调节单次插入块大小 五、特殊场景处理 1. 插入分区表:无需指定分区,系统自动路由 2. 物化视图写入:需通过`INTO TABLE`明确指定 3. 分布式表插入:直接写本地表性能更优 六、错误排查 1. 类型不匹配:检查`Cannot parse ...`错误中的列数据类型 2. 列数不符:确认插入列与目标列数量一致 3. 权限问题:确保用户有INSERT权限 实际生产建议:优先通过clickhouse-client或SDK进行批量写入,避免高频小批量插入。对于超大规模数据导入,建议使用clickhouse-local预处理后通过文件方式导入。
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