clickhouse select结果创建表，insert 现有表

最新推荐文章于 2025-09-07 07:21:12 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-07 07:21:12 发布 · 4.8k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#database

这篇博客介绍了如何使用ClickHouse进行数据处理，包括将查询结果插入现有表`company_weibo_old`以及根据查询结果创建新表`company_weibo_new`。查询条件是`chuli_date='2021-11-16 00:00:00'`，涉及的字段包括ID、CID、公司名称等多个信息字段。
clickhouse查询结果创建表，insert 现有表

1、查询结果insert 现有表

INSERT INTO company_weibo_old 
(ID, CID, COMPANY_NAME, NAME, ICO, INFO, TAGS, COUNT, FANS, FOLLOW_COUNT, SOURCE_URL, CREATE_TIME, UPDATE_TIME, DELETED, ROW_TYPE, CHULI_DATE
最低0.47元/天 解锁文章
ClickHouse 创建数据库/建表/视图/字典 SQL
AI天才研究院
04-02 3万+
1.1. ClickHouseSQL之数据定义语言 DDL本节介绍 ClickHouse 中进行数据库、表结构的定义和管理。1.1.1.概述在SQL中，数据定义语言( DDL ) 用来创建和修改数据库Schema，例如表、索引和用户等。其中数据库的Schema描述了用户数据模型、字段和数据类型。DDL 语句类似于用于定义数据结构的计算机编程语言。常见DDL 语句包括...
ClickHouse MergeTree副本表和分布式表（切片）
haveanybody的博客
04-13 3392
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 数据插入、更新与删除操作 SQL
m0_54849873的博客
07-29 3375
数据操作语言DML，包括SQL数据更改语句，它修改存储的数据，但不修改数据模型，例如数据库模式或数据库表结构。DML语言常见的语法模式如下。
clickhouse学习笔记（五）SQL操作
YiRan_Zhao的博客
07-08 1800
第一种使用values格式例子如下。
ClickHouse 数据迁移与导入导出 详解
csdn_tom_168的博客
09-07 1370
ClickHouse 数据迁移与导入导出指南 本文全面介绍 ClickHouse 数据操作的多种方式： 数据导入 INSERT VALUES：仅适合小批量测试 INSERT SELECT：推荐表间迁移 命令行导入：支持 CSV/TSV/JSON 等格式 Kafka 引擎：实现实时流式导入 数据导出 INTO OUTFILE：服务端文件导出 命令行导出：灵活支持多种格式 外部系统导出：如 S3、HDFS 最佳实践 批量操作优于单条插入 实时场景推荐 Kafka 引擎 导出注意文件路径权限 提供详细语法示例和适
clickhouse优化最佳实践
马斯特杨的博客
10-12 2676
clickhouse在易企秀数据仓库项目中已投入使用两年，主要为内部用户提供快速查询和多维分析的能力；希望你在业务当中遇到的性能问题，在这里都能得到解决 Clickhouse堪称OLAP领域的黑马，最近发布的几个版本在多表关联分析上也有了极大的性能提升，尤其是还引入了MaterializeMySQL Database Engine做到了实时对齐业务线mysql中的数据。 表优化 数据类型 建表时能用数值型或日期时间型表示的字段，就不要用字符串——全String类型在以Hive为中心的数仓建设.
ClickHouse基础知识（五）：ClickHouse的SQL 操作
zuodingquan666的博客
12-29 2145
基本上来说传统关系型数据库（以 MySQL 为例）的 SQL 语句，ClickHouse 基本都支持， 这里不会从头讲解 SQL 语法只介绍 ClickHouse 与标准 SQL（MySQL）不一致的地方。
clickhouse数据库insert select语句报错Code: 44. DB::Exception: Array(Int32) cannot be inside Nullable column
猫舍
08-03 975
clickhouse数据库中，如何使用insert select语句将Nullable字段写入非null的字段中报错，Code: 44. DB::Exception: Array(Int32) cannot be inside Nullable column.原因是源表中字段为Nullable的，插入到Array(Int32) 中，类型不匹配。Array类型只能接收非Nullable字段。对源字段进行Null判断，并设置默认值。如果你的条件中还包含其他提交，可以包含在。版本的ck，这个版本中，只能使用。
将一张表的查询结果插入到另一张表
akwolf
08-27 5968
代码  1 select into 和 insert into select 两种表复制语句  2 select * into destTbl from srcTbl  3   4 insert into destTbl(fld1, fld2) select fld1, 5 from srcTbl  5   6 以上两句都是将 srcTbl 的数据插入到 destTbl，但
二百七十一、Kettle——ClickHouse增量导入数据清洗记录表
tiantang2renjian的博客
10-24 1285
Kettle——ClickHouse增量导入数据清洗记录表
ClickHouse 创建数据库建表视图字典 SQL
m0_67391907的博客
07-31 2668
本节介绍ClickHouse中进行数据库、表结构的定义和管理。
clickhouse几种create table的情况
Sojer的读书笔记
03-06 2万+
普通建表： CREATE TABLE dis_j.D_F1_shard on cluster cluster_demo ( `product_code` String, `package_name` String ) ENGINE = MergeTree ORDER BY package_name SETTINGS index_granularity = 8192 分布表： CREATE ...
ClickHouse建表
一条大河
03-26 1万+
建库： SQL： CREATE DATABASE DB_NAME ； eg： CREATE DATABASE message; 说明： CH支持Ordinary， Dictionary, Memory,Lazy， MySQL 等引擎，一般不需要明确执行，默认即可； 表引擎： CH支持多种表引擎，最常用的是MergeTree 常用的表引擎是MergeTree， 并且只有MergeTree才支持主键索引、数据分区、数据副本、ALTER操作等； 建表： CREATE TABLE...
【CK】ClickHouse入门
hudeyong926的专栏
09-03 3146
Hadoop的运行需要Java环境，请确保在jdk安装成功的情况下安装Hadoop 下载hadoop 选择一个合适的文件夹，执行 cd /usr/local/src wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.1.4/hadoop-3.1.4.tar.gz 等上几分钟hadoop就下载下来了。执行解压命令 tar -xvfhadoop-3.1.4.tar.gz 一阵鬼畜般的解压后，多了一个hadoop-3.1.4..
clickhouse之insert into
小女子不才
01-23 2万+
insert INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] VALUES (v11, v12, v13), (v21, v22, v23), ... 插入时指定列，其他的列，将     1、如存在default表达式，根据default表达式计算被填充的值     2、不存在，填充零或空字符串 如strict_insert_defaults=1，须在查询中...
Clickhouse select查询(含with、sample、array join、prewhere、having、limit by、union all、执行计划等)
Bulut0907
08-10 7187
目录1. select完整语法1.1 准备数据2. with3. from4. sample5. array join6. join7. where和prewhere 1. select完整语法 [WITH expr |(subquery)] SELECT [DISTINCT] expr [FROM [db.]table | (subquery) | table_function] [FINAL] [SAMPLE expr] [[LEFT] ARRAY JOIN] [GLOBAL] [ALL|ANY|ASO
【ClickHouse】创建表
athicket
11-04 1283
创建一个与db2.name2具有相同结构的表，同时你可以对其指定不同的表引擎声明。如果没有表引擎声明，则创建的表将与db2.name2使用相同的表引擎。在指定的’db’数据库中创建一个名为’name’的表，如果查询中没有包含’db’，则默认使用当前选择的数据库作为’db’。使用指定的引擎创建一个与SELECT子句的结果具有相同结构的表，并使用SELECT子句的结果填充它。如果表引擎是支持索引的，那么可以在表引擎的参数中对其进行说明。括号中的表结构声明是一个包含一组列描述声明的组合。
clickhouse初体验之create insert update select group by
zengyr49的博客
02-26 890
clickhouse增删改查聚合语句示例
Clickhouse INSERT操作
热门推荐
vkingnew 的技术博客
06-16 2万+
参考： https://www.altinity.com/blog/2018/10/16/updates-in-clickhouse
clickhouse通过select建表
最新发布
09-18
<think> 我们正在讨论如何通过SELECT语句在ClickHouse中创建表。根据引用[1]中的示例，我们可以使用`CREATE TABLE ... ENGINE = ... AS SELECT ...`的语法结构。用户之前的问题是关于插入分区表，但现在转向了通过SELECT创建表，因此我们需要重点解释这个语法。 在ClickHouse中，通过SELECT语句创建表主要有两种方式： 1. 使用`CREATE TABLE ... AS SELECT ...`（CTAS）语句 2. 使用`CREATE TABLE ... ENGINE = ... AS SELECT ...`（指定引擎） 由于ClickHouse要求创建表时必须指定引擎（因为引擎决定了表的存储方式和特性），所以通常我们需要在CREATE TABLE语句中指定引擎。 引用[1]中的示例是： ```sql CREATE TABLE db_admin.role ENGINE = MergeTree ORDER BY id AS select * from db_admin.role ``` 注意：这个示例实际上是从同一个数据库的同一张表复制数据，但通常我们也可以从不同的表或查询结果创建。 具体步骤： 1. 创建新表，并指定表引擎（如MergeTree家族）和必要的引擎参数（如排序键ORDER BY）。 2. 使用AS子句，后面跟上SELECT查询，该查询的结果将作为新表的初始数据。 但是，需要注意的是，CTAS语句在创建表时，表结构将基于SELECT查询的结果集的结构（包括列名和类型），同时还可以通过ENGINE子句指定存储引擎和索引结构。 详细语法： ```sql CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database.]table_name [ON CLUSTER cluster] ( ... ) ENGINE = engine_name() [PARTITION BY ...] [ORDER BY ...] [PRIMARY KEY ...] [SETTINGS ...] [AS SELECT ...]; ``` 或者简写形式（当表结构与SELECT结果完全一致，且不需要在表名后面列出列定义时）： ```sql CREATE TABLE [database.]table_name [ON CLUSTER cluster] ENGINE = engine_name() [PARTITION BY ...] [ORDER BY ...] [PRIMARY KEY ...] [SETTINGS ...] AS SELECT ... ``` 注意：在简写形式中，表结构（列名和类型）由SELECT语句决定，因此SELECT语句中的列名和类型必须是明确的。 示例1：从现有表创建新表（复制表结构和数据） ```sql CREATE TABLE new_table ENGINE = MergeTree ORDER BY id AS SELECT * FROM original_table; ``` 示例2：创建一个新表，只包含原始表中的部分列和行 ```sql CREATE TABLE sampled_data ENGINE = MergeTree ORDER BY id AS SELECT id, name, event_date FROM original_table WHERE event_date > '2020-01-01'; ``` 示例3：使用分布式引擎创建分布式表（需要集群配置） ```sql CREATE TABLE distributed_table ON CLUSTER my_cluster ENGINE = Distributed(my_cluster, currentDatabase(), local_table, rand()) AS SELECT ... FROM ...; ``` 注意：在分布式表上使用CTAS需要谨慎，因为分布式表本身不存储数据，所以通常我们创建的是本地表。 重要提示： - 使用CTAS创建表时，必须确保SELECT语句返回的列名和类型是确定的，不要使用`SELECT *`除非你明确知道源表结构且不会改变。 - 新表的结构（列名和类型）由SELECT查询的结果决定，所以在创建表时可以省略列定义部分。 - 如果需要在创建表时指定分区、索引等，必须在ENGINE子句中一并指定（如PARTITION BY, ORDER BY等）。 但是，如果希望创建的表结构与SELECT的结果不完全相同（比如想添加额外的列或修改列类型），则不能使用简写形式，而需要在表名后面显式定义列，然后在SELECT语句中通过别名匹配： ```sql CREATE TABLE explicit_table ( id UInt32, name String, date Date ) ENGINE = MergeTree PARTITION BY toYYYYMM(date) ORDER BY id AS SELECT id, name, event_date AS date -- 这里使用别名匹配表定义中的列名 FROM original_table; ``` 性能考虑： - 数据写入：CTAS语句执行时，SELECT查询的结果将直接写入新表，所以数据量大的情况下可能会耗时较长。 - 原子性：表的创建是原子的，如果创建过程中失败，则不会留下不完整的表。 另外，还可以创建空表（不复制数据）： ```sql CREATE TABLE empty_table ENGINE = MergeTree ORDER BY id AS SELECT * FROM original_table LIMIT 0; ``` 最后，关于分区表：在CTAS语句中，可以在创建表时指定分区键（PARTITION BY），这样创建的表就是分区表。插入的数据会根据分区键自动分区存储。 示例：创建一个分区表 ```sql CREATE TABLE partitioned_table ENGINE = MergeTree PARTITION BY toYYYYMM(event_date) ORDER BY (id, event_date) AS SELECT id, event_date, name FROM original_table; ``` 注意事项：分区键必须是SELECT结果中的列，且在表引擎参数中指定。 以上即为ClickHouse中使用SELECT语句创建表的方法。 现在，根据要求，我需要生成相关问题。 </think> ### ClickHouse 通过 SELECT 语句创建表详解 在 ClickHouse 中，通过 `SELECT` 语句创建表主要使用 **`CREATE TABLE ... AS SELECT ...`（CTAS）** 语法，这是一种高效的表结构和数据复制方式。以下是核心方法和示例： #### 一、基础语法结构 ```sql CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database.]table_name ENGINE = engine_name() [PARTITION BY expr] [ORDER BY expr] [PRIMARY KEY expr] [SETTINGS ...] AS SELECT ... ``` - **`ENGINE`**：必须指定存储引擎（常用 `MergeTree` 系列） - **`AS SELECT`**：定义表结构和初始数据来源 - **`IF NOT EXISTS`**：避免表已存在时报错 #### 二、三种典型场景示例 1. **复制表结构和数据（全量克隆）** ```sql -- 创建新表并复制所有数据 CREATE TABLE new_table ENGINE = MergeTree ORDER BY id AS SELECT * FROM source_table; ``` 2. **创建带分区的表** ```sql -- 创建分区表并导入筛选数据 CREATE TABLE partitioned_sales ENGINE = MergeTree PARTITION BY toYYYYMM(order_date) -- 按月分区 ORDER BY (product_id, order_date) AS SELECT product_id, order_date, quantity * price AS total_sales FROM source_orders WHERE order_date > '2023-01-01'; -- 过滤条件 ``` 3. **仅复制表结构（空表）** ```sql -- 创建空表（保留数据结构） CREATE TABLE empty_clone ENGINE = MergeTree ORDER BY id AS SELECT * FROM source_table LIMIT 0; -- 关键：LIMIT 0 ``` #### 三、技术要点说明 1. **数据类型映射** SELECT 查询结果的列名和数据类型自动成为新表的定义： ```sql CREATE TABLE user_summary ENGINE = MergeTree ORDER BY user_id AS SELECT user_id, count() AS total_orders, -- UInt64 类型 avg(amount) AS avg_amount -- Float64 类型 FROM orders GROUP BY user_id; ``` 2. **引擎选择策略** | **场景** | **推荐引擎** | **示例** | |------------------|-------------------|----------------------------------| | 高频查询 | `ReplacingMergeTree` | `ENGINE = ReplacingMergeTree()` | | 分布式部署 | `ReplicatedMergeTree` | `ENGINE = ReplicatedMergeTree(...)` | | 日志类数据 | `StripeLog` | `ENGINE = StripeLog()` | 3. **分布式表创建** ```sql -- 在集群中创建本地表+分布式表 CREATE TABLE sharded.cluster_data_local ON CLUSTER my_cluster ENGINE = ReplicatedMergeTree('/tables/{shard}/data', '{replica}') ORDER BY timestamp AS SELECT ... FROM source; CREATE TABLE sharded.cluster_data_all ON CLUSTER my_cluster ENGINE = Distributed('my_cluster', 'sharded', 'cluster_data_local', rand()) AS SELECT * FROM sharded.cluster_data_local; -- 可选初始化数据 ``` #### 四、性能优化建议 1. **内存控制** 处理大数据时添加限制： ```sql CREATE TABLE large_table ENGINE = MergeTree ORDER BY id AS SELECT * FROM huge_source LIMIT 1000000 BY 1; -- 分批处理 ``` 2. **分区裁剪** WHERE 条件提前过滤数据： ```sql CREATE TABLE recent_users ENGINE = MergeTree PARTITION BY city ORDER BY signup_date AS SELECT * FROM users WHERE signup_date > now() - INTERVAL 30 DAY; -- 减少处理量 ``` 3. **轻量引擎初始化** 先创空表再插入数据： ```sql CREATE TABLE stage ENGINE = Memory AS SELECT ... LIMIT 0; INSERT INTO target_table SELECT * FROM stage; DROP TABLE stage; -- 释放内存 ``` #### 五、常见错误处理 | **错误类型** | **解决方案** | |--------------------------|----------------------------------| | `DB::Exception: Memory limit exceeded` | 减小批次大小或增加 `max_memory_usage` | | `Mismatch column count` | 检查 SELECT 列与目标引擎兼容性 | | `Unknown identifier` | 确认源表字段存在且名称正确 | > 注：CTAS 操作具有原子性，失败时不会残留部分数据[^1]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值