clickhouse数据库的基本类型

 

百度clickhouse的学习资料太少了,于是自己就摸索中整理了一点资料,与大家分享,
//clickhouse常用的数据类型
1、整型:JInt8,UInt16,UInt32,UInt64,Int8,Int16,Int32,Int64 释:(范围U开头-2^N/2~2^N-1;非U开头0~2^N-1)
2、枚举类型:Enum8,Enum16 释:(Enum('hello'=1,'test'=-1),Enum是有符号的整型映射的,因此负数也是可以的)
3、字符串型:FixedString(N),String 释:(N是最大字节数,不是字符长度,如果是UTF8字符串,那么就会占3个字节,GBK会占2字节;String可以用来替换VARCHAR,BLOB,CLOB等数据类型)
4、时间类型:Date
5、数组类型:Array(T) 释:(T是一个基本类型,包括arry在内,官方不建议使用多维数组)
6、元祖数:Tuple
7、结构:Nested(name1 Type1,name2 Type2,...) 释:(类似一种map的结构)
example:
CREATE TABLE visit(
 id UInt32,
 tm Date,
 ...
 Goals Nested
 (
    tid UInt32,
    oder String    
 )
)ENGINE=...
//clickhouse常用的存储数据类型
Memory、MergeTree(date,part,index_granularity)
 释:
1、MergeTree系列的引擎(家族),数据是由多组part文件组成的,一般来说每个月(译者注:CK目前最小分区是月)会有几个part文件(这里的part就是block)
2、每一个part数据,是按照主键进行字典序排序的。例如你有一个主键(countid,date),数据会首先按照countid排序,如果countid一样,那么再按照date排序
3、主键的数据结构,看起来像是标记文件组成的矩阵,这个标记文件就是每间隔index_granularity(索引粒度)行的主键值
4、MergeTree引擎中,默认的index_granularity是8192



 

### ClickHouse 数据库性能优化方法与最佳实践 #### 一、针对性的配置调整 ClickHouse 的性能强大依赖于专业的运维支持。对于不同业务需求,需由专业运维人员对 ClickHouse 进行特定场景下的优化设置[^1]。 #### 二、理解核心概念和技术原理 掌握 ClickHouse基本架构及其工作方式有助于更好地利用该系统。这包括但不限于表引擎的选择、分区策略的设计等方面的知识[^2]。 #### 三、实施有效的索引机制 虽然 ClickHouse 并不完全依靠传统意义上的索引来提升查询效率,但是合理设计 Primary Key 和 Secondary Index 可以显著改善某些类型的查询表现。 ```sql CREATE TABLE example_table ( id UInt64, date Date, value Float64 ) ENGINE = MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(date) ORDER BY (id, date); ``` 上述 SQL 创建了一个基于 `MergeTree` 表引擎的数据表,并通过指定合适的排序键来提高查询速度。 #### 四、定期维护和调优 随着数据的增长,应当定期执行诸如清理过期数据、重组大文件等操作;同时也要关注最新版本的功能更新并及时升级软件包以获得更好的兼容性和稳定性。 #### 五、采用分布式部署模式 当单节点无法满足大规模数据分析的需求时,则应考虑构建多节点集群环境。这样不仅可以增强系统的可用性,还能进一步挖掘硬件资源潜力,达到更高的并发处理能力。 #### 六、加强性能监测力度 持续跟踪各项关键指标的变化趋势,以便快速定位潜在瓶颈所在之处。借助内置工具或第三方解决方案均可实现这一目的[^4]。
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