clickhouse 数据类型

列式存储, 使用LSM Tree结构, OLAP分析引擎, 不依赖于HDFS
在不进行join操作时, 速度碾压其他分析引擎; 在发生join操作时, 速度表现并不突出

数据类型:

整形 int：int8、int16…int64
布尔类型boolean:ClickHouse中没有专门的类型来表示boolean，一般是直接通过Uint8的0或1来区分true或者false
浮点型float：float32和float64
Demical类型：有符号的浮点数，可以在加、减和惩罚运算过程中保持精度，这点设计上与Java的BigDemical类是很像的
字符型：ClickHouse内部使用String来声明字符型数据，在ClickHouse中，String可以替代其他数据库中的Varchar、BLOB、CLOB等类型
枚举类型：包含Enum8和Enum16两种类型，使用Enum来表示String与Integer的关系

1. 整型

   • 有符号

     Int8, Int16, Int32, Int64

   • 无符号

     UInt8, UInt16, UInt32, UInt64

2. 浮点型

   Float32, Float64

3. 布尔型

   没有单独的布尔型, 可以使用 UInt8 类型代替, 取值限制为 0 和 1

4. Decimal类型

   Decimal32, Decimal64, Decimal128

5. 字符串类型

   String

   FixedString(N), 实际长度小于N时, 会被空字节填充

6. 枚举类型

   Enum8, Enum16

   示例:

   CREATE TABLE t_enum
   (
       -- 限制了这个只能存MONDAY 和 THUESDAY
       WEEKDAY Enum8('MONDAY' = 1, 'THUESDAY' = 2)
   )
   ENGINE = TinyLog;
   

   转为整数值:

   SELECT CAST(x, 'Int8') FROM t_enum;
   

7. 时间类型

   Date

   Datetime

   Datetime64 年-月-日 时:分:秒.亚秒

8. 数组类型

   array(1, 2) 或 [1, 2]

9. 元组

   Tuple(T1, T2, …)：元组，其中每个元素都有单独的类型。

   创建元组的示例：

   SELECT tuple(1,'a') AS x, toTypeName(x)
   SELECT
   (1, 'a') AS x,
   toTypeName(x)
   ┌─x───────┬─toTypeName(tuple(1, 'a'))─┐
   │ (1,'a')             │ Tuple(UInt8, String)             │
   └────────┴──────────────────┘
   1 rows in set. Elapsed: 0.021 sec.

最后

以上就是灵巧西装为你收集整理的clickhouse 数据类型的全部内容，希望文章能够帮你解决clickhouse 数据类型所遇到的程序开发问题。

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