ClickHouse基本语法一、基本语法二、查询语法三、函数四、分布式五、应用案例

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我是靠谱客的博主沉默含羞草，最近开发中收集的这篇文章主要介绍ClickHouse基本语法一、基本语法二、查询语法三、函数四、分布式五、应用案例，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

ClickHouse基本语法

一、基本语法
- 1、DDL基础
- - （1）建表指定引擎
  - （2）复制表结构建表
  - （2）查看建表语句
  - （3）查看表结构
  - （4）修改表结构
  - （5）移动表
  - （6）查看数据库下的表
  - （7）设置表属性
- 2、DML基础
- - （1）插入数据
  - （2）更新删除数据
- 3、分区表操作
二、查询语法
- 1、with
- - （1）定义变量
  - （2）调用函数
  - （3）子查询
- 2、from 表函数
- - （1）from mysql
  - （2）from hdfs
  - （3）from remote
  - （4）from file
  - （5）from numbers
- 3、array join
- 4、关联查询
- - （一）连接精度
  - - （1）all
    - （2）any
    - （3）asof
- 5、with模型
三、函数
- 1、普通函数
- - （1）类型转换函数
  - （2）日期函数
  - （3）条件函数
  - （4）其他
四、分布式
- 1、环境搭建
- 2、副本概念
- 3、分片概念
- 4、配置zookeeper
- 5、创建副本表
- - （1）一个分片 , 多个副本表
  - （2）两个分片 , 一个分片有副本一个分片没有副本
- 6、分布式引擎
- - （1）配置分片和副本集群
  - （2）创建分布式表
- 7、分布式DDL
- 8、分布式协同原理
- - （1）insert原理
  - （2）Merge原理
  - （3）mutation原理
  - （4）alter原理
五、应用案例

一、基本语法

1、DDL基础

（1）建表指定引擎

CREATE TABLE tb_test1
(
    `id` Int8,
    `name` String
)
ENGINE = Memory ;

（2）复制表结构建表

不指定引擎，则新表引擎与旧表引擎一致

create table log3 as log2 ;
-- create table tb_name  like  tb_ds ; -- 不支持

指定引擎

create table tb_log as agg_table engine=TinyLog;

（2）查看建表语句

show  create table test_alter1 ;

（3）查看表结构

desc tb_test1 ;

（4）修改表结构

目前只有MergeTree、Merge和Distributed这三类表引擎支持 ALTER修改,所以在进行alter操作的时候注意表的引擎!

mergetree 排序字段、分区字段不能改

添加字段

alter table tb_test2 add column age UInt8 COMMENT '注释';

alter table tb_test2 add column gender String after name ;

删除字段

alter table tb_test2 drop column age ;

修改字段的数据类型

--default 是设置默认值
alter  table  tb_test2 modify column  gender UInt8 default 0 ;

修改 / 添加字段的注释

-- 内部使用的编码默认是UTF8
alter table tb_test2 comment column name '用户名' ;

（5）移动表

在Linux系统中，mv命令的本意是将一个文件从原始位置A移动到目标位置B，但是如果位置A与位置B相同，则可以变相实现重命名的作用。ClickHouse的RENAME查询就与之有着异曲同工之妙，RENAME语句的完整语法如下所示：

-- 修改表名 
rename table tb_test1 to t1 ;
-- 修改多张表名
rename table tb_test2 to t2 , t1 to tt1 ;
-- 移动表到另一数据库中 
rename table t2 to test1.t ;
-- 查看数据库下的所有的表 
show tables ;
show tables from db_name ;

（6）查看数据库下的表

-- 查看所有的表 
show tables ;
-- 查看指定数据库下的所有的表 
show tables from db_name ;
show tables in db_name ;

（7）设置表属性

-- 设置列的默认值 
create table tb_test3(
   id Int8 ,
    name String comment '用户名' ,
    role String comment '角色' default 'VIP'
)engine = Log ;
┌─name─┬─type───┬─default_type─┬─default_expression─┬
│ id   │ Int8   │              │                    │
│ name │ String │              │                    │
│ role │ String │ DEFAULT      │ 'VIP'              │
└──────┴────────┴──────────────┴────────────────────┴
insert into tb_test3 (id , name) values(1,'HANGGE') ;
SELECT *
FROM tb_test3 ;
┌─id─┬─name───┬─role─┐
│  1 │ HANGGE │ VIP  │
└────┴────────┴──────┘

2、DML基础

（1）插入数据

插入数据有三种方式：

使用VALUES格式的常规语法
INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3…)] VALUES (v11, v12, v13…), (v21, v22, v23…), …
将本地数据导入到表中

静态数据: cat user.txt 
1,zss,23,BJ,M
2,lss,33,NJ,M
3,ww,21,SH,F
create table test_load1(
    id UInt8 ,
    name String ,
    age UInt8 ,
    city String ,
    gender String
)engine=Log ;
-- 将数据导入到表中
cat user.txt  | clickhouse-client  -q 'insert into default.test_load1 format CSV' --password
clickhouse-client  -q 'insert into default.test_load1 format CSV'  <  user.txt
上面的两种方式都可以将数据导入到表中  
-- 我们还可以执行数据行属性的分割符
clickhouse-client --format_csv_delimiter='-' -q 'insert into default.test_load1 format CSV'  <   user.txt

查询插入
INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3…)] SELECT …

create table log3 as log2 ;
Insert into log3 select * from log2 ;
create table  tb_res  engine = Log as select * from tb_ds ; 
-- create table tb_name  like  tb_ds ; -- 不支持

ClickHouse内部所有的数据操作都是面向Block数据块的，所以INSERT查询最终会将数据转换为Block数据块。也正因如此，INSERT语句在单个数据块的写入过程中是具有原子性的。在默认的情况下，每个数据块最多可以写入1048576行数据（由max_insert_block_size参数控制）。也就是说，如果一条INSERT语句写入的数据少于max_insert_block_size行，那么这批数据的写入是具有原子性的，即要么全部成功，要么全部失败。需要注意的是，只有在ClickHouse服务端处理数据的时候才具有这种原子写入的特性，例如使用JDBC或者HTTP接口时。因为max_insert_block_size参数在使用CLI命令行或者INSERT SELECT子句写入时是不生效的。

（2）更新删除数据

[一般不会操作] olap 查询多
如果是MergeTree引擎的表

可以删除分区重新导入

可以根据条件删除数据根据条件更新数据 alter table delete/ update where

(mutation操作)

可以使用CK中提供的特殊的引擎实现数据的删除和更新操作 CollapsingMergeTree 、VersionedCollapsingMergeTree

ClickHouse提供了DELETE和UPDATE的能力，这类操作被称为Mutation查询，它可以看作ALTER语句的变种。虽然Mutation能最终实现修改和删除，但不能完全以通常意义上的UPDATE和DELETE来理解，我们必须清醒地认识到它的不同：首先，Mutation语句是一种“很重”的操作，更适用于批量数据的修改和删除；其次，它不支持事务，一旦语句被提交执行，就会立刻对现有数据产生影响，无法回滚；最后， Mutation语句的执行是一个异步的后台过程，语句被提交之后就会立即返回。所以这并不代表具体逻辑已经执行完毕，它的具体执行进度需要通过system.mutations系统表查询。注意数据的修改和删除操作是使用MergeTree家族引擎:
只有MergeTree引擎的数据才能修改

删除整个分区

alter table test_muta drop  partition 'SH' ;

条件删除数据

alter table test_muta delete where id=3 ;  -- 一定加条件

条件更新数据

ALTER TABLE [db_name.]table_name UPDATE column1 = expr1 [, ...] WHERE filter_expr 
ALTER TABLE test_ud
UPDATE name = 'my', job = 'teacher' WHERE id = '2' ; 

alter table test_muta update name='李思思'  where id=3 ;

3、分区表操作

目前只有MergeTree系列的表引擎支持数据分区

create table test_partition1(
id String , 
ctime DateTime
)engine=MergeTree() 
partition by toYYYYMM(ctime)
order by (id) ;
-- 查看建表语句 
show create table test_partition1;

 CREATE TABLE default.test_partition1
(
    `id` String,
    `ctime` DateTime
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(ctime)
ORDER BY id
SETTINGS index_granularity = 8192  -- 索引粒度  稀疏索引
-- 插入数据
insert into test_partition1 values(1,now()) ,(2,'2021-06-11 11:12:13') ;
-- 查看数据
SELECT *
FROM test_partition1 ;
┌─id─┬───────────────ctime─┐
│ 2  │ 2021-06-11 11:12:13 │
└────┴─────────────────────┘
┌─id─┬───────────────ctime─┐
│ 1  │ 2021-05-19 13:38:29 │
└────┴─────────────────────┘
--  查看表中的分区 
ClickHouse内置了许多system系统表，用于查询自身的状态信息。 其中parts系统表专门用于查询数据表的分区信息。
SELECT 
    name,
    table,
    partition
FROM system.parts
WHERE table = 'test_partition1' ;
┌─name─────────┬─table───────────┬─partition─┐
│ 202105_1_1_0 │ test_partition1 │ 202105    │
│ 202106_2_2_0 │ test_partition1 │ 202106    │
└──────────────┴─────────────────┴───────────┘
insert into test_partition1 values(1,now()) ,(2,'2021-06-12 11:12:13') ;

┌─name─────────┬─table───────────┬─partition─┐
│ 202105_1_1_0 │ test_partition1 │ 202105    │
│ 202105_3_3_0 │ test_partition1 │ 202105    │
│ 202106_2_2_0 │ test_partition1 │ 202106    │
│ 202106_4_4_0 │ test_partition1 │ 202106    │
└──────────────┴─────────────────┴───────────┘
-- 删除分区 
alter table test_partition1 drop partition '202109' ;
删除分区以后 , 分区中的所有的数据全部删除 
SELECT 
    name,
    table,
    partition
FROM system.parts
WHERE table = 'test_partition1'
┌─name─────────┬─table───────────┬─partition─┐
│ 202106_2_2_0 │ test_partition1 │ 202106    │
│ 202106_4_4_0 │ test_partition1 │ 202106    │
└──────────────┴─────────────────┴───────────┘
SELECT *
FROM test_partition1
┌─id─┬───────────────ctime─┐
│ 2  │ 2021-06-12 11:12:13 │
└────┴─────────────────────┘
┌─id─┬───────────────ctime─┐
│ 2  │ 2021-06-11 11:12:13 │
└────┴─────────────────────┘

-- 复制分区 
create  table  tb_y  as  tb_x ;
clickHouse支持将A表的分区数据复制到B表，这项特性可以用于快速数据写入、多表间数据同步和备份等场景，它的完整语法如下：
ALTER TABLE  B  REPLACE PARTITION partition_expr FROM A 
ALTER TABLE test_partition2  REPLACE PARTITION '202107' FROM  test_partition1 ;
不过需要注意的是，并不是任意数据表之间都能够相互复制，它们还需要满足两个前提 条件：
·两张表需要拥有相同的分区键
·它们的表结构完全相同。
create table test_partition2  as  test_partition1 ;
show  create table test_partition2 ;  -- 查看表2的建表语句 
CREATE TABLE default.test_partition2 as test_partition1 ;
│ CREATE TABLE default.test_partition2
    (
        `id` String,
        `ctime` DateTime
    )
    ENGINE = MergeTree()
    PARTITION BY toYYYYMM(ctime)
    ORDER BY id
    SETTINGS index_granularity = 8192 │   -- 两张表的结构完全一致
-- 复制一张表的分区到另一张表中 
SELECT *
FROM test_partition2
┌─id─┬───────────────ctime─┐
│ 2  │ 2021-06-12 11:12:13 │
└────┴─────────────────────┘
┌─id─┬───────────────ctime─┐
│ 2  │ 2021-06-11 11:12:13 │
└────┴─────────────────────┘
┌─id─┬───────────────ctime─┐
│ 2  │ 2021-06-21 11:12:13 │
└────┴─────────────────────┘
----------------------------
alter table test_partition2  replace  partition '202106' from  test_partition1
alter table test_muta2  replace  partition 'BJ' from  test_muta ;
SELECT 
    name,
    table,
    partition
FROM system.parts
WHERE table = 'test_partition2'
┌─name─────────┬─table───────────┬─partition─┐
│ 202106_2_2_0 │ test_partition2 │ 202106    │
│ 202106_3_3_0 │ test_partition2 │ 202106    │
│ 202106_4_4_0 │ test_partition2 │ 202106    │
└──────────────┴─────────────────┴───────────┘

-- 重置分区数据 
如果数据表某一列的数据有误，需要将其重置为初始值，如果设置了默认值那么就是默认值数据,如果没有设置默认值,系统会给出默认的初始值,此时可以使用下面的语句实现：
ALTER TABLE tb_name CLEAR COLUMN column_name IN PARTITION partition_expr ;
注意: 不能重置主键和分区字段
示例: 
alter  table test_rep clear column name in partition '202105' ;
alter  table  test_muta  clear column name in partition 'BJ' ;

-- 卸载分区 
表分区可以通过DETACH语句卸载，分区被卸载后，它的物理数据并没有删除，而是被转移到了当前数据表目录的detached子目录下。而装载分区则是反向操作，它能够将detached子目录下的某个分区重新装载回去。卸载与装载这一对伴生的操作，常用于分区数据的迁移和备份场景

┌─id─┬─name─┬───────────────ctime─┐
│  1 │      │ 2021-05-19 13:59:49 │
│  2 │      │ 2021-05-19 13:59:49 │
└────┴──────┴─────────────────────┘
┌─id─┬─name─┬───────────────ctime─┐
│  3 │ ww   │ 2021-04-11 11:12:13 │
└────┴──────┴─────────────────────┘
alter table test_rep detach partition '202105' ;
alter table test_muta detach partition 'BJ' ;
┌─id─┬─name─┬───────────────ctime─┐
│  3 │ ww   │ 2021-04-11 11:12:13 │
└────┴──────┴─────────────────────┘
-- 装载分区
alter table test_rep attach partition '202105' ;
alter table test_muta attach partition 'BJ' ;

┌─id─┬─name─┬───────────────ctime─┐
│  1 │      │ 2021-05-19 13:59:49 │
│  2 │      │ 2021-05-19 13:59:49 │
└────┴──────┴─────────────────────┘
┌─id─┬─name─┬───────────────ctime─┐
│  3 │ ww   │ 2021-04-11 11:12:13 │
└────┴──────┴─────────────────────┘
-- 记住，一旦分区被移动到了detached子目录，就代表它已经脱离了ClickHouse的管理，ClickHouse并不会主动清理这些文件。这些分区文件会一直存在，除非我们主动删除或者使用ATTACH语句重新装载

二、查询语法

1、with

with x as (select from ) ,y as(select from) select from x , y …
ClickHouse支持CTE（Common Table Expression，公共表表达式），以增强查询语句的表达

--pow(2,2)是2的2次方
SELECT pow(2, 2)
┌─pow(2, 2)─┐
│         4 │
└───────────┘
SELECT pow(pow(2, 2), 2)

┌─pow(pow(2, 2), 2)─┐
│                16 │
└───────────────────┘

在改用CTE的形式后，可以极大地提高语句的可读性和可维护性

with pow(2,2) as a select pow(a,3) ;

（1）定义变量

WITH 
    1 AS start,
    10 AS end
SELECT 
    id + start,
    *
FROM tb_mysql

┌─plus(id, start)─┬─id─┬─name─┬─age─┐
│               2 │  1 │ zss  │  23 │
│               3 │  2 │ lss  │  33 │
│               4 │  3 │ ww   │  44 │
│               2 │  1 │ zss  │  23 │
│               3 │  2 │ lss  │  33 │
│               2 │  1 │ zss  │  23 │
│               3 │  2 │ lss  │  33 │
└─────────────────┴────┴──────┴─────┘

（2）调用函数

SELECT *
FROM tb_partition
┌─id─┬─name─┬────────────birthday─┐
│  1 │ xl   │ 2021-05-20 10:50:46 │
│  2 │ xy   │ 2021-05-20 11:17:47 │
└────┴──────┴─────────────────────┘
┌─id─┬─name─┬────────────birthday─┐
│  3 │ xf   │ 2021-05-19 11:11:12 │
└────┴──────┴───────────---------─┘

WITH toDate(birthday) AS bday
SELECT 
    id,
    name,
    bday
FROM tb_partition
┌─id─┬─name─┬───────bday─┐
│  1 │ xl   │ 2021-05-20 │
│  2 │ xy   │ 2021-05-20 │
└────┴──────┴────────────┘
┌─id─┬─name─┬───────bday─┐
│  3 │ xf   │ 2021-05-19 │
└────┴──────┴────────────┘

-  练习 
WITH
    count(1) AS cnt,
    groupArray(cdate) AS list
SELECT
    name,
    cnt,
    list
FROM tb_shop2
GROUP BY name

groupArray(x)用于创建一个数组，该数组的元素由聚合函数的参数值组成。数据元素的顺序是不确定的。
groupArray(max_size)(x)在groupArray(x)函数的基础上，限制数组的大小为max_size。

（3）子查询

可以定义子查询 ,但是一定还要注意的是,子查询只能返回一行结果 ,否则会跑出异常

WITH 
    (
        SELECT *
        FROM tb_partition
        WHERE id = 1
    ) AS sub
SELECT 
    *,
    sub
FROM tb_partition

┌─id─┬─name─┬────────────birthday─┬─sub────────────────────────────┐
│  1 │ xl   │ 2021-05-20 10:50:46 │ (1,'xl','2021-05-20 10:50:46') │
│  2 │ xy   │ 2021-05-20 11:17:47 │ (1,'xl','2021-05-20 10:50:46') │
└────┴──────┴─────────────────────┴────────────────────────────────┘
┌─id─┬─name─┬────────────birthday─┬─sub────────────────────────────┐
│  3 │ xf   │ 2021-05-19 11:11:12 │ (1,'xl','2021-05-20 10:50:46') │
└────┴──────┴─────────────────────┴────────────────────────────────┘

 with (select * from tb_shop2 where name = 'a' and cdate = '2017-03-01') as  x  select * from tb_shop2 where (name,cdate,money)=x ;
 1  子查询的结果必须是一条数据 
 2  where (id,name,age) = (1,'zss',23)

2、from 表函数

表函数
构建表的函数 , 使用场景: SELECT查询的[FROM)子句。创建表AS 查询。
在这里插入图片描述

（1）from mysql

从mysql表中加载数据。

mysql('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[, replace_query, 'on_duplicate_clause'])

select * from mysql('linux1:3306','ck','tb_test1' ,'root' , '123456') ;

（2）from hdfs

从hdfs文件加载数据

hdfs(URI, format, structure)

 select * from hdfs('hdfs://doit01:8020/data/user.txt','CSV' ,'id Int8 , name String') ;

（3）from remote

从远程服务器的ClickHouse上加载数据

remote('addresses_expr', db.table[, 'user'[, 'password'], sharding_key])

SELECT *
FROM remote('doit01', 'doit26.tb_person')

（4）from file

去指定的路径下加载本地的数据

select * from file('/ck/user.txt','CSV','id Int8 , name String ,gender String,age UInt8') ;

后面是字段名和字段类型。
需要注意的是：默认加载的是特定的文件夹,数据一定要在指定的文件夹下才会被加载

修改默认的数据加载的文件夹

vi /etc/clickhouse-server/config.xml 
/path  n下一个 
    <!-- Directory with user provided files that are accessible by 'file' table function. -->
    <user_files_path>/</user_files_path>

重启服务

/etc/init.d/clickhouse-server restart

（5）from numbers

SELECT * FROM numbers(10) ; --从0开始取10个数字
┌─number─┐
│      0 │
│      1 │
│      2 │
│      3 │
│      4 │
│      5 │
│      6 │
│      7 │
│      8 │
│      9 │
└────────┘


SELECT * FROM numbers(2, 10) ; --从2开始取10个数字
┌─number─┐
│      2 │
│      3 │
│      4 │
│      5 │
│      6 │
│      7 │
│      8 │
│      9 │
│     10 │
│     11 │
└────────┘


SELECT * FROM numbers(10) limit 3 ;

--查出一年的每一天的日期
SELECT toDate('2020-01-01') + number AS d FROM numbers(365)

3、array join

ARRAY JOIN子句允许在数据表的内部，与数组或嵌套类型的字段进行JOIN操作，从而将一行数组展开为多行。类似于hive中的explode炸裂函数的功能!

CREATE TABLE test_arrayjoin
(
    `name` String,
    `vs` Array(Int8)
)
ENGINE = Memory ;
insert into test_arrayjoin values('xw',[1,2,3]),('xl',[4,5]),('xk',[1]);
-- 将数组中的数据展开
SELECT 
    *,
    s
FROM test_arrayjoin
ARRAY JOIN vs AS s
┌─name─┬─vs──────┬─s─┐
│ xw   │ [1,2,3] │ 1 │
│ xw   │ [1,2,3] │ 2 │
│ xw   │ [1,2,3] │ 3 │
│ xl   │ [4,5]   │ 4 │
│ xl   │ [4,5]   │ 5 │
│ xk   │ [1]     │ 1 │
└──────┴─────────┴───┘

-- arrayMap 高阶函数,对数组中的每个元素进行操作
SELECT 
    *,
    arrayMap(x->x*2 , vs) vs2
FROM test_arrayjoin ;

SELECT 
    *,
    arrayMap(x -> (x * 2), vs) AS vs2
FROM test_arrayjoin
┌─name─┬─vs──────┬─vs2─────┐
│ xw   │ [1,2,3] │ [2,4,6] │
│ xl   │ [4,5]   │ [8,10]  │
│ xk   │ [1]     │ [2]     │
└──────┴─────────┴─────────┘

SELECT 
    *,
    arrayMap(x -> (x * 2), vs) AS vs2 ,
    vv1 ,
    vv2
FROM test_arrayjoin
array join 
vs as vv1 ,
vs2 as vv2 ;
┌─name─┬─vs──────┬─vs2─────┬─vv1─┬─vv2─┐
│ xw   │ [1,2,3] │ [2,4,6] │   1 │   2 │
│ xw   │ [1,2,3] │ [2,4,6] │   2 │   4 │
│ xw   │ [1,2,3] │ [2,4,6] │   3 │   6 │
│ xl   │ [4,5]   │ [8,10]  │   4 │   8 │
│ xl   │ [4,5]   │ [8,10]  │   5 │  10 │
│ xk   │ [1]     │ [2]     │   1 │   2 │
└──────┴─────────┴─────────┴─────┴─────┘

select
id ,
h ,
xx
from
tb_array_join 
array join 
hobby  as h  ,
arrayEnumerate(hobby) as xx ;
┌─id─┬─h─────┬─xx─┐
│  1 │ eat   │  1 │
│  1 │ drink │  2 │
│  1 │ sleep │  3 │
│  2 │ study │  1 │
│  2 │ sport │  2 │
│  2 │ read  │  3 │
└────┴───────┴────┘
┌─id─┬─h─────┬─xx─┐
│  3 │ eat   │  1 │
│  3 │ drink │  2 │

4、关联查询

所有标准 SQL JOIN 支持类型:

INNER JOIN, only matching rows are returned.
LEFT OUTER JOIN, non-matching rows from left table are returned in addition to matching rows.
RIGHT OUTER JOIN, non-matching rows from right table are returned in addition to matching rows.
FULL OUTER JOIN, non-matching rows from both tables are returned in addition to matching rows.
CROSS JOIN, produces cartesian product of whole tables, “join keys” are not specified.

JOIN子句可以对左右两张表的数据进行连接，这是最常用的查询子句之一。它的语法包含连接精度和连接类型两部分。
在这里插入图片描述

（一）连接精度

连接精度决定了JOIN查询在连接数据时所使用的策略，目前支持ALL、ANY和ASOF三种类型。如果不主动声明，则默认是ALL。可以通过join_default_strictness配置参数修改默认的连接精度类型。

对数据是否连接匹配的判断是通过JOIN KEY进行的，目前只支持等式（EQUAL JOIN）。交叉连接（CROSS JOIN）不需要使用JOIN KEY，因为它会产生笛卡儿积。

交叉连接（CROSS JOIN）后无法跟随on条件，只能用where对连接后的笛卡尔积过滤

-- 准备数据
drop table if exists yg ;
create table yg(
id Int8 ,
name String ,
age UInt8  ,
bid Int8
)engine=Log ;
insert into  yg values(1,'AA',23,1) ,
(2,'BB',24,2) ,
(3,'VV',27,1) ,
(4,'CC',13,3) ,
(5,'KK',53,3) ,
(6,'MM',33,3)  ;

drop table if exists bm ;
create table bm(
bid Int8 ,
name String 
)engine=Log ;
insert into bm values(1,'x'),(2,'Y'),(3,'Z');

drop table if exists gz ;
drop table gz ;
create table gz(
id Int8 ,
jb Int64 ,
jj Int64
)engine=Log ;
insert into gz values (1,1000,2000),(1,1000,2000),(2,2000,1233),(3,2000,3000),(4,4000,1000),(5,5000,2000);

（1）all

如果左表内的一行数据，在右表中有多行数据与之连接匹配，则返回右表中全部连接的数据。而判断连接匹配的依据是左表与右表内的数据，基于连接键（JOIN KEY）的取值完全相等（equal），等同于 left.key=right.key。all是默认的连接精度，相当于普通的join。

SELECT *
FROM yg AS inser
ALL INNER JOIN gz ON yg.id = gz.id ;
SELECT *
FROM yg AS inser
ALL  JOIN gz ON yg.id = gz.id ;
SELECT *
FROM yg AS inser
JOIN gz ON yg.id = gz.id ;

┌─id─┬─name─┬─age─┬─bid─┬─gz.id─┬───jb─┬───jj─┐
│  1 │ AA   │  23 │   1 │     1 │ 1000 │ 2000 │
│  1 │ AA   │  23 │   1 │     1 │ 1000 │ 2000 │
│  2 │ BB   │  24 │   2 │     2 │ 2000 │ 1233 │
│  3 │ VV   │  27 │   1 │     3 │ 2000 │ 3000 │
│  4 │ CC   │  13 │   3 │     4 │ 4000 │ 1000 │
│  5 │ KK   │  53 │   3 │     5 │ 5000 │ 2000 │
└────┴──────┴─────┴─────┴───────┴──────┴──────┘

（2）any

如果左表内的一行数据，在右表中有多行数据与之连接匹配，则仅返回右表中第一行连接的数据。ANY与ALL判断连接匹配的依据相同。

SELECT *
FROM yg
ANY INNER JOIN gz ON yg.id = gz.id

┌─id─┬─name─┬─age─┬─bid─┬─gz.id─┬───jb─┬───jj─┐
│  1 │ AA   │  23 │   1 │     1 │ 1000 │ 2000 │
│  2 │ BB   │  24 │   2 │     2 │ 2000 │ 1233 │
│  3 │ VV   │  27 │   1 │     3 │ 2000 │ 3000 │
│  4 │ CC   │  13 │   3 │     4 │ 4000 │ 1000 │
│  5 │ KK   │  53 │   3 │     5 │ 5000 │ 2000 │
└────┴──────┴─────┴─────┴───────┴──────┴──────┘

（3）asof

asof连接精度允许在 on 之后加多条两表连接判断语句

drop table if exists emp1 ;
create table emp1(
id Int8 ,
name String ,
ctime DateTime
)engine=Log ;
insert into emp1 values(1,'AA','2021-01-03 00:00:00'),
(1,'AA','2021-01-02 00:00:00'),
(2,'CC','2021-01-01 00:00:00'),
(3,'DD','2021-01-01 00:00:00'),
(4,'EE','2021-01-01 00:00:00');

drop table if exists emp2 ;
create table emp2(
id Int8 ,
name String ,
ctime DateTime
)engine=Log ;
insert into emp2 values(1,'aa','2021-01-02 00:00:00'),
(1,'aa','2021-01-02 00:00:00'),
(2,'cc','2021-01-01 00:00:00'),
(3,'dd','2021-01-01 00:00:00');

-- ASOF inner join 
SELECT *
FROM emp2
ASOF INNER JOIN emp1 ON (emp1.id = emp2.id) AND (emp1.ctime > emp2.ctime)

┌─id─┬─name─┬───────────────ctime─┬─emp1.id─┬─emp1.name─┬──────────emp1.ctime─┐
│  1 │ aa   │ 2021-01-02 00:00:00 │       1 │ AA        │ 2021-01-03 00:00:00 │
│  1 │ aa   │ 2021-01-02 00:00:00 │       1 │ AA        │ 2021-01-03 00:00:00 │
└────┴──────┴─────────────────────┴─────────┴───────────┴─────────────────────┘

5、with模型

查询立方体模型
根据聚合维度提前计算好所有的组合可能性进行聚合

With cube
with cube 语法是将所有的维度进行group by的结果组合。
一个具有N维的数据模型，做完Cube操作，能产生2的N次方种聚合方式。
即3个字段的聚合，会有2的3次方的组合方式。
With rollup
各维度组合，但是不能跳跃维度查询，前一维度为null后一位维度必须为null，前一维度取非null时，下一维度随意
With totals
正常 group by 得到结果后，再加一条总数

drop table is exists tb_with ;
create table tb_with(
	id UInt8 ,
	vist UInt8,
    province String ,
    city String ,
    area String
)engine=MergeTree() 
order by id ;
insert into tb_with values(1,12,'山东','济南','历下') ;
insert into tb_with values(2,12,'山东','济南','历下') ;
insert into tb_with values(3,12,'山东','济南','天桥') ;
insert into tb_with values(4,12,'山东','济南','天桥') ;
insert into tb_with values(5,88,'山东','青岛','黄岛') ;
insert into tb_with values(6,88,'山东','青岛','黄岛') ;
insert into tb_with values(7,12,'山西','太原','小店') ;
insert into tb_with values(8,12,'山西','太原','小店') ;
insert into tb_with values(9,112,'山西','太原','尖草坪') ;

SELECT 
    province,
    city,
    area,
    sum(vist)
FROM tb_with
GROUP BY 
    province,
    city,
    area
    WITH CUBE ;
┌─province─┬─city─┬─area───┬─sum(vist)─┐
│ 山东     │ 青岛 │ 黄岛   │       176 │
│ 山东     │ 济南 │ 天桥   │        24 │
│ 山西     │ 太原 │ 尖草坪 │       112 │
│ 山东     │ 济南 │ 历下   │        24 │
│ 山西     │ 太原 │ 小店   │        24 │
└──────────┴──────┴────────┴───────────┘
┌─province─┬─city─┬─area─┬─sum(vist)─┐
│ 山东     │ 青岛 │      │       176 │
│ 山东     │ 济南 │      │        48 │
│ 山西     │ 太原 │      │       136 │
└──────────┴──────┴──────┴───────────┘
┌─province─┬─city─┬─area───┬─sum(vist)─┐
│ 山东     │      │ 历下   │        24 │
│ 山东     │      │ 天桥   │        24 │
│ 山西     │      │ 尖草坪 │       112 │
│ 山西     │      │ 小店   │        24 │
│ 山东     │      │ 黄岛   │       176 │
└──────────┴──────┴────────┴───────────┘
┌─province─┬─city─┬─area─┬─sum(vist)─┐
│ 山西     │      │      │       136 │
│ 山东     │      │      │       224 │
└──────────┴──────┴──────┴───────────┘
┌─province─┬─city─┬─area───┬─sum(vist)─┐
│          │ 济南 │ 历下   │        24 │
│          │ 济南 │ 天桥   │        24 │
│          │ 太原 │ 尖草坪 │       112 │
│          │ 青岛 │ 黄岛   │       176 │
│          │ 太原 │ 小店   │        24 │
└──────────┴──────┴────────┴───────────┘
┌─province─┬─city─┬─area─┬─sum(vist)─┐
│          │ 青岛 │      │       176 │
│          │ 济南 │      │        48 │
│          │ 太原 │      │       136 │
└──────────┴──────┴──────┴───────────┘
┌─province─┬─city─┬─area───┬─sum(vist)─┐
│          │      │ 天桥   │        24 │
│          │      │ 小店   │        24 │
│          │      │ 黄岛   │       176 │
│          │      │ 历下   │        24 │
│          │      │ 尖草坪 │       112 │
└──────────┴──────┴────────┴───────────┘
┌─province─┬─city─┬─area─┬─sum(vist)─┐
│          │      │      │       360 │
└──────────┴──────┴──────┴───────────┘

 SELECT 
    province,
    city,
    area,
    sum(vist)
FROM tb_with
GROUP BY 
    province,
    city,
    area
    WITH ROLLUP;
┌─province─┬─city─┬─area───┬─sum(vist)─┐
│ 山东     │ 青岛 │ 黄岛   │       176 │
│ 山东     │ 济南 │ 天桥   │        24 │
│ 山西     │ 太原 │ 尖草坪 │       112 │
│ 山东     │ 济南 │ 历下   │        24 │
│ 山西     │ 太原 │ 小店   │        24 │
└──────────┴──────┴────────┴───────────┘
┌─province─┬─city─┬─area─┬─sum(vist)─┐
│ 山东     │ 青岛 │      │       176 │
│ 山东     │ 济南 │      │        48 │
│ 山西     │ 太原 │      │       136 │
└──────────┴──────┴──────┴───────────┘
┌─province─┬─city─┬─area─┬─sum(vist)─┐
│ 山西     │      │      │       136 │
│ 山东     │      │      │       224 │
└──────────┴──────┴──────┴───────────┘
┌─province─┬─city─┬─area─┬─sum(vist)─┐
│          │      │      │       360 │
└──────────┴──────┴──────┴───────────┘

SELECT 
    province,
    city,
    area,
    sum(vist)
FROM tb_with
GROUP BY 
    province,
    city,
    area
    WITH TOTALS;
┌─province─┬─city─┬─area───┬─sum(vist)─┐
│ 山东     │ 青岛 │ 黄岛   │       176 │
│ 山东     │ 济南 │ 天桥   │        24 │
│ 山西     │ 太原 │ 尖草坪 │       112 │
│ 山东     │ 济南 │ 历下   │        24 │
│ 山西     │ 太原 │ 小店   │        24 │
└──────────┴──────┴────────┴───────────┘

Totals:
┌─province─┬─city─┬─area─┬─sum(vist)─┐
│          │      │      │       360 │
└──────────┴──────┴──────┴───────────┘

三、函数

ClickHouse主要提供两类函数—普通函数和聚合函数。普通函数由IFunction接口定义，拥有数十种函数实现，例如FunctionFormatDateTime、FunctionSubstring等。除了一些常见的函数 ( 诸如四则运算、日期转换等 ) 之外，也不乏一些非常实用的函数，例如网址提取函数、IP地址脱敏函数等。普通函数是没有状态的，函数效果作用于每行数据之上。当然，在函数具体执行的过程中，并不会一行一行地运算，而是采用向量化的方式直接作用于一整列数据。聚合函数由IAggregateFunction接口定义，相比无状态的普通函数，聚合函数是有状态的。以COUNT聚合函数为例，其AggregateFunctionCount的状态使用整UInt64记录。聚合函数的状态支持序列化与反序列化，所以能够在分布式节点之间进行传输，以实现增量计算。

1、普通函数

（1）类型转换函数

toInt8(expr) — Results in the Int8 data type.
toInt16(expr) — Results in the Int16 data type.
toInt32(expr) — Results in the Int32 data type.
toInt64(expr) — Results in the Int64 data type.
toInt128(expr) — Results in the Int128 data type.
toInt256(expr) — Results in the Int256 data type.

SELECT toInt64(nan), toInt32(32), toInt16('16'), toInt8(8.8);
┌─────────toInt64(nan)─┬─toInt32(32)─┬─toInt16('16')─┬─toInt8(8.8)─┐
│ -9223372036854775808 │          32 │            16 │           8 │
└──────────────────────┴─────────────┴───────────────┴─────────────┘

toUInt(8|16|32|64|256)OrZero
toUInt(8|16|32|64|256)OrNull
toFloat(32|64)
toFloat(32|64)OrZero
toFloat(32|64)OrNull
toDate
toDateOrZero
toDateOrNull
toDateTime
toDateTimeOrZero
toDateTimeOrNull
toDecimal(32|64|128|256)

toString

    now() AS now_local,
    toString(now(), 'Asia/Yekaterinburg') AS now_yekat;
    ┌───────────now_local─┬─now_yekat───────────┐
    │ 2016-06-15 00:11:21 │ 2016-06-15 02:11:21 │
    └─────────────────────┴─────────────────────┘

CAST(x, T)

Arguments
- `x` — Any type.
- `T` — Destination type. String
**Returned value**

SELECT
    '2016-06-15 23:00:00' AS timestamp,
    CAST(timestamp AS DateTime) AS datetime,
    CAST(timestamp AS Date) AS date,
    CAST(timestamp, 'String') AS string,
    CAST(timestamp, 'FixedString(22)') AS fixed_string;
    ┌─timestamp───────────┬────────────datetime─┬───────date─┬─string──────────────┬─fixed_string──────────
│ 2016-06-15 23:00:00 │ 2016-06-15 23:00:00 │ 2016-06-15 │ 2016-06-15 23:00:00 │ 2016-06-15 23:00:00000 │
└─────────────────────┴─────────────────────┴────────────┴─────────────────────┴───────────────────────

（2）日期函数

SELECT
    toDateTime('2016-06-15 23:00:00') AS time,
    toDate(time) AS date_local,
    toDate(time, 'Asia/Yekaterinburg') AS date_yekat,
    toString(time, 'US/Samoa') AS time_samoa
┌────────────────time─┬─date_local─┬─date_yekat─┬─time_samoa──────────┐
│ 2016-06-15 23:00:00 │ 2016-06-15 │ 2016-06-16 │ 2016-06-15 09:00:00 │
└─────────────────────┴────────────┴────────────┴─────────────────────┘

toDate
toYear
toMonth
toHour
toMinute
toSecond
toUnixTimestamp
date_trunc 将时间截断 date_trunc(unit, value[, timezone])

second
minute
hour
day
week
month
quarter
year

SELECT now(), date_trunc('hour', now());
┌───────────────now()─┬─date_trunc('hour', now())─┐
│ 2021-05-21 13:52:42 │       2021-05-21 13:00:00 │
└─────────────────────┴───────────────────────────┘

date_add

date_add(unit, value, date)
second
minute
hour
day
week
month
quarter
year
SELECT date_add(YEAR, 3, toDate('2018-01-01'));
date_diff('unit', startdate, enddate, [timezone])

date_diff
date_sub
timestamp_add
timestamp_sub
toYYYYMM
toYYYYMMDD
toYYYYMMDDhhmmss
formatDateTime

%C	year divided by 100 and truncated to integer (00-99)	20
%d	day of the month, zero-padded (01-31)	02
%D	Short MM/DD/YY date, equivalent to %m/%d/%y	01/02/18
%e	day of the month, space-padded ( 1-31)	2
%F	short YYYY-MM-DD date, equivalent to %Y-%m-%d	2018-01-02
%G	four-digit year format for ISO week number, calculated from the week-based year [defined by the ISO 860 standard, normally useful only with %V	2018
%g	two-digit year format, aligned to ISO 8601, abbreviated from four-digit notation	18
%H	hour in 24h format (00-23)	22
%I	hour in 12h format (01-12)	10
%j	day of the year (001-366)	002
%m	month as a decimal number (01-12)	01
%M	minute (00-59)	33
%n	new-line character (‘’)
%p	AM or PM designation	PM
%Q	Quarter (1-4)	1
%R	24-hour HH:MM time, equivalent to %H:%M	22:33
%S	second (00-59)	44
%t	horizontal-tab character (’)
%T	ISO 8601 time format (HH:MM:SS), equivalent to %H:%M:%S	22:33:44
%u	ISO 8601 weekday as number with Monday as 1 (1-7)	2
%V	ISO 8601 week number (01-53)	01
%w	weekday as a decimal number with Sunday as 0 (0-6)	2
%y	Year, last two digits (00-99)	18
%Y	Year	2018
%%	a % sign	%

SELECT formatDateTime(now(), '%D')

┌─formatDateTime(now(), '%D')─┐
│ 05/21/21                    │
└─────────────────────────────┘

FROM_UNIXTIME

SELECT FROM_UNIXTIME(423543535)

┌─FROM_UNIXTIME(423543535)─┐
│      1983-06-04 10:58:55 │
└──────────────────────────┘

（3）条件函数

if(exp1 , exp2,exp3)
multiIf() 相当于case

drop table if exists tb_if;
create table if not exists tb_if(
    uid Int16, 
    name String ,
    gender String
)engine = TinyLog ;
insert into tb_if values(1,'zss1','M') ;
insert into tb_if values(2,'zss2','M') ;
insert into tb_if values(3,'zss3','F') ;
insert into tb_if values(4,'zss4','O') ;
insert into tb_if values(5,'zss5','F') ;
--------单条件判断---------
SELECT 
    *,
    if(gender = 'M', '男', '女')
FROM tb_if

┌─uid─┬─name─┬─gender─┬─if(equals(gender, 'M'), '男', '女')─┐
│   1 │ zss1 │ M      │ 男                                  │
│   2 │ zss2 │ M      │ 男                                  │
│   3 │ zss3 │ F      │ 女                                  │
│   4 │ zss4 │ O      │ 女                                  │
│   5 │ zss5 │ F      │ 女                                  │
-------------------------------------------------------------

-------多条件判断----------

SELECT 
    *,
    multiIf(gender = 'M', '男', gender = 'F', '女', '保密') AS sex
FROM tb_if

┌─uid─┬─name─┬─gender─┬─sex──┐
│   1 │ zss1 │ M      │ 男   │
│   2 │ zss2 │ M      │ 男   │
│   3 │ zss3 │ F      │ 女   │
│   4 │ zss4 │ O      │ 保密 │
│   5 │ zss5 │ F      │ 女   │
└─────┴──────┴────────┴──────┘

（4）其他

visitParamExtractRaw('{"abc":"\n\u0000"}', 'abc') = '"\n\u0000"';
visitParamExtractRaw('{"abc":{"def":[1,2,3]}}', 'abc') = '{"def":[1,2,3]}';
select  JSONExtract('{"a":"hello","b":"tom","c":12}', 'Tuple(String,String,UInt8)') as kn;
-- 元组函数
select tupleElement((1,2,3,4,66),5);

-- BitMap 函数
-- bitmapBuild
SELECT 
    bitmapBuild([1, 2, 3, 4, 5]) AS res,
    toTypeName(res)
┌─res─┬─toTypeName(bitmapBuild([1, 2, 3, 4, 5]))─┐
│     │ AggregateFunction(groupBitmap, UInt8)    │
└─────┴──────────────────────────────────────────┘
-- bitmapToArray
SELECT bitmapToArray(bitmapBuild([1, 2, 3, 4, 5])) AS res;
-- bitmapSubsetInRange
SELECT bitmapToArray(bitmapSubsetInRange(bitmapBuild([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 100, 200, 500]), toUInt32(30), toUInt32(200))) AS res
┌─res───────────────┐
│ [30,31,32,33,100] │
└───────────────────┘
-- bitmapContains
SELECT bitmapContains(bitmapBuild([1, 5, 7, 9]), toUInt32(9)) AS res

┌─res─┐
│   1 │
└─────┘
-- bitmapHasAny 有任意一个元素
SELECT bitmapHasAny(bitmapBuild([1, 2, 3]), bitmapBuild([3, 4, 5])) AS res

┌─res─┐
│   1 │
└─────
-- bitmapHasAll 有任意一个元素

-- bitmapMin 
-- bitmapMax
-- bitmapAnd 交集
-- bitmapOr 并集
-- bitmapAndnot差集

四、分布式

集群是副本和分片的基础，它将ClickHouse的服务拓扑由单节点延伸到多个节点，但它并不像Hadoop生态的某些系统那样，要求所有节点组成一个单一的大集群。ClickHouse的集群配置非常灵活，用户既可以将所有节点组成一个单一集群，也可以按照业务的诉求，把节点划分为多个小的集群。在每个小的集群区域之间，它们的节点、分区和副本数量可以各不相同
在这里插入图片描述
另一种是从功能作用层面区分，使用副本的主要目的是防止数据丢失，增加数据存储的冗余；而使用分片的主要目的是实现数据的水平切分。

1、环境搭建

在集群的每个节点上安装ck服务
修改 /etc/clickhouse-server/config.xml 配置文件，使其支持远程连接
<listen_host>::<listen_host>
重启服务
/etc/init.d/clickhouse-server restart
配置zookeeper 正常启动

在页面请求http://linux1:8123/play测试连接

2、副本概念

如果在*MergeTree的前面增加Replicated的前缀，则能够组合成一个新的变种引擎，即Replicated-MergeTree复制表!
在这里插入图片描述
只有使用了ReplicatedMergeTree复制表系列引擎，才能应用副本的能力（后面会介绍另一种副本的实现方式）。或者用一种更为直接的方式理解，即使用ReplicatedMergeTree的数据表就是副本。 ReplicatedMergeTree是MergeTree的派生引擎，它在MergeTree的基础上加入了分布式协同的能力。
在这里插入图片描述
在MergeTree中，一个数据分区由开始创建到全部完成，会历经两类存储区域。

（1）内存：数据首先会被写入内存缓冲区。

（2）本地磁盘：数据接着会被写入tmp临时目录分区，待全部完成后再将临时目录重命名为正式分区。

ReplicatedMergeTree在上述基础之上增加了ZooKeeper的部分，它会进一步在ZooKeeper内创建一系列的监听节点，并以此实现多个实例之间的通信。在整个通信过程中，ZooKeeper并不会涉及表数据的传输。

依赖ZooKeeper：在执行INSERT和ALTER查询的时候，ReplicatedMergeTree需要借助ZooKeeper的分布式协同能力，以实现多个副本之间的同步。但是在查询副本的时候，并不需要使用 ZooKeeper。
表级别的副本：副本是在表级别定义的，所以每张表的副本配置都可以按照它的实际需求进行个性化定义，包括副本的数量，以及副本在集群内的分布位置等。
多主架构（Multi Master）：可以在任意一个副本上执行INSERT和ALTER查询，它们的效果是相同的。这些操作会借助ZooKeeper的协同能力被分发至每个副本以本地形式执行。
Block数据块：在执行INSERT命令写入数据时，会依据 max_insert_block_size的大小（默认1048576行）将数据切分成若干个Block数据块。所以Block数据块是数据写入的基本单元，并且具有写入的原子性和唯一性。
原子性：在数据写入时，一个Block块内的数据要么全部写入成功，要么全部失败。
唯一性：在写入一个Block数据块的时候，会按照当前Block数据块的数据顺序、数据行和数据大小等指标，计算Hash信息摘要并记录在案。在此之后，如果某个待写入的Block数据块与先前已被写入的 Block数据块拥有相同的Hash摘要（Block数据块内数据顺序、数据大小和数据行均相同），则该Block数据块会被忽略。这项设计可以预防由异常原因引起的Block数据块重复写入的问题。

3、分片概念

通过引入数据副本，虽然能够有效降低数据的丢失风险（多份存储），并提升查询的性能（分摊查询、读写分离），但是仍然有一个问题没有解决，那就是数据表的容量问题。到目前为止，每个副本自身，仍然保存了数据表的全量数据。所以在业务量十分庞大的场景中，依靠副本并不能解决单表的性能瓶颈。想要从根本上解决这类问题，需要借助另外一种手段，即进一步将数据水平切分，也就是我们将要介绍的数据分片。ClickHouse中的每个服务节点都可称为一个shard（分片）。从理论上来讲，假设有N(N>=1)张数据表A，分布在N个ClickHouse服务节点，而这些数据表彼此之间没有重复数据，那么就可以说数据表A拥有N个分片。然而在工程实践中，如果只有这些分片表，那么整个 Sharding（分片）方案基本是不可用的。对于一个完整的方案来说，还需要考虑数据在写入时，如何被均匀地写至各个shard，以及数据在查询时，如何路由到每个shard，并组合成结果集。所以，ClickHouse 的数据分片需要结合Distributed表引擎一同使用。
在这里插入图片描述
Distributed表引擎自身不存储任何数据，它能够作为分布式表的一层透明代理，在集群内部自动开展数据的写入、分发、查询、路由等工作。

4、配置zookeeper

需要在每台CK的节点上配置ZK的位置

ClickHouse使用一组zookeeper标签定义相关配置，默认情况下，在全局配置config.xml中定义即可。但是各个副本所使用的Zookeeper 配置通常是相同的，为了便于在多个节点之间复制配置文件，更常见的做法是将这一部分配置抽离出来，独立使用一个文件保存。

vi /etc/clickhouse-server/config.xml

<zookeeper> 
    <node index="1"> 
        <host>linux1</host>
        <port>2181</port>
    </node>
     <node index="2"> 
        <host>linux2</host>
        <port>2181</port>
    </node>
     <node index="3"> 
        <host>linux3</host>
        <port>2181</port>
    </node>
</zookeeper>

将配置文件同步到其他集群节点!!

scp config.xml   linux02:$PWD 
scp config.xml   linux03:$PWD

重启服务

/etc/init.d/clickhouse-server restart

ClickHouse在它的系统表中，颇为贴心地提供了一张名为zookeeper的代理表。通过这张表，可以使用SQL查询的方式读取远端ZooKeeper内的数据。有一点需要注意，在用于查询的SQL语句中，必须指定path条件。

5、创建副本表

在创建副本表以前, 首先要启动集群中的zookeeper。

由于增加了数据的冗余存储，所以降低了数据丢失的风险；其次，由于副本采用了多主架构，所以每个副本实例都可以作为数据读、写的入口，这无疑分摊了节点的负载。

在使用单使用副本功能的时候 , 我们对CK集群不需要任何的配置就可以实现数据的多副本存储!只需要在建表的时候指定engine和ZK的位置即可

ENGINE = ReplicatedMergeTree('zk_path', 'replica_name') 

engine=ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/01/tb_demo1', 'linux01') 

-- /clickhouse/tables/{shard}/table_name

-- /clickhouse/tables/ 是约定俗成的路径固定前缀，表示存放数据表的根路径。

{shard}表示分片编号，通常用数值替代，例如01、02、03。一张数据表可以有多个分片，而每个分片都可以拥有自己的副本。
table_name表示数据表的名称，为了方便维护，通常与物理表的名字相同（虽然ClickHouse并不强制要求路径中的表名称和物理表名相同）；而replica_name的作用是定义在ZooKeeper中创建的副本名称，该名称是区分不同副本实例的唯一标识。一种约定成俗的命名方式是使用所在服务器的域名称。
对于zk_path而言，同一张数据表的同一个分片的不同副本，应该定义相同的路径；
而对于replica_name而言，同一张数据表的同一个分片的不同副本，应该定义不同的名称

建表时必须在各自指定服务器节点上建
在任何一台节点上,插入数据, 在其他节点上的副本都能同步数据

（1）一个分片 , 多个副本表

-- lixnu01 机器
create table tb_demo1 (
    id Int8 ,
    name String)engine=ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/01/tb_demo1', 'linux01') 
order by id ;
-- lixnu02 机器
create table tb_demo1 (
    id Int8 ,
    name String)engine=ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/01/tb_demo1', 'linux02') 
order by id ;
-- lixnu03 机器
create table tb_demo1 (
    id Int8 ,
    name String)engine=ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/01/tb_demo1', 'linux03') 
order by id ;

查看zookeeper中的内容

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /
[a, zookeeper, clickhouse, DNS, datanode1, server1, hbase]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /clickhouse
[tables, task_queue]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] ls /clickhouse/tables
[01]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] ls /clickhouse/tables/01
[tb_demo1]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] ls /clickhouse/tables/01/tb_demo1
[metadata, temp, mutations, log, leader_election, columns, blocks, nonincrement_block_numbers, replicas, quorum, block_numbers]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] ls /clickhouse/tables/01/tb_demo1/replicas
[linux02, linux03, linux01]

SELECT *
FROM system.zookeeper
WHERE path = '/' ;

（2）两个分片 , 一个分片有副本一个分片没有副本

在哪个分片上插入数据，数据就在那个分片上，另一个分片上查不出来

-- lixnu01 机器
create table tb_demo2 (
    id Int8 ,
    name String)engine=ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/01/tb_demo2', 'linux01') 
order by id ;
-- lixnu02 机器
create table tb_demo2 (
    id Int8 ,
    name String)engine=ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/01/tb_demo2', 'linux02') 
order by id ;
-- lixnu03 机器
create table tb_demo2 (
    id Int8 ,
    name String)engine=ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/02/tb_demo2', 'linux03') 
order by id ;

6、分布式引擎

要使用分布式引擎也需要先将zookeeper配置好。其本质还是借助zookeeper通信。
Distributed表引擎是分布式表的代名词，它自身不存储任何数据，而是作为数据分片的透明代理，能够自动路由数据至集群中的各个节点，所以Distributed表引擎需要和其他数据表引擎一起协同工作。
在这里插入图片描述
一般使用分布式表的目的有两种,

一种是表存储多个副本并且有大量的并发操作,我们可以使用分布式表来分摊请求压力解决并发问题
一种是表特别大有多个切片组成 ,并且每切片数据也可以存储数据副本
本地表：通常以_local为后缀进行命名。本地表是承接数据的载体，可以使用非Distributed的任意表引擎，一张本地表对应了一个数据分片
分布式表：通常以_all为后缀进行命名。分布式表只能使用Distributed表引擎，它与本地表形成一对多的映射关系，日后将通过分布式表代理操作多张本地表。

ENGINE = Distributed(cluster, database, table [,sharding_key])

cluster：集群名称，与集群配置中的自定义名称相对应。在对分布式表执行写入和查询的过程中，它会使用集群的配置信息来找到相应的host节点。
database和table：分别对应数据库和表的名称，分布式表使用这组配置映射到本地表。
sharding_key：分片键，选填参数。在数据写入的过程中，分布式表会依据分片键的规则，将数据分布到各个host节点的本地表。

（1）配置分片和副本集群

vi /etc/clickhouse-server/config.xml
依照下面的样例，根据自己的需求配置。注意一个主机只使用一次

<!-- 搜索remote_servers -->
<remote_servers>
<cluster1>
<!-- 集群名为cluster1 整个集群中每个表有三个分片,分别在lx01 lx02 lx03上 -->
	 <shard>
		 <replica>
			 <host>linux01</host>
			 <port>9000</port>
		 </replica>
	 </shard>
	 <shard>
		 <replica>
			 <host>linux02</host>
			 <port>9000</port>
		 </replica>
	 </shard>
	 <shard>
		 <replica>
			 <host>linux03</host>
			 <port>9000</port>
		 </replica>
	 </shard>
</cluster1>

 <cluster2>
<!-- 集群名为cluster2 一个切片 三个副本 -->
	 <shard>  
		 <replica>
			 <host>linux01</host>
			 <port>9000</port>
		 </replica>
		 <replica>
			 <host>linux02</host>
			 <port>9000</port>
		 </replica>
		 <replica>
			 <host>linux03</host>
			 <port>9000</port>
		 </replica>
	 </shard>
</cluster2>
    <!--集群三  多个分片  保留副本 注意一个主机只使用一次 -->
<cluster3>
	 <shard>  
		 <replica>
			 <host>doit01</host>
			 <port>9000</port>
		 </replica>
		 <replica>
			 <host>doit02</host>
			 <port>9000</port>
		 </replica>
	 </shard>
	  <shard>  
		 <replica>
			 <host>doit03</host>
			 <port>9000</port>
		 </replica>
		 <replica>
			 <host>doit04</host>
			 <port>9000</port>
		 </replica>
	 </shard>
</cluster3>
</remote_servers>

（2）创建分布式表

先在配置好的集群上创建本地表，再创建分布式表

-- 创建本地表
create table tb_demo4 on cluster cluster2(
id  Int8 ,
name String 
)engine=MergeTree() 
order by  id ;
-- 创建分布式表
create table demo4_all on cluster cluster2 engine=Distributed('cluster2','default','tb_demo4',id) as tb_demo4 ;

注意：往分布式表中添加数据，三个副本表都会有数据，而往某个服务器本地表中添加数据，只是当前服务器本地表与分布式表会有数据，其他服务器上的本地表与分布式表都不会有数据

表只有1个分片，有多个副本的时候 , 可以不使用分布式表
有多个分片的时候使用分布式表，给分片分配数据，防止数据倾斜

7、分布式DDL

ClickHouse支持集群模式，一个集群拥有1到多个节点。CREATE、ALTER、DROP、RENMAE及TRUNCATE这些DDL语句，都支持分布式执行。这意味着，如果在集群中任意一个节点上执行DDL语句，那么集群中的每个节点都会以相同的顺序执行相同的语句。这项特性意义非凡，它就如同批处理命令一样，省去了需要依次去单个节点执行DDL的烦恼。将一条普通的DDL语句转换成分布式执行十分简单，只需加上ON CLUSTER cluster_name声明即可。例如，执行下面的语句后将会对 ch_cluster集群内的所有节点广播这条DDL语句：

-- 建表 on cluster cluster1
create table tb_demo3 on cluster cluster1(
id  Int8 ,
name String 
)engine=MergeTree() 
order by  id ;
-- 删除集群中所有的本地表或者是分布式表
drop table if exists tb_demo3 on cluster cluster1;
-- 修改集群中的表结构 
alter table t3 on cluster cluster1 add column age Int8 ;

8、分布式协同原理

副本协同的核心流程主要有INSERT、MERGE、MUTATION和ALTER四种，分别对应了数据写入、分区合并、数据修改和元数据修改。INSERT和ALTER查询是分布式执行的。借助 ZooKeeper的事件通知机制，多个副本之间会自动进行有效协同，但是它们不会使用ZooKeeper存储任何分区数据。而其他查询并不支持分布式执行，包括SELECT、CREATE、DROP、RENAME和ATTACH。例如，为了创建多个副本，我们需要分别登录每个ClickHouse节点。接下来，会依次介绍上述流程的工作机理。为了便于理解，我们先来整体认识一下各个流程的介绍方法。

（1）insert原理

（2）Merge原理

无论MERGE操作从哪个副本发起，其合并计划都会交由主副本来制定,和insert一样

在这里插入图片描述

（3）mutation原理

alter table x update name=zss where

alter table x delete where

当对ReplicatedMergeTree执行ALTER DELETE或者ALTER UPDATE操作的时候，即会进入MUTATION部分的逻辑，它的核心流程如图

（4）alter原理

当对ReplicatedMergeTree执行ALTER操作进行元数据修改的时候，即会进入ALTER部

分的逻辑，例如增加、删除表字段等。

五、应用案例

最后

以上就是沉默含羞草为你收集整理的ClickHouse基本语法一、基本语法二、查询语法三、函数四、分布式五、应用案例的全部内容，希望文章能够帮你解决ClickHouse基本语法一、基本语法二、查询语法三、函数四、分布式五、应用案例所遇到的程序开发问题。

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本文分类：大数据
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发布日期：2024-01-16 03:56:12
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