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前言#xff1a;
一.表引擎 (严格区分大小写)
1.TinyLog引擎
2.Memory
3.MergeTree
二.Sql操作
clickhouse 和 mysql 的比较
1 create
2 Insert
3 Update 和 Delete 前言#xff1a; 在学习使用clickhouse时#xff0c;首先就要先认识它的一大特点就是表…目录
前言
一.表引擎 (严格区分大小写)
1.TinyLog引擎
2.Memory
3.MergeTree
二.Sql操作
clickhouse 和 mysql 的比较
1 create
2 Insert
3 Update 和 Delete 前言 在学习使用clickhouse时首先就要先认识它的一大特点就是表引擎在创建表时使用。 表引擎是ClickHouse中用于存储和管理数据的一种技术它定义了ClickHouse如何组织数据以及如何处理数据的方式。表引擎是ClickHouse的一个关键特性因为它允许用户选择适合其数据需求的最佳存储方案。 不同的表引擎提供不同的功能和优缺点用户可以根据其数据类型和使用情况选择最适合自己的表引擎。 例如 针对日志类型的数据ClickHouse的默认表引擎MergeTree可以提供更好的性能和扩展性而针对时间序列数据AggregatingMergeTree和SummingMergeTree则提供了更好的聚合计算功能。 表引擎可以帮助提高查询性能、节约存储空间、优化数据分区和满足不同数据类型的处理需求。ClickHouse的表引擎是其高性能和可扩展性的核心因此选择合适的表引擎对于提高ClickHouse的性能和效率至关重要。 常用表引擎 TinyLog 不支持索引 Memory 内存引擎 MergeTree 最强大的表引擎支持索引和分区 一.表引擎 (严格区分大小写)
1.TinyLog引擎 TinyLog引擎 TinyLog是ClickHouse的一种表引擎它提供了一种简单的方式来存储数据并且能够支持高并发的写入操作。TinyLog表引擎将数据存储在磁盘上并且支持压缩。TinyLog引擎可以用于存储实时数据流或者用于在ClickHouse数据仓库中进行快速的筛选和排序操作。下面是使用TinyLog引擎的案例说明 创建表并使用TinyLog引擎
CREATE TABLE tinylog_example (id UInt32,name String,age UInt8
) ENGINE TinyLog;2.Memory Memory引擎 Memory引擎是ClickHouse中非常常用的引擎之一它将数据存储在RAM中因此非常适用于需要快速处理的数据。Memory引擎不支持压缩因此对于大量数据的存储和处理它并不是最佳选择。下面是使用Memory引擎的案例说明 创建表并使用Memory引擎
CREATE TABLE memory_example (id UInt32,name String,age UInt8
) ENGINE Memory;3.MergeTree MergeTree引擎 MergeTree是ClickHouse中最常用的引擎之一它是一种支持分区和索引的表引擎它使用了一种基于时间的分区方式可以快速地进行数据查询和统计。MergeTree引擎支持多种类型的索引例如BloomFilter和RangeIndex可以快速地过滤和查找数据。下面是使用MergeTree引擎的案例说明 创建表并使用MergeTree引擎
CREATE TABLE mergetree_example (id UInt32,name String,age UInt8
) ENGINE MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMMDD(created_at)
ORDER BY (created_at, id)
SETTINGS index_granularity 8192;注意 partition by : 分区可选 order by : 排序必选 primary ky : 主键可选 二.Sql操作 clickhouse 和 mysql 的比较 共同点 都是关系型数据库支持SQL查询语言支持事务处理具备 ACID 特性原子性、一致性、隔离性、持久性可以使用索引来提高查询效率支持备份和恢复数据。 优点 ClickHouse 面向列的存储模式在 OLAP 场景下查询速度更快支持高并发和大规模数据的处理可以快速地处理复杂的数据分析和聚合操作支持分布式部署。 MySQL 支持 OLTP 场景下的高并发适用于在线事务处理支持多种存储引擎可以根据不同场景选择不同的存储引擎支持主从复制和集群部署有丰富的社区支持应用广泛 1 create 在 ClickHouse 中创建表的 SQL 语句与 MySQL 类似但是需要指定引擎类型例如使用 MergeTree 引擎存储数据 CREATE TABLE example_table (column1 String,column2 Int32,column3 Float64
) ENGINE MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMMDD(column3)
ORDER BY (column1, column2); 解释 example_table 是表名column1、column2、column3 是表中的列名String、Int32、Float64 是列的数据类型ENGINE 指定了使用 MergeTree 引擎存储数据还有TinyLog 和 memoryPARTITION BY 根据日期分区partition key 为 column3ORDER BY 指定了排序规则按照 column1 和 column2 排序。 2 Insert ClickHouse 的 INSERT 语法和 MySQL 基本一致 1.标准 INSERT INSERT INTO example_table(column1, column2, column3)
VALUES (value1, 123, 1.23), (value2, 456, 4.56);解释 example_table 是要插入数据的表名column1、column2、column3 是表中的列名VALUES 后跟着要插入的数据多条数据用逗号分隔2 2 2.从表到表的插入 INSERT INTO example_table(column1, column2, column3)
SELECT column_a, column_b, column_c FROM example_table_2;解释 example_table 是要插入数据的表名column1、column2、column3 是表中的列名SELECT 子句用于选取要插入的数据从 example_table_2 表中选取 column_a、column_b、column_c 这三个列。 注意使用 INSERT INTO 语句插入数据时数据会先缓存在内存中并不是立即写入磁盘需要手动执行 optimize table 或等待后台自动执行。 3 Update 和 Delete
在 ClickHouse 中Mutation 查询包括 Delete 和 Update 两种操作并且不支持事务。Mutation 查询会导致目标数据的原有分区被放弃重建新分区因此最好进行批量的变更避免频繁小数据的操作。
以下是 Delete 和 Update 的示例 SQL 语句 3.1.删除操作
ALTER TABLE t_order_smt DELETE WHERE sku_id sku_001;解释 t_order_smt 是要删除数据的表名sku_id sku_001 为删除的过滤条件。 3.2.修改操作
ALTER TABLE t_order_smt UPDATE total_amount toDecimal32(2000.00, 2) WHERE id 102;解释 t_order_smt 是要修改数据的表名total_amount toDecimal32(2000.00, 2) 为修改的内容id 102 为修改的过滤条件。 Mutation 查询的操作比较“重”因此它分两步执行。同步执行的部分其实只是进行新增数据新增分区和把旧分区打上逻辑上的失效标记。直到触发分区合并的时候才会删除旧数据释放磁盘空间。一般不会开放这样的功能给用户由管理员完成。
示例
-- 创建表 t_order_smt 并插入数据
CREATE TABLE t_order_smt
(id UInt32,sku_id String,total_amount Float32
)
ENGINE MergeTree
PARTITION BY id
ORDER BY (id, sku_id);INSERT INTO t_order_smt VALUES (101, sku_001, 1000.00), (102, sku_002, 1500.00);-- 修改 id 为 102 的 total_amount
ALTER TABLE t_order_smt UPDATE total_amount toDecimal32(2000.00, 2) WHERE id 102;-- 删除 sku_id 为 sku_001 的数据
ALTER TABLE t_order_smt DELETE WHERE sku_id sku_001;
