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ClickHouse基础

一、clickhouse-简介
- 1、ClickHouse优点
- 2、ClickHouse缺点
- 3、应用场景
- 4 核心概念
- - （1）数据分片
  - （2）列式存储
  - （3）向量化
  - （4）表
  - （5）分区
  - （6）副本
  - （7）引擎必须指定引擎
二、ClickHouse部署
- 1、单节点部署
- 2、CK目录介绍
- - （1）/etc/clickhouse-server
  - （2）/var/lib/clickhouse
  - （3）/var/log/clickhouse-server
  - （4）/usr/bin 默认添加进系统环境变量中
- 3、CK服务启动
- - （1）修改数据、日志文件目录（也可不修改）
  - （2）启动服务
  - （3）连接客户端
  - （4）使用 idea 远程连接
三、clickhouse基础入门
- 1、基本语法展示
- 2、数据类型
- - （一）数值类型
  - - （1）IntX和UIntX
    - （2）FloatX
    - （3）Decimal
  - （二）字符串类型
  - - （1）String
    - （2）FixedString
    - （3）UUID
  - （三）时间类型
  - - （1） Date
    - （2） DateTime
    - （3）DateTime64
    - （4）三种日期类型都支持插入时间戳
  - （四）复杂类型
  - - （1）Enum 枚举
    - （2）Array(T) 数组
    - （3）Tuple 元组
    - （4）Nested 嵌套
    - （5）Map 键值对
    - （6）GEO
    - （7）IPV4 域名
    - （8）Boolean和Nullable
    - （9）强制类型转换

一、clickhouse-简介 ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的一个用于联机分析(OLAP:Online Analytical Processing)的列式数据库管理系统(DBMS:Database Management System) , 主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。 ClickHouse的全称是Click Stream，Data WareHouse，简称ClickHouse

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ClickHouse是一个完全的列式分布式数据库管理系统(DBMS)，允许在运行时创建表和数据库，加载数据和运行查询，而无需重新配置和重新启动服务器，支持线性扩展，简单方便，高可靠性，容错。它在大数据领域没有走 Hadoop 生态，而是采用 Local attached storage （本地连接存储）作为存储，这样整个 IO 可能就没有 Hadoop 那一套的局限。它的系统在生产环境中可以应用到比较大的规模，因为它的线性扩展能力和可靠性保障能够原生支持 shard + replication 这种解决方案。它还提供了一些 SQL 直接接口，有比较丰富的原生 client。
补充OLAP概念
OLAP基础概念篇 https://blog.csdn.net/qq_37933018/article/details/111535904
OLAP开源组件篇 https://blog.csdn.net/qq_37933018/article/details/111537128
1、ClickHouse优点

灵活的MPP(大规模并行处理)架构，支持线性扩展，简单方便，高可靠性
多服务器分布式处理数据，完备的DBMS（数据库管理）系统
底层数据列式存储，支持压缩，优化数据存储，优化索引数据，优化底层存储
容错跑分快：比Vertica快5倍，比Hive快279倍，比MySQL快800倍，其可处理的数据级别已达到10亿级别
功能多：支持数据统计分析各种场景，支持类SQL查询，异地复制部署
海量数据存储,分布式运算,快速闪电的性能,几乎实时的数据分析 ,友好的SQL语法,出色的函数支持

2、ClickHouse缺点

不支持事务，不支持真正的删除/更新 (批量)
不支持高并发，官方建议qps为100（qps：每秒请求数，就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求），可以通过修改配置文件增加连接数，但是在服务器足够好的情况下
不支持二级索引
不擅长多表join（一般都设计为大宽表）
元数据管理需要人为干预
尽量做1000条以上批量的写入，避免逐行insert或小批量的insert，update，delete操作

3、应用场景

绝大多数请求都是用于读访问的, 要求实时返回结果
数据需要以大批次（大于1000行）进行更新，而不是单行更新；或者根本没有更新操作
数据只是添加到数据库，没有必要修改
读取数据时，会从数据库中提取出大量的行，但只用到一小部分列
表很“宽”，即表中包含大量的列
查询频率相对较低（通常每台服务器每秒查询数百次或更少）
对于简单查询，允许大约50毫秒的延迟
列的值是比较小的数值和短字符串（例如，每个URL只有60个字节）
在处理单个查询时需要高吞吐量（每台服务器每秒高达数十亿行）
不需要事务
数据一致性要求较低 [原子性持久性一致性隔离性]
每次查询中只会查询一个大表。除了一个大表，其余都是小表
查询结果显著小于数据源。即数据有过滤或聚合。返回结果不超过单个服务器内存大小

4 核心概念（1）数据分片
数据分片是将数据进行横向切分，这是一种在面对海量数据的场景下，解决存储和查询瓶颈的有效手段，是一种分治思想的体现。 ClickHouse支持分片，而分片则依赖集群。每个集群由1到多个分片组成，而每个分片则对应了ClickHouse的1个服务节点。分片的数量上限取决于节点数量（1个分片只能对应1个服务节点）。ClickHouse并不像其他分布式系统那样，拥有高度自动化的分片功能。ClickHouse提供了本地表（Local Table）与分布式表（Distributed Table）的概念。一张本地表等同于一份数据的分片。而分布式表本身不存储任何数据，它是本地表的访问代理，其作用类似分库中间件。借助分布式表，能够代理访问多个数据分片，从而实现分布式查询。这种设计类似数据库的分库和分表，十分灵活。例如在业务系统上线的初期，数据体量并不高，此时数据表并不需要多个分片。所以使用单个节点的本地表（单个数据分片）即可满足业务需求，待到业务增长、数据量增大的时候，再通过新增数据分片的方式分流数据，并通过分布式表实现分布式查询。这就好比一辆手动挡赛车，它将所有的选择权都交到了使用者的手中!
（2）列式存储

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1）如前所述，分析场景中往往需要读大量行但是少数几个列。在行存模式下，数据按行连续存储，所有列的数据都存储在一个block中，不参与计算的列在IO时也要全部读出，读取操作被严重放大。而列存模式下，只需要读取参与计算的列即可，极大的减低了IO cost，加速了查询。
2）同一列中的数据属于同一类型，压缩效果显著。列存往往有着高达十倍甚至更高的压缩比，节省了大量的存储空间，降低了存储成本。
3）更高的压缩比意味着更小的data size，从磁盘中读取相应数据耗时更短。
【#|ClickHouse基础】4）自由的压缩算法选择。不同列的数据具有不同的数据类型，适用的压缩算法也就不尽相同。可以针对不同列类型，选择最合适的压缩算法。
5）高压缩比，意味着同等大小的内存能够存放更多数据，系统cache效果更好。
官方数据显示，通过使用列存，在某些分析场景下，能够获得100倍甚至更高的加速效应。

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（3）向量化
ClickHouse不仅将数据按列存储，而且按列进行计算。传统OLTP数据库通常采用按行计算，原因是事务处理中以点查为主，SQL计算量小，实现这些技术的收益不够明显。但是在分析场景下，单个SQL所涉及计算量可能极大，将每行作为一个基本单元进行处理会带来严重的性能损耗：
1）对每一行数据都要调用相应的函数，函数调用开销占比高；
2）存储层按列存储数据，在内存中也按列组织，但是计算层按行处理，无法充分利用CPU cache的预读能力，造成CPU Cache miss严重；
3）按行处理，无法利用高效的SIMD指令；
ClickHouse实现了向量执行引擎（Vectorized execution engine），对内存中的列式数据，一个batch（批量）调用一次SIMD指令（而非每一行调用一次），不仅减少了函数调用次数、降低了cache miss，而且可以充分发挥SIMD指令的并行能力，大幅缩短了计算耗时。向量执行引擎，通常能够带来数倍的性能提升。
(SIMD全称Single Instruction Multiple Data，单指令多数据流，能够复制多个操作数，并把它们打包在大型寄存器的一组指令集。以同步方式，在同一时间内执行同一条指令。)
（4）表
上层数据的视图展示概念 ,包括表的基本结构和数据
（5）分区
ClickHouse支持PARTITION BY子句，在建表时可以指定按照任意合法表达式进行数据分区操作，比如通过toYYYYMM()将数据按月进行分区、toMonday()将数据按照周几进行分区、对Enum类型的列直接每种取值作为一个分区等。数据以分区的形式统一管理和维护一批数据!
（6）副本
数据存储副本,在集群模式下实现高可用 , 简单理解就是相同的数据备份，在CK（ClickHouse缩写）中通过复制集，我们实现保障了数据可靠性外，也通过多副本的方式，增加了CK查询的并发能力。这里一般有2种方式：
（1）基于ZooKeeper的表复制方式；
（2）基于Cluster的复制方式。
由于我们推荐的数据写入方式本地表写入，禁止分布式表写入，所以我们的复制表只考虑ZooKeeper的表复制方案。
（7）引擎必须指定引擎
不同的引擎决定了表数据的存储特点,位置和表数据的操作行为:

决定表存储在哪里以及以何种方式存储
支持哪些查询以及如何支持
并发数据访问
索引的使用
是否可以执行多线程请求
数据是否存储副本
并发操作 insert into tb_x select * from tb_x ;

表引擎决定了数据在文件系统中的存储方式，常用的也是官方推荐的存储引擎是MergeTree系列，如果需要数据副本的话可以使用ReplicatedMergeTree系列，相当于MergeTree的副本版本。读取集群数据需要使用分布式表引擎Distribute。
二、ClickHouse部署 ClickHouse支持运行在主流64位CPU架构（X86、AArch和 PowerPC）的Linux操作系统之上，可以通过源码编译、预编译压缩包、Docker镜像和RPM等多种方法进行安装。
1、单节点部署

yum-y install yum-utils rpm --import https://repo.clickhouse.tech/CLICKHOUSE-KEY.GPG yum-config-manager --add-repo https://repo.clickhouse.tech/rpm/clickhouse.repo yum -yinstall clickhouse-server clickhouse-client/etc/init.d/clickhouse-server start-- 启动服务

2、CK目录介绍程序在安装的过程中会自动构建整套目录结构，接下来分别说明它们的作用。
（1）/etc/clickhouse-server
服务端的配置文件目录，包括全局配置config.xml 和用户配置users.xml等。

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（2）/var/lib/clickhouse
默认的数据存储目录（通常会修改默认路径配置，将数据保存到大容量磁盘挂载的路径）。

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（3）/var/log/clickhouse-server
默认保存日志的目录（通常会修改路径配置，将日志保存到大容量磁盘挂载的路径）。

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（4）/usr/bin 默认添加进系统环境变量中
在/usr/bin下搜索命令

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find ./ -name "clickhouse*" clickhouse：主程序的可执行文件。 clickhouse-client：一个指向ClickHouse可执行文件的软链接，供客户端连接使用。 clickhouse-server：一个指向ClickHouse可执行文件的软链接，供服务端启动使用。 clickhouse-compressor：内置提供的压缩工具，可用于数据的正压反解。

3、CK服务启动（1）修改数据、日志文件目录（也可不修改）
vi /etc/clickhouse-server/config.xml

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/chbase/data/ /chbase/data/tmp/ /chbase/data/user_files/ /chbase/data/format_schemas/

（2）启动服务
ClickHouse的底层访问接口支持TCP和HTTP两种协议，其中，TCP 协议拥有更好的性能，其默认端口为9000，主要用于集群间的内部通信及CLI客户端；而HTTP协议则拥有更好的兼容性，可以通过REST服务的形式被广泛用于JAVA、Python等编程语言的客户端，其默认端口为8123。通常而言，并不建议用户直接使用底层接口访问ClickHouse，更为推荐的方式是通过CLI和JDBC这些封装接口，因为它们更加简单易用!

# 启动 /etc/init.d/clickhouse-server start # 停止 /etc/init.d/clickhouse-server stop

查看9000端口

netstat -nltp | grep 9000 tcp600 :::9000:::*LISTEN1354/clickhouse-ser

（3）连接客户端
交互式客户端

clickhouse-client-udefault--password-m

默认用户即为 default ，默认不设置密码，所以以上命令可以简写为

clickhouse-client -m

一些其他命令：

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（1）–host/-h：服务端的地址，默认值为localhost。如果修改了 config.xml内的listen_host，则需要依靠此参数指定服务端地址
（2）–port：服务端的TCP端口，默认值为9000。如果要修改config.xml内的tcp_port，则需要使用此参数指定。
（3）–user/-u：登录的用户名，默认值为default。如果使用非 default的其他用户名登录，则需要使用此参数指定，例如下面所示代码。关于自定义用户的介绍将在后面介绍或者关注博客地址。 https://blog.csdn.net/qq_37933018?t=1
（4）–password：登录的密码，默认值为空。如果在用户定义中未设置密码，则不需要填写（例如默认的default用户）。
（5）–database/-d：登录的数据库，默认值为default。
（6）–query/-q：只能在非交互式查询时使用，用于指定SQL语句。
（7）–multiquery/-n：在非交互式执行时，允许一次运行多条SQL语句，多条语句之间以分号间隔。
（8）–time/-t：在非交互式执行时，会打印每条SQL的执行时间
（9）-m：允许换行
非交互式客户端
非交互式执行方式一般只执行一次 ,不进入到客户中的非操作方式 ,用户测试,数据导入, 数据导出非常方便 !

clickhouse-client-n -q clickhouse-client-q -n'show databases; use test1; ' ; -n 支持同时执行多个SQL语句 ,语句之间使用; 号分割 -q 执行SQL语句

（4）使用 idea 远程连接
修改 /etc/clickhouse-server/config.xml 配置文件，使其支持远程连接

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将 :: 放开。其中 :: 的意思是任何机器都可以访问。
重启clickHouse

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下载 ClickHose 驱动，输入主机、用户名即可连接
连接不成功检查以下几点：

ClickHose 服务是否启动
域名映射是否正确
防火墙是否关闭
该服务是否允许远程连接

三、clickhouse基础入门 1、基本语法展示

-- 展示所有数据库 show databases ; -- 创建数据库 create database if not exists test1 ; -- 选择数据库 use test1 ; -- 查看当前数据库 select currentDatabase() ; -- 删除数据库 drop database test1 ; -- 查看当前库下所有表 show tables ; --查看建表语句： show create table tb_orders3;

2、数据类型注意在CK中关键字严格区分大小写，字符串用单引号
建表的时候一般情况下要指定引擎!!!表不同的引擎决定了数据存储的位置数据存储的特点，以及上层操作的方式

create table tb_test1( id Int8 , name String )engine=Memory;

（一）数值类型
（1）IntX和UIntX 以前我们常用Tinyint、Smallint、Int和Bigint指代整数的不同取值范围。而ClickHouse则直接使用Int8、Int16、Int32和Int64指代4种大小的Int类型，其末尾的数字正好表明了占用字节的大小（8位=1字节）

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ClickHouse支持无符号的整数，使用前缀U表示

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create table test_int( id Int8 , age UInt8 , cdId Int32 )engine=Memory ;

（2）FloatX

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注意: 和我们以前的认知是一样的,这种数据类型在数据特别精准的情况下可能出现数据精度问题!
Select 8.0/0 -->inf 正无穷
Select -8.0/0 -->inf 负无穷
Select 0/0 -->nan 非数字
（3）Decimal 如果要求更高精度的数值运算，则需要使用定点数。ClickHouse提供了Decimal32、Decimal64和Decimal128三种精度的定点数。可以通过两种形式声明定点：
简写方式有Decimal32(S)、Decimal64(S)、 Decimal128(S)三种
原生方式为Decimal(P,S)，其中：
P代表精度，决定总位数（整数部分+小数部分），取值范围是1 ～38；S代表规模，决定小数位数，取值范围是0～P
Decimal 总位数（P）多一位报错小数部分（S）多一位自动抹去

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在使用两个不同精度的定点数进行四则运算的时候，它们的小数点位数S会发生变化。
在进行加法运算时，S取最大值。例如下面的查询，toDecimal64(2,4)与toDecimal32(2,2)相加后S=4：
在进行减法运算时，S取最大值。例如下面的查询，toDecimal64(2,4)与toDecimal32(2,2)相减后S=4：
在进行乘法运算时，S取最和。例如下面的查询，toDecimal64(2,4)与toDecimal32(2,2)相乘后S=4+2：
在进行除法运算时，S取最大值。例如下面的查询，toDecimal64(2,4)与toDecimal32(2,2)相除后S=4：但是要保证被除数的S大于除数的S,否则会报错

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create table test_decimal( id Int8 , sal Decimal(5,2) -- 5 总位数2 小数位确定2 )engine=Memory ;

（二）字符串类型
字符串类型可以细分为String、FixedString和UUID三类。从命名来看仿佛不像是由一款数据库提供的类型，反而更像是一门编程语言的设计,没错CK语法具备编程语言的特征(数据+运算)
（1）String 字符串由String定义，长度不限。因此在使用String的时候无须声明大小。它完全代替了传统意义上数据库的Varchar、Text、Clob和Blob等字符类型。String类型不限定字符集，因为它根本就没有这个概念，所以可以将任意编码的字符串存入其中。但是为了程序的规范性和可维护性，在同一套程序中应该遵循使用统一的编码，例如“统一保持UTF-8编码”就是一种很好的约定。所以在对数据操作的时候我们不在需要区关注编码和乱码问题!
（2）FixedString FixedString类型和传统意义上的Char类型有些类似，对于一些字符有明确长度的场合，可以使用固定长度的字符串。定长字符串通过FixedString(N)声明，其中N表示字符串长度。但与Char不同的是， FixedString使用null字节填充末尾字符，而Char通常使用空格填充。比如在下面的例子中，字符串‘abc’虽然只有3位，但长度却是5，因为末尾有2位空字符填充 !

create table test_str( name String , job FixedString(4)-- 最长4个字符 )engine=Memory ;

（3）UUID UUID是一种数据库常见的主键类型，在ClickHouse中直接把它作为一种数据类型。UUID共有32位，它的格式为8-4-4-4-12。如果一个UUID类型的字段在写入数据时没有被赋值，则会依照格式使用0填充

CREATE TABLE test_uuid ( `uid` UUID, `name` String ) ENGINE = Log ; DESCRIBE TABLE test_uuid ┌─name─┬─type───┬ │ uid│ UUID│ │ name │ String │ └──────┴────────┴--以下两种写法等价 insert into test_uuid select generateUUIDv4() , 'zss' ; insert into test_uuidvalues (generateUUIDv4() , 'zss') ; select * from test_uuid ; ┌──────────────────────────────────uid─┬─name─┐ │ 47e39e22-d2d6-46fd-8014-7cd3321f4c7b │ zss│ └──────────────────────────────────────┴──────┘-------------------------UUID类型的字段默认补位0----------------------------- insert into test_uuid (name) values('hangge') ; ┌──────────────────────────────────uid─┬─name─┐ │ 47e39e22-d2d6-46fd-8014-7cd3321f4c7b │ zss│ └──────────────────────────────────────┴──────┘ ┌──────────────────────────────────uid─┬─name───┐ │ 00000000-0000-0000-0000-000000000000 │ hangge │ └──────────────────────────────────────┴────────┘

（三）时间类型
（1） Date Date类型不包含具体的时间信息，只精确到天，支持字符串形式写入：

CREATE TABLE test_date ( `id` int, `cd` Date ) ENGINE = Memory ; DESCRIBE TABLE test_date; ┌─name─┬─type──┬ │ id│ Int32 │ │ ct│ Date│ └──────┴───────┴ insert into test_date vlaues(1,'2021-09-11'),(2,now()) ; select id , ct from test_date ; ┌─id─┬─────────ct─┐ │1 │ 2021-09-11 │ │2 │ 2021-05-17 │ └────┴────────────┘

（2） DateTime DateTime类型包含时、分、秒信息，精确到秒，支持字符串形式写入：

create table testDataTime(ctime DateTime) engine=Memory ; insert into testDataTime values('2021-12-27 01:11:12'),(now()) ; select * from testDataTime ;

（3）DateTime64 DateTime64可以记录亚秒（毫秒），它在DateTime之上增加了精度的设置

create table testDataTime64(ctime DateTime64) engine=Memory ; insert into testDataTime64 values('2021-12-27 01:11:12.189'),(now()) ; select * from testDataTime64 ;

（4）三种日期类型都支持插入时间戳注意：Date 、Date32、DateTime 都只支持单位为秒的时间戳，单位为毫秒的时间戳在这三个类型中解析出的时间会出错
DateTime64 支持单位为毫秒的时间戳

create table tb_date( cdate01Date, cdate02Date32 , cdate03DateTime , cdate04DateTime64 )engine = Memory ; insert into tb_date values (1632628849 , 1632628849 ,1632628849 ,1632628849189) ; ┌────cdate01─┬────cdate02─┬─────────────cdate03─┬─────────────────cdate04─┐ │ 2021-09-26 │ 2021-09-26 │ 2021-09-26 12:00:49 │ 2021-09-26 12:00:49.189 │ └────────────┴────────────┴─────────────────────┴─────────────────────────┘

（四）复杂类型
（1）Enum 枚举 ClickHouse支持枚举类型，这是一种在定义常量时经常会使用的数据类型。ClickHouse提供了Enum8和Enum16两种枚举类型，它们除了取值范围不同之外，别无二致。枚举固定使用(String:Int)Key/Value键值对的形式定义数据，所以Enum8和Enum16分别会对应(String:Int8)和(String:Int16)!

create table test_enum(id Int8 , color Enum('red'=1 , 'green'=2 , 'blue'=3)) engine=Memory ; insert intotest_enum values(1,'red'),(1,'red'),(2,'green'); --也可以使用这种方式进行插入数据: insert into test_enum values(3,3) ; -- 报错枚举定义的时候没有这个值限制值的使用 insert into t_enum values(4,'PINK');

在定义枚举集合的时候，有几点需要注意。首先，Key和Value是不允许重复的，要保证唯一性。其次，Key和Value的值都不能为Null，但Key允许是空字符串。在写入枚举数据的时候，只会用到Key字符串部分，
注意: 其实我们可以使用字符串来替代Enum类型来存储数据,那么为什么是要使用枚举类型呢？这是出于性能的考虑。因为虽然枚举定义中的Key属于String类型，但是在后续对枚举的所有操作中（包括排序、分组、去重、过滤、底层存储等），会使用Int类型的Value值 ,提高处理数据的效率!

限制枚举类型字段的值
底层存储的是对应的Int类型的数据 , 使用更小的存储空间
可以使用String来替代枚举 / 没有值的限定
插入数据的时候可以插入指定的字符串也可以插入对应的int值

（2）Array(T) 数组 CK支持数组这种复合数据类型 , 并且数据在操作在今后的数据分析中起到非常便利的效果!数组的定义方式有两种 : array(e1,e2…)或[e1,e2…]
数组中的数据类型必须是一致的!
CK数组取元素角标从1开始

-- 数组的定义 [1,2,3,4,5] array('a' , 'b' , 'c')create table test_array( id Int8 , hobby Array(String) )engine=Memory ; insert into test_array values(1,['eat','drink','la']),(2,array('sleep','palyg','sql')); select id , hobby, toTypeName(hobby) from test_array ; ┌─id─┬─hobby───────────────────┬─toTypeName(hobby)─┐ │1 │ ['eat','drink','la']│ Array(String)│ │2 │ ['sleep','palyg','sql'] │ Array(String)│ └────┴─────────────────────────┴───────────────────┘--数组一些相关函数 arr代表数组名 -- 数组取值注意，角标从1开始 arr[index] arrayElement(arr,index) --数组长度 length(arr) arr.size0 --数组的高阶函数 arrayMap(函数，数组名)--对数组中的每个数据处理 select id , name , arrayMap(e->upper(e), fs) from t_friend ;

（3）Tuple 元组元组类型由1～n个元素组成，每个元素之间允许设置不同的数据类型，且彼此之间不要求兼容。元组同样支持类型推断，其推断依据仍然以最小存储代价为原则。与数组类似，元组也可以使用两种方式定义，tuple(…)、(…) 。元组中可以存储多种数据类型,但是要注意数据类型的顺序

select tuple(1,'asb',12.23) as x , toTypeName(x) ; ┌─x───────────────┬─toTypeName(tuple(1, 'asb', 12.23))─┐ │ (1,'asb',12.23) │ Tuple(UInt8, String, Float64)│ └─────────────────┴────────────────────────────────────┘ ---简写形式 SELECT (1, 'asb', 12.23) AS x,toTypeName(x) ┌─x───────────────┬─toTypeName(tuple(1, 'asb', 12.23))─┐ │ (1,'asb',12.23) │ Tuple(UInt8, String, Float64)│ └─────────────────┴────────────────────────────────────┘--注意:建表的时候使用元组的需要制定元组的数据类型 CREATE TABLE test_tuple ( c1 Tuple(UInt8, String, Float64) ) ENGINE = Memory;

col Tuple(Int8,Int8,String) – 定义泛型

select tupleElement(c1 , 2)from test_tuple; -- 获取元组指定位置的值

（4）Nested 嵌套 Nested是一种嵌套表结构。一张数据表，可以定义任意多个嵌套类型字段，但每个字段的嵌套层级只支持一级，即嵌套表内不能继续使用嵌套类型。对于简单场景的层级关系或关联关系，使用嵌套类型也是一种不错的选择。

create table test_nested( uid Int8 , name String , props Nested( pid Int8, pnames String , pvalues String ) )engine = Memory ; desc test_nested ; ┌─name──────────┬─type──────────┬ │ uid│ Int8│ │ name│ String│ │ props.pid│ Array(Int8)│ │ props.pnames│ Array(String) │ │ props.pvalues │ Array(String) │ └───────────────┴───────────────┴

嵌套类型本质是一种多维数组的结构。嵌套表中的每个字段都是一个数组，并且行与行之间数组的长度无须对齐。需要注意的是，在同一行数据内每个数组字段的长度必须相等。
可以对多个数组的元素的个数进行每行统一

insert into test_nested values(1,'hadoop',[1,2,3],['p1','p2','p3'],['v1','v2','v3']); -- 行和行之间的属性的个数可以不一致 ,但是当前行的Nested类型中的数组个数必须一致 insert into test_nested values(2,'spark',[1,2],['p1','p2'],['v1','v2']); SELECT * FROM test_nested┌─uid─┬─name───┬─props.pid─┬─props.pnames─────┬─props.pvalues────┐ │1 │ hadoop │ [1,2,3]│ ['p1','p2','p3'] │ ['v1','v2','v3'] │ └─────┴────────┴───────────┴──────────────────┴──────────────────┘ ┌─uid─┬─name──┬─props.pid─┬─props.pnames─┬─props.pvalues─┐ │2 │ spark │ [1,2]│ ['p1','p2']│ ['v1','v2']│ └─────┴───────┴───────────┴──────────────┴───────────────┘ SELECT uid, name, props.pid, props.pnames[1] FROM test_nested; ┌─uid─┬─name───┬─props.pid─┬─arrayElement(props.pnames, 1)─┐ │1 │ hadoop │ [1,2,3]│ p1│ └─────┴────────┴───────────┴───────────────────────────────┘ ┌─uid─┬─name──┬─props.pid─┬─arrayElement(props.pnames, 1)─┐ │2 │ spark │ [1,2]│ p1│ └─────┴───────┴───────────┴───────────────────────────────┘

和单纯的多个数组类型的区别是: 每行数据中的每个属性数组的长度一致
（5）Map 键值对

create table t_map( idInt8 , m Map(String,UInt8) )engine = Memory ; -- 插入数据有两种方式 insertinto t_map values(1 , map('zss',23,'lss',33,'ww',44)) ; insertinto t_map values(2 , {'zss':23,'lss':33,'ww':44}) ,(3, {'zss':23,'lss':33,'ww':44}) ; select * from t_map; ┌─id─┬─m───────────────────────────┐ │1 │ {'zss':23,'lss':33,'ww':44} │ └────┴─────────────────────────────┘//map取值也可以用arrayElement select arrayElement(m,'zss') from t_map; ┌─arrayElement(m, 'zss')─┐ │23 │ └────────────────────────┘

（6）GEO （7）IPV4 域名域名类型分为IPv4和IPv6两类，本质上它们是对整型和字符串的进一步封装。IPv4类型是基于UInt32封装的，IPv6类型是基于FixedString(16)封装的
使用域名类型好处

出于便捷性的考量，例如IPv4类型支持格式检查，格式错误的IP数据是无法被写入的，例如：

INSERT INTO IP4_TEST VALUES ('www.51doit.com','192.0.0') //报错 Code: 441. DB::Exception: Invalid IPv4 value.

出于性能的考量，同样以IPv4为例，IPv4使用UInt32存储，相比String更加紧凑，占用的空间更小，查询性能更快。IPv6类型是基于FixedString(16)封装的，它的使用方法与IPv4别无二致, 在使用Domain（域名）类型的时候还有一点需要注意，虽然它从表象上看起来与String一样，但Domain类型并不是字符串，所以它不支持隐式的自动类型转换。如果需要返回IP的字符串形式，则需要显式调用 IPv4NumToString或IPv6NumToString函数进行转换。

create table test_domain( id Int8 , ip IPv4 )engine=Memory ; insertinto test_domain values(1,'192.168.133.2') ; insertinto test_domain values(1,'192.168.133') ; 在插入数据的会进行数据的检查所以这行数据会报错 -- Exception on client: -- Code: 441. DB::Exception: Invalid IPv4 value. -- Connecting to database doit1 at localhost:9000 as user default. -- Connected to ClickHouse server version 20.8.3 revision 54438.

（8）Boolean和Nullable ck中没有Boolean类型 ,使用1和0来代表true和false
Nullable 某种数据类型允许为null , 或者是没有给值的情况下模式是NULL

create table test_null( idInt8 , age Int8 )engine = Memory ; create table test_null2( idInt8 , age Nullable(Int8) )engine = Memory ;

（9）强制类型转换使用 cast(v , dataType) 函数强制类型转换

SELECT cast(12.23 + 3, 'Int8') ┌─CAST(plus(12.23, 3), 'Int8')─┐ │15 │ └──────────────────────────────┘

cast函数的三种写法

selectcast(12.23 + 3, 'Int8') selectcast(12.23 + 3 as Int8) select(12.23 + 3) :: Int8 ;

使用cast实现拉链操作

-- 拉链操作 SELECT CAST(([1, 2, 3], ['Ready', 'Steady', 'Go']), 'Map(UInt8, String)') AS map; ┌─map───────────────────────────┐ │ {1:'Ready',2:'Steady',3:'Go'} │ └───────────────────────────────┘SELECT CAST(([1, 2, 3], ['Ready', 'Steady', 'Go']), 'Map(UInt8, String)') AS map , mapKeys(map) as ks , mapValues(map) as vs; ┌─map───────────────────────────┬─ks──────┬─vs──────────────────────┐ │ {1:'Ready',2:'Steady',3:'Go'} │ [1,2,3] │ ['Ready','Steady','Go'] │ └───────────────────────────────┴─────────┴─────────────────────────┘