大数据技术之Clickhouse---入门篇---数据类型、表引擎

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文章目录

• 1、数据类型

• 1.1 整型
• 1.2 浮点型
• 1.3 布尔型
• 1.4 Decimal型
• 1.5 字符串
• 1.6 枚举类型
• 1.7 时间类型
• 1.8 数组

• 2、表引擎

• 2.1 表引擎的使用
• 2.2 TinyLog
• 2.3 Memory
• 2.4 MergeTree

• 2.4.1 Partition by分区（可选）
• 2.4.2 primary key 主键（可选）
• 2.4.3 order by（必选）
• 2.4.4 二级索引
• 2.4.5 数据TTL
• 2.5 ReplacingMergeTree
• 2.6 SummingMergeTree

1、数据类型

1.1 整型

固定长度的整型，包括有符号整型或无符号整型。

整型范围（-2n-1~2n-1-1）：

Int8 - [-128 : 127]

Int16 - [-32768 : 32767]

Int32 - [-2147483648 : 2147483647]

Int64 - [-9223372036854775808 : 9223372036854775807]

无符号整型范围（0~2n-1）：

UInt8 - [0 : 255]

UInt16 - [0 : 65535]

UInt32 - [0 : 4294967295]

UInt64 - [0 : 18446744073709551615]

使用场景：个数、数量、也可以储存id。

1.2 浮点型

Float32 - float

Float64 – double

建议尽可能以整数形式存储数据。例如，将固定精度的数字转换为整数值，如时间用毫秒为单位表示，因为浮点型进行计算时可能引起四舍五入的误差。

使用场景：一般数据值比较小，不涉及大量的统计计算，精度要求不高的时候。比如

保存商品的重量。

1.3 布尔型

没有单独的类型来存储布尔值。可以使用 UInt8 类型，取值限制为 0 或 1。

1.4 Decimal型

有符号的浮点数，可在加、减和乘法运算过程中保持精度。对于除法，最低有效数字会

被丢弃（不舍入）。

有三种声明：

Decimal32(s)，相当于 Decimal(9-s,s)，有效位数为 1~9

Decimal64(s)，相当于 Decimal(18-s,s)，有效位数为 1~18

Decimal128(s)，相当于 Decimal(38-s,s)，有效位数为 1~38

s 标识小数位

使用场景： 一般金额字段、汇率、利率等字段为了保证小数点精度，都使用 Decimal

进行存储。

1.5 字符串

1、String

字符串可以任意长度的。它可以包含任意的字节集，包含空字节。

2、FixedString(N)

固定长度 N 的字符串，N 必须是严格的正自然数。当服务端读取长度小于 N 的字符

串时候，通过在字符串末尾添加空字节来达到 N 字节长度。 当服务端读取长度大于 N 的

字符串时候，将返回错误消息。

与 String 相比，极少会使用 FixedString，因为使用起来不是很方便。

使场景：名称、文字描述、字符型编码。 固定长度的可以保存一些定长的内容，比如一些编码，性别等但是考虑到一定的变化风险，带来收益不够明显，所以定长字符串使用意义有限。

1.6 枚举类型

包括 Enum8 和 Enum16 类型。Enum 保存 ‘string’= integer 的对应关系。

Enum8 用 ‘String’= Int8 对描述。

Enum16 用 ‘String’= Int16 对描述。

1、用法演示

创建一个带有一个枚举 Enum8(‘hello’ = 1, ‘world’ = 2) 类型的列

CREATE TABLE t_enum
(
 x Enum8('hello' = 1, 'world' = 2)
)
ENGINE = TinyLog;

2、这个 x 列只能存储类型定义中列出的值：‘hello’或’world’

INSERT INTO t_enum VALUES ('hello'), ('world');
• 1

3、如果尝试保存任何其他值，ClickHouse 抛出异常

insert into t_enum values('a')
• 1

4、如果需要看到对应行的数值，则必须将 Enum 值转换为整数类型

SELECT CAST(x, 'Int8') FROM t_enum;
• 1

使用场景：对一些状态、类型的字段算是一种空间优化，也算是一种数据约束。但是实

际使用中往往因为一些数据内容的变化增加一定的维护成本，甚至是数据丢失问题。所以谨慎使用。

1.7 时间类型

目前 ClickHouse 有三种时间类型

Date 接受年-月-日的字符串比如 ‘2019-12-16’

Datetime 接受年-月-日 时:分:秒的字符串比如 ‘2019-12-16 20:50:10’

Datetime64 接受年-月-日 时:分:秒.亚秒的字符串比如‘2019-12-16 20:50:10.66’

日期类型，用两个字节存储，表示从 1970-01-01 (无符号) 到当前的日期值。

还有很多数据结构，可以参考官方文档：https://clickhouse.yandex/docs/zh/data_types/

1.8 数组

Array(T)：由 T 类型元素组成的数组。

T 可以是任意类型，包含数组类型。 但不推荐使用多维数组，ClickHouse 对多维数组

的支持有限。例如，不能在 MergeTree 表中存储多维数组。

1、创建数组方式 1，使用 array 函数

array(T)
hadoop102 :) SELECT array(1, 2) AS x, toTypeName(x) ;
• 1
• 2

2、创建数组方式2：使用方括号

SELECT [1, 2] AS x, toTypeName(x);
• 1

2、表引擎

2.1 表引擎的使用

表引擎是 ClickHouse 的一大特色。可以说， 表引擎决定了如何存储表的数据。包括：

数据的存储方式和位置，写到哪里以及从哪里读取数据。

支持哪些查询以及如何支持。

并发数据访问。

索引的使用（如果存在）。

是否可以执行多线程请求。

数据复制参数。

表引擎的使用方式就是必须显式在创建表时定义该表使用的引擎，以及引擎使用的相关参数。

特别注意：引擎的名称大小写敏感

2.2 TinyLog

以列文件的形式保存在磁盘上，不支持索引，没有并发控制。一般储存少量数据的小表，生产环境上作用有限。可以用于平时练习测试用。

如：

create table t_tinylog ( id String, name String) engine=TinyLog;
• 1

2.3 Memory

内存引擎，数据以为压缩的原始形式直接保存在内存当中，服务器重启数据就会消失。读写操作不会相互阻塞，不支持索引。简单查询下有非常非常高的性能表现。

一般用到它的地方不多，除了用来测试，就是在需要非常高的性能，同时数据量又不太

大（上限大概 1 亿行）的场景。

2.4 MergeTree

ClickHouse中最强大的引擎当属于MergeTree（合并树）引擎以及该系列（*MergeTree）中的其他引擎，支持索引和分区，地位可以相当于 innodb 之于 Mysql。而且基于 MergeTree，还衍生除了很多小弟，也是非常有特色的引擎。

1、建表语句

create table t_order_mt(
 id UInt32,
 sku_id String,
 total_amount Decimal(16,2),
 create_time Datetime
) engine =MergeTree
 partition by toYYYYMMDD(create_time)
 primary key (id)
 order by (id,sku_id);

2、插入数据

insert into t_order_mt values
(101,'sku_001',1000.00,'2020-06-01 12:00:00') ,
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 11:00:00'),
(102,'sku_004',2500.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',12000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',600.00,'2020-06-02 12:00:00');

MergeTree 其实还有很多参数(绝大多数用默认值即可)，但是三个参数是更加重要的，

也涉及了关于 MergeTree 的很多概念。

2.4.1 Partition by分区（可选）

1、作用

学过Hive的应该都不陌生，分区的目的主要是降低扫描的范围，优化查询速度。

2、如果不填

只会使用一个分区

3、分区目录

MergeTree是以列文件+索引文件+表定义文件组成的，但是如果设定了分区那么这些文件就会保存到不同的分区目录中。

4、并行

分区后，面对设计跨分区的查询统计，Clickhouse会以分区为单位并行处理。

5、数据写入分区合并

任何一个批次的数据写入都会产生一个临时分区，不会纳入任何一个已有的分区。写入后的某个时刻（10-15分钟），Clickhouse会自动执行合并操作（等不及也可手动通过optimize执行），把临时分区的数据合并到已有分区中。

optimize table xxxx final;
• 1

6、例如

再次执行上面的操作

insert into t_order_mt values
(101,'sku_001',1000.00,'2020-06-01 12:00:00') ,
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 11:00:00'),
(102,'sku_004',2500.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',12000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',600.00,'2020-06-02 12:00:00');

查看数据并没有纳入任何分区

2.4.2 primary key 主键（可选）

Clickhouse中的主键和其他数据库不太一样，它只提供了数据的一级索引‘，但是却不是唯一约束。这就意味着是可以存在系统primary key的数据。

主键的设定主要依据时查询语句的where条件

根据条件通过对主键进行某种形式的二分查找，能够定位到对应的index granularity，避免了全表扫描。

index granularity： 直接翻译的话就是索引粒度，指在稀疏索引中两个相邻索引对应数

据的间隔。ClickHouse 中的 MergeTree 默认是 8192。官方不建议修改这个值，除非该列存在大量重复值，比如在一个分区中几万行才有一个不同数据。

稀疏索引：

稀疏索引的好处就是可以用很少的索引数据，定位更多的数据，代价就是只能定位到索

引粒度的第一行，然后再进行进行一点扫描。

2.4.3 order by（必选）

order by设定了分区内的数据按照哪些字段顺序进行有序保存。

order by是MergeTree中唯一一个必填项，甚至比primary key还重要，因为当用户不设置主键的情况，很多处理会依照order by的字段进行处理（比如后面会讲的去重和汇总）。

要求：主键必须是order by字段的前缀

比如 order by 字段是 (id,sku_id) 那么主键必须是 id 或者(id,sku_id)

2.4.4 二级索引

目前在 ClickHouse 的官网上二级索引的功能在 v20.1.2.4 之前是被标注为实验性的，在

这个版本之后默认是开启的。

2.4.5 数据TTL

TTL 即 Time To Live，MergeTree 提供了可以管理数据表或者列的生命周期的功能。

2.5 ReplacingMergeTree

ReplacingMergeTree 是 MergeTree 的一个变种，它存储特性完全继承 MergeTree，只是

多了一个去重的功能。 尽管 MergeTree 可以设置主键，但是 primary key 其实没有唯一约束的功能。如果你想处理掉重复的数据，可以借助这个 ReplacingMergeTree。

1、去重时机

数据的去重只会在合并的过程中出现。合并会在未知的时间在后台进行，所以你无法预

先作出计划。有一些数据可能仍未被处理。

2、去重范围

如果表经过了分区，去重只会在分区内部进行去重，不能执行跨分区的去重。

所以 ReplacingMergeTree 能力有限， ReplacingMergeTree 适用于在后台清除重复的数

据以节省空间，但是它不保证没有重复的数据出现。

2.6 SummingMergeTree

对于不查询明细，只关心以维度进行汇总聚合结果的场景。如果只使用普通的MergeTree

的话，无论是存储空间的开销，还是查询时临时聚合的开销都比较大。

ClickHouse 为了这种场景，提供了一种能够“预聚合”的引擎 SummingMergeTree

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