ClickHouse(23)ClickHouse集成Mysql表引擎详细解析

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
简介: ClickHouse的MySQL引擎允许执行`SELECT`查询从远程MySQL服务器。使用`MySQL('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[,...])`格式连接,支持简单`WHERE`子句在MySQL端处理,复杂条件和`LIMIT`在ClickHouse端执行。不支持`NULL`值,用默认值替换。系列文章涵盖ClickHouse安装、集群搭建、表引擎解析等主题。[链接](https://zhangfeidezhu.com/?p=468)有更多

MySQL表引擎

MySQL引擎可以对存在远程MySQL服务器上的数据执行SELECT查询。

调用格式:

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

调用参数

  • host:port — MySQL 服务器地址。
  • database — 数据库的名称。
  • table — 表名称。
  • user — 数据库用户。
  • password — 用户密码。
  • replace_query — 将 INSERT INTO 查询是否替换为 REPLACE INTO 的标志。如果 replace_query=1,则替换查询
  • 'on_duplicate_clause' — 将 ON DUPLICATE KEY UPDATE 'on_duplicate_clause' 表达式添加到 INSERT 查询语句中。例如:impression = VALUES(impression) + impression。如果需要指定 'on_duplicate_clause',则需要设置 replace_query=0。如果同时设置 replace_query = 1'on_duplicate_clause',则会抛出异常。

此时,简单的WHERE子句(例如 =, !=, >, >=, <, <=)是在MySQL服务器上执行。

其余条件以及LIMIT采样约束语句仅在对MySQL的查询完成后才在ClickHouse中执行。

MySQL引擎不支持NULL值,因此,当从MySQL表中读取数据时,NULL将转换为指定列类型的默认值(通常为0或空字符串)。

实例

select * 
from  MySQL('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[, replace_query, 'on_duplicate_clause'])
limit 1000;

资料分享

ClickHouse经典中文文档分享

clickhouse系列文章

相关文章
|
2月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
深入解析MySQL的EXPLAIN:指标详解与索引优化
MySQL 中的 `EXPLAIN` 语句用于分析和优化 SQL 查询,帮助你了解查询优化器的执行计划。本文详细介绍了 `EXPLAIN` 输出的各项指标,如 `id`、`select_type`、`table`、`type`、`key` 等,并提供了如何利用这些指标优化索引结构和 SQL 语句的具体方法。通过实战案例,展示了如何通过创建合适索引和调整查询语句来提升查询性能。
245 9
|
3月前
|
分布式计算 大数据 Apache
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
【10月更文挑战第26天】在当今这个数据爆炸的时代,能够高效地处理和分析海量数据成为了企业和组织提升竞争力的关键。作为一款高性能的列式数据库系统,ClickHouse 在大数据分析领域展现出了卓越的能力。然而,为了充分利用ClickHouse的优势,将其与现有的大数据处理框架(如Apache Spark和Apache Flink)进行集成变得尤为重要。本文将从我个人的角度出发,探讨如何通过这些技术的结合,实现对大规模数据的实时处理和分析。
221 2
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
|
4月前
|
消息中间件 分布式计算 关系型数据库
大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL
大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL
78 0
|
15天前
|
Cloud Native 关系型数据库 MySQL
无缝集成 MySQL,解锁秒级数据分析性能极限
在数据驱动决策的时代,一款性能卓越的数据分析引擎不仅能提供高效的数据支撑,同时也解决了传统 OLTP 在数据分析时面临的查询性能瓶颈、数据不一致等挑战。本文将介绍通过 AnalyticDB MySQL + DTS 来解决 MySQL 的数据分析性能问题。
|
2月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
ClickHouse如何整合数据源:MySQL、HDFS...
ClickHouse 是一个强大的列式数据库管理系统,支持多种数据源。常见的数据源包括外部数据源(如 HDFS、File、URL、Kafka 和 RabbitMQ)、数据库(如 MySQL 和 PostgreSQL)和流式数据(如 Stream 和 Materialized Views)。本文介绍了如何从 MySQL 和 HDFS 读取数据到 ClickHouse 中,包括创建数据库、映射表和查询数据的具体步骤。通过这些方法,用户可以方便地将不同来源的数据导入 ClickHouse 进行高效存储和分析。
100 3
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
double ,FLOAT还是double(m,n)--深入解析MySQL数据库中双精度浮点数的使用
本文探讨了在MySQL中使用`float`和`double`时指定精度和刻度的影响。对于`float`,指定精度会影响存储大小:0-23位使用4字节单精度存储,24-53位使用8字节双精度存储。而对于`double`,指定精度和刻度对存储空间没有影响,但可以限制数值的输入范围,提高数据的规范性和业务意义。从性能角度看,`float`和`double`的区别不大,但在存储空间和数据输入方面,指定精度和刻度有助于优化和约束。
248 5
|
3月前
|
关系型数据库 MySQL PHP
PHP与MySQL的无缝集成:构建动态网站的艺术####
本文将深入探讨PHP与MySQL如何携手合作,为开发者提供一套强大的工具集,以构建高效、动态且用户友好的网站。不同于传统的摘要概述,本文将以一个生动的案例引入,逐步揭示两者结合的魅力所在,最终展示如何通过简单几步实现数据驱动的Web应用开发。 ####
|
3月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
MySQL自增ID耗尽应对策略:技术解决方案全解析
在数据库管理中,MySQL的自增ID(AUTO_INCREMENT)属性为表中的每一行提供了一个唯一的标识符。然而,当自增ID达到其最大值时,如何处理这一情况成为了数据库管理员和开发者必须面对的问题。本文将探讨MySQL自增ID耗尽的原因、影响以及有效的应对策略。
213 3
|
3月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL 字段类型深度解析:VARCHAR(50) 与 VARCHAR(500) 的差异
在MySQL数据库中,`VARCHAR`类型是一种非常灵活的字符串存储类型,它允许存储可变长度的字符串。然而,`VARCHAR(50)`和`VARCHAR(500)`之间的差异不仅仅是长度的不同,它们在存储效率、性能和使用场景上也有所不同。本文将深入探讨这两种字段类型的区别及其对数据库设计的影响。
127 2
|
3月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
PHP与MySQL动态网站开发深度解析####
本文作为技术性文章,深入探讨了PHP与MySQL结合在动态网站开发中的应用实践,从环境搭建到具体案例实现,旨在为开发者提供一套详尽的实战指南。不同于常规摘要仅概述内容,本文将以“手把手”的教学方式,引导读者逐步构建一个功能完备的动态网站,涵盖前端用户界面设计、后端逻辑处理及数据库高效管理等关键环节,确保读者能够全面掌握PHP与MySQL在动态网站开发中的精髓。 ####

推荐镜像

更多