大数据-143 - ClickHouse 集群 SQL 超详细实践记录!(二)

简介: 大数据-143 - ClickHouse 集群 SQL 超详细实践记录!(二)

接上篇:https://developer.aliyun.com/article/1623013?spm=a2c6h.13148508.setting.18.49764f0eTIOJrt

查询数据

SELECT * FROM partition_v1;
• 1

执行结果如下所示:

查看分区

SELECT table, partition, path FROM system.parts WHERE table = 'partition_v1';
• 1

执行结果如下图所示:

视图表

普通视图:不保存数据,只是一层单纯的SELECT查询映射,起着简化查询的作用

物化视图:保存数据,源表被写入数据,物化视图也会同步更新

POPULATE修饰符:决定在创建物化视图的过程中是否将源表的数据同步到物化视图。

表基本操作

只有 MergeTree、Merge、Distribution这三类表引擎支持ALTER操作!!!


追加字段

ALTER TABLE partition_v1 ADD COLUMN os String default 'mac';
ALTER TABLE partition_v1 ADD COLUMN ip String after id;
DESC partition_v1;

执行结果如下:

修改类型

注意:类型需要互相兼容

ALTER TABLE partition_v1 modify column ip IPv4;
DESC partition_v1;

执行结果如下图所示:

修改备注

ALTER TABLE partition_v1 COMMENT COLUMN id '主键ID';
DESC partition_v1;
• 1
• 2

执行结果如下图所示:

删除字段

ALTER TABLE partition_v1 DROP COLUMN url;
DESC partition_v1;
• 1
• 2

注意,删除字段会把该字段下的数据一起删除:

移动表

rename TABLE default.partition_v1 to mydatabase.partition_v1;
USE mydatabase;
SHOW TABLES;

执行结果如下图所示:

分区操作

查看分区

SELECT partition_id, name, table, database FROM system.parts where table = 'partition_v1';
• 1

执行结果如下所示:

删除分区

ALTER TABLE partition_v1 DROP PARTITION 202401;
SELECT partition_id, name, table, database FROM system.parts where table = 'partition

执行结果如下图所示:

复制分区

ALTER TABLE partition_v2 replace partition 202402 FROM partition_v1;

重置分区

ALTER TABLE partition_v1 CLEAR COLUMN ip in partition  202402;
  • 将 ip 列的值清空(设置为默认值)。
  • 清空操作不会删除记录,而是将指定列的值设置为默认值(如 0 或 NULL,具体取决于列的默认设置)。

执行结果如下图所示:

卸载分区

ALTER TABLE partition_v1 DETACH partition 202402;
SELECT partition_id, name, table, database FROM system.parts where table = 'partitio

执行结果如下图所示:

转载分区

ALTER TABLE partition_v1 ATTACH partition 202402;
SELECT partition_id, name, table, database FROM system.parts where table = 'partitio

执行结果如下图所示:

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
目录
相关文章
|
10月前
|
存储 SQL 消息中间件
从 ClickHouse 到 StarRocks 存算分离: 携程 UBT 架构升级实践
查询性能实现从秒级到毫秒级的跨越式提升
|
SQL Java 关系型数据库
在 RDB 上跑 SQL------SPL 轻量级多源混算实践 1
SPL 支持通过 JDBC 连接 RDB,可动态生成 SQL 并传参,适用于 Java 与 SQL 结合的各类场景。本文以 MySQL 为例,演示如何配置数据库连接、编写 SPL 脚本查询 2024 年订单数据,并支持参数过滤和 SQL 混合计算。脚本可在 IDE 直接执行或集成至 Java 应用调用。
|
11月前
|
SQL 存储 分布式计算
【万字长文,建议收藏】《高性能ODPS SQL章法》——用古人智慧驾驭大数据战场
本文旨在帮助非专业数据研发但是有高频ODPS使用需求的同学们(如数分、算法、产品等)能够快速上手ODPS查询优化,实现高性能查数看数,避免日常工作中因SQL任务卡壳、失败等情况造成的工作产出delay甚至集群资源稳定性问题。
1834 36
【万字长文,建议收藏】《高性能ODPS SQL章法》——用古人智慧驾驭大数据战场
|
SQL 存储 关系型数据库
SQL优化策略与实践:组合索引与最左前缀原则详解
本文介绍了SQL优化的多种方式,包括优化查询语句(避免使用SELECT *、减少数据处理量)、使用索引(创建合适索引类型)、查询缓存、优化表结构、使用存储过程和触发器、批量处理以及分析和监控数据库性能。同时,文章详细讲解了组合索引的概念及其最左前缀原则,即MySQL从索引的最左列开始匹配条件,若跳过最左列,则索引失效。通过示例代码,展示了如何在实际场景中应用这些优化策略,以提高数据库查询效率和系统响应速度。
833 10
|
SQL 安全 关系型数据库
SQL注入之万能密码:原理、实践与防御全解析
本文深入解析了“万能密码”攻击的运行机制及其危险性,通过实例展示了SQL注入的基本原理与变种形式。文章还提供了企业级防御方案,包括参数化查询、输入验证、权限控制及WAF规则配置等深度防御策略。同时,探讨了二阶注入和布尔盲注等新型攻击方式,并给出开发者自查清单。最后强调安全防护需持续改进,无绝对安全,建议使用成熟ORM框架并定期审计。技术内容仅供学习参考,严禁非法用途。
2093 0
|
12月前
|
SQL 关系型数据库 Java
SQL 移植--SPL 轻量级多源混算实践 7
不同数据库的 SQL 语法存在差异,尤其是函数写法不同,导致 SQL 移植困难。SPL 提供 sqltranslate 函数,可将标准 SQL 转换为特定数据库语法,实现 SQL 语句在不同数据库间的无缝迁移,支持多种数据库函数映射与自定义扩展。
|
存储 SQL 监控
ClickHouse 应用剖析:设计理念、机制与实践
ClickHouse 是一款高性能的列式数据库管理系统,主要用于实时的大数据分析场景。它由俄罗斯 Yandex 公司开源于 2016 年,在网页日志分析、物联网监控、广告计费等领域有广泛应用。ClickHouse 通过列式存储、向量化执行和分布式架构,实现对海量数据的快速查询分析。本文将介绍 ClickHouse 的设计理念,以及在实际使用中如何处理数据删除更新、冷热数据分离等问题,并提供常见配置的调优建议和异常问题的处理方法。
2656 14
ClickHouse 应用剖析:设计理念、机制与实践
|
SQL 人工智能 分布式计算
别再只会写SQL了!这五个大数据趋势正在悄悄改变行业格局
别再只会写SQL了!这五个大数据趋势正在悄悄改变行业格局
341 0
|
SQL 分布式计算 大数据
SparkSQL 入门指南:小白也能懂的大数据 SQL 处理神器
在大数据处理的领域,SparkSQL 是一种非常强大的工具,它可以让开发人员以 SQL 的方式处理和查询大规模数据集。SparkSQL 集成了 SQL 查询引擎和 Spark 的分布式计算引擎,使得我们可以在分布式环境下执行 SQL 查询,并能利用 Spark 的强大计算能力进行数据分析。

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多