clickhouse 创建数据库和表
一、先来说一下，ClickHouse为啥快
MySQL单条SQL是单线程的，只能跑满一个core，ClickHouse相反，有多少CPU，吃多少资源，所以飞快； ClickHouse不支持事务，不存在隔离级别。这里要额外说一下，有人觉得，你一个数据库都不支持事务，不支持ACID还玩个毛。ClickHouse的定位是分析性数据库，而不是严格的关系型数据库。又有人要问了，数据都不一致，统计个毛。举个例子，汽车的油表是100%准确么？为了获得一个100%准确的值，难道每次测量你都要停车检查么？统计数据的意义在于用大量的数据看规律，看趋势，而不是100%准确。 IO方面，MySQL是行存储，ClickHouse是列存储，后者在count()这类操作天然有优势，同时，在IO方面，MySQL需要大量随机IO，ClickHouse基本是顺序IO。 有人可能觉得上面的数据导入的时候，数据肯定缓存在内存里了，这个的确，但是ClickHouse基本上是顺序IO，用过就知道了，对IO基本没有太高要求，当然，磁盘越快，上层处理越快，但是99%的情况是，CPU先跑满了（数据库里太少见了，大多数都是IO不够用）。 二、创建库
CREATE/ATTACH DATABASE zabbix ENGINE = Ordinary;
ATTACH 也可以建库，但是metadata目录下不会生成.sql文件，一般用于metadata元数据sql文件被删除后，恢复库表结构使用
三、创建本地表
CREATE TABLE test02( id UInt16,col1 String,col2 String,create_date date ) ENGINE = MergeTree(create_date, (id), 8192);
ENGINE：是表的引擎类型，
MergeTree：最常用的，MergeTree要求有一个日期字段，还有主键。
Log引擎没有这个限制，也是比较常用。
ReplicatedMergeTree：MergeTree的分支，表复制引擎。
Distributed：分布式引擎。
create_date：是表的日期字段，一个表必须要有一个日期字段。
id：是表的主键，主键可以有多个字段，每个字段用逗号分隔。
8192：是索引粒度，用默认值8192即可。
四、创建分布式表
CREATE TABLE distributed_table AS table ENGINE = Distributed(cluster, db, table, rand());
cluster：配置文件中的群集名称。
db：库名。
table：本地表名。
rand()：分片方式：随机。
intHash64():分片方式：指定字段做hash。
Distribute引擎会选择每个分发到的Shard中的”健康的”副本执行SQL
五、DDL
如果想按集群操作，需要借助zookeeper，在config.xml中添加配置
<distributed_ddl>
<path>/clickhouse/task_queue/ddl</path>
</distributed_ddl>
一个节点创建表，会同步到各个节点
CREATE TABLE db.table [ON CLUSTER cluster] (...)
添加、删除、修改列
ALTER TABLE [db].table [ON CLUSTER cluster] ADD|DROP|MODIFY COLUMN ...
rename 支持*MergeTree和Distributed
rename table db.table1 to db.table2 [ON CLUSTER cluster]
truncate table db.table;不支持Distributed引擎
六、delete/update 不支持Distributed引擎
ALTER TABLE [db.]table DELETE WHERE filter_expr...
ALTER TABLE [db.]table UPDATE column1 = expr1 [, ...] WHERE ...
七、分区表
按时间分区：
toYYYYMM(EventDate)：按月分区
toMonday(EventDate)：按周分区
toDate(EventDate)：按天分区
按指定列分区：
PARTITION BY cloumn_name
对分区的操作：
alter table test1 DROP PARTITION [partition] #删除分区
alter table test1 DETACH PARTITION [partition]#下线分区
alter table test1 ATTACH PARTITION [partition]#恢复分区
alter table .test1 FREEZE PARTITION [partition]#备份分区
八、数据同步
- 采用remote函数
insert into db.table select * from remote('目标IP',db.table,'user','passwd')
- csv文件导入clickhouse
cat test.csv | clickhouse-client -u user --password password --query="INSERT INTO db.table FORMAT CSV"
- 同步mysql库中表
CREATE TABLE tmp ENGINE = MergeTree ORDER BY id AS SELECT * FROM mysql('hostip:3306', 'db', 'table', 'user', 'passwd') ;
4） clickhouse-copier 工具
九、时间戳转换
select toUnixTimestamp('2018-11-25 00:00:02');
select toDateTime(1543075202);
十、其他事项
- clickhouse的cluster环境中，每台server的地位是等价的，即不存在master-slave之说，是multi-master模式。
- 各replicated表的宿主server上要在hosts里配置其他replicated表宿主server的ip和hostname的映射。
- 上面描述的在不同的server上建立全新的replicated模式的表，如果在某台server上已经存在一张replicated表，并且表中已经有数据，这时在另外的server上执行完replicated建表语句后，已有数据会自动同步到其他server上面。
- 如果zookeeper挂掉，replicated表会切换成read-only模式，不再进行数据同步，系统会周期性的尝试与zk重新建立连接。
- 如果在向一张replicated表insert数据的时候zookeeper挂掉，这时候会抛一个异常，等到与zk重新建立连接以后，系统（其他replicated表所在server）会检查本地文件与预期文件（保存在zk上）的差别，如果是轻微的差别，直接同步覆盖，如果发现有数据块损坏或者识别不了，则将这些数据文件移动到“detached”子目录，然后重新根据zk所记录的文件信息进行副本的同步。
- drop掉某一台server上的replicated表，不会对其他server上面的replicated表造成影响。