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如何按数组列内容过滤clickhouse表?

在clickhouse中,可以使用WHERE子句按数组列内容过滤表。具体步骤如下:

  1. 创建一个包含数组列的表。例如,创建一个名为my_table的表,其中包含一个名为my_array的数组列:CREATE TABLE my_table ( id Int32, my_array Array(String) ) ENGINE = MergeTree() ORDER BY id;
  2. 插入数据到表中:INSERT INTO my_table (id, my_array) VALUES (1, ['apple', 'banana', 'orange']), (2, ['apple', 'grape']), (3, ['banana', 'orange']), (4, ['apple']);
  3. 使用WHERE子句按数组列内容过滤表。例如,按数组列my_array中包含特定元素'apple'的行进行过滤:SELECT * FROM my_table WHERE 'apple' IN my_array;

这将返回包含'apple'的行:

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┌─id─┬─my_array───────────┐

│ 1 │ ['apple','banana',… │

│ 2 │ 'apple','grape' │

│ 4 │ 'apple' │

└────┴────────────────────┘

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另外,也可以使用NOT IN操作符来过滤不包含特定元素的行:

代码语言:txt
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SELECT *

FROM my_table

WHERE 'apple' NOT IN my_array;

代码语言:txt
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这将返回不包含'apple'的行:

代码语言:txt
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┌─id─┬─my_array───────────┐

│ 3 │ 'banana','orange' │

└────┴────────────────────┘

代码语言:txt
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需要注意的是,clickhouse中的数组列是有序的,因此可以使用INNOT IN操作符来检查数组中是否包含特定元素。此外,clickhouse还提供了其他一些数组函数和操作符,可以对数组列进行更复杂的操作和过滤。

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ClickHouse深度解析,收藏这一篇就够了~

五、核心概念 5.1.表引擎(Engine) 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。 5.2.表分区(Partition) 表中的数据可以按照指定的字段分区存储,每个分区在文件系统中都是都以目录的形式存在。常用时间字段作为分区字段,数据量大的表可以按照小时分区,数据量小的表可以在按照天分区或者月分区,查询时,使用分区字段作为Where条件,可以有效的过滤掉大量非结果集数据。 5.3.分片(Shard) 一个分片本身就是ClickHouse一个实例节点,分片的本质就是为了提高查询效率,将一份全量的数据分成多份(片),从而降低单节点的数据扫描数量,提高查询性能。 5.4. 复制集(Replication) 简单理解就是相同的数据备份,在CK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。 5.5.集群(Cluster) 可以使用多个ClickHouse实例组成一个集群,并统一对外提供服务。 六、主要表引擎深入解析 6.1.TinyLog 最简单的表引擎,用于将数据存储在磁盘上,每列都存储在单独的压缩文件中,写入时,数据附加到文件末尾. 缺点:(1)没有并发控制(没有做优化,同时写会数据会损坏,报错) (2)不支持索引 (3)数据存储在磁盘上 优点:(1)小表节省空间 (2)数据写入,只查询,不做增删改操作创建表: create table stu1(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog 6.2. Memory 内存引擎,数据以未压缩的原始形式直接保存在内存中,服务器重启,数据会消失,读写操作不会相互阻塞,不支持索引。建议上限1亿行的场景。优点:简单查询下有非常高的性能表现(超过10G/s) 创建表: create table stu1(id Int8, name String)ENGINE=Merge(db_name, 'regex_tablename') 6.3.Merge 本身不存储数据,但可用于同时从任意多个其他的表中读取数据,读是自动并行的,不支持写入,读取时,那些真正被读取到数据的表的索引(如果有的话)会被占用,默认是本地表,不能跨机器。参数:一个数据库名和一个用于匹配表名的正则表达式 创建表: create table t1(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t2(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t3(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t (id UInt16, name String)ENGINE=Merge(currentDatabase(), ‘^t’) 6.4.MergeTree ck中最强大的表引擎MergeTree(合并树)和该系列(*MergeTree)中的其他引擎。使用场景:有巨量数据要插入到表中,高效一批批写入数据片段,并希望这些数据片段在后台按照一定规则合并。相比在插入时不断修改(重写)数据进行存储,会高效很多。优点:(1)数据按主键排序 (2)可以使用分区(如果指定了主键)(3)支持数据副本 (4)支持数据采样 创建表: ENGINE MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)) SAMPLE BY intHash32(UserID) SETTINGS index_granularity=8192

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