clickhouse 常用命令
一、导入数据1、同步mysql库中表CREATE TABLE tab1 ENGINE = MergeTree ORDER BY id AS SELECT * FROM mysql('hostip:3306', 'db', 'table', 'user', 'passwd') ;注：id mysql中的主键2、csv文件导入clickhouse2.1、创建表CREATE TABLE tab1(
eventDate Date,
impid UInt64,
uid String,
idfa String,
imei String
) ENGINE=MergeTree(eventDate, (impid, eventDate), 8192)
一般情况下, 都建议使用 MergeTree 引擎. 这个引擎必须要有一个 Date 的列来作为索引, 即上面的 eventDate.2.2、导入CSV数据cat test.csv | clickhouse-client -u user --password password --query="INSERT INTO db.tab1 FORMAT CSV";
指定分隔符cat test.csv | clickhouse-client -u user --password password --format_csv_delimiter="|" --query="INSERT INTO db.tab1 FORMAT CSV";
导入数据时忽略错误
clickhouse-client --input_format_allow_errors_num=100000 --input_format_allow_errors_ratio=0.2
--input_format_allow_errors_num : 是允许的错误数
--input_format_allow_errors_ratio : 是允许的错误率, 范围是 3、采用remote函数insert into db.tab1 select * from remote('目标IP',db.table,'user','passwd')4、clickhouse-copier 工具5、hdfs导入数据ClickHouse与Hadoop的兼容性不好，数据交互还是依靠将数据导出为固定格式的文件，然后将文件导入到ClickHouse中。
https://www.freesion.com/images/418/ad98d11dcafec2b6afde7506ddd054d2.png准备创建student.csv文件，添加内容如下：1,lis2,wangw3,zhaos上传到HDFS# hadoop fs -put student.csv /5.1、从HDFS读取数据从HDFS上读取数据类似于将HDFS作为外部存储，然后去拉取HDFS上的数据。
需要用到一个新的引擎HDFS：
CREATE TABLE hdfs_student_csv(
id Int8,
name String
)
Engine=HDFS('hdfs://hadoop01:9000/student.csv','csv');
但是数据实际上还是在HDFS上，如果关掉HDFS，他就会报错。5.2、从HDFS导入数据我们想要将读取到的数据保存到本地，只需要将读取数据的表导入其他的本地表。
创建一张表结构和hdfs_student_csv完全一致，但是表引擎无所谓。
CREATE TABLE student_local(
id Int8,
name String
)
Engine=TinyLog;导入数据：insert into student_local select * from hdfs_student_csv;6、INSERT INTO插入数据
主要用于向表中添加数据，基本格式如下：
INSERT INTO table [(c1, c2, c3)] VALUES (v11, v12, v13), (v21, v22, v23), ...
还可以使用select来写入数据：
INSERT INTO table [(c1, c2, c3)] SELECT ...
insert into t2 select * from t3不严格插入数据，没有出现的列自动填充为默认值
INSERT INTO table [(c1, c2, c3)] VALUES (v11, v12, v13), (v21, v22)
严格插入数据，每一列都必须出现在上面
INSERT INTO table [(c1, c2, c3)] FORMAT Values (v11, v12, v13), (v21, v22, v23)ClickHouse不支持的修改数据的查询：UPDATE, DELETE, REPLACE, MERGE, UPSERT, INSERT UPDATE。二、导出数据1、导出 CSV 数据
clickhouse-client --query="select uid, idfa, imei from (select impid, uid from tab1 where impid >= 15289903030261609347 and impid <= 15289904230261609347) any inner join (select impid, idfa, imei from tab1 where impid >= 15289903030261609347 and impid <= 15289904230261609347) using(impid) format CSV" > 9c9dc608-269b-4f02-b122-ef5dffb2669d.log三、删除库、表、数据、分区
1、删除库2、删除表
drop table tabl;删除集群多个节点同一张表drop table tablon cluster clickhouse_cluster;3、删除数据删除表的数据，对主键支持的可以，非主键有时数据删除有问题
删除指定数据
ALTER TABLE <table> DELETE WHERE <filter expression>
全部删除
您始终必须指定过滤器表达式。如果要通过Mutation删除所有数据，请指定始终为true的内容，例如：
ALTER TABLE <table> DELETE WHERE 1=1truncate table tabl;清理集群表数据truncate table lmmbase.user_label_uid on cluster crm_4shards_1replicas;4、删除分区按时间分区：
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 tab1 DROP PARTITION #删除分区
alter table tab1 DETACH PARTITION #下线分区
alter table tab1 ATTACH PARTITION #恢复分区MergeTree 引擎中删除分区
注意, 默认情况下 mergeTree 引擎是按月分区的, 删除分区的格式为 201808
如果想修改为按日分区, 则在建表时加上:
ENGINE = MergeTree PARTITION BY eventDate ORDER BY imp_id SETTINGS index_granularity = 8192;
然后就可以:alter table xxx drop partition '2018-08-08';默认情况下, Clickhouse 不允许删除分区或表的大小大于 50GB 的分区或表. 可以通过修改server的配置文件来永久配置. 也可以临时设置一下来删除而不用重启服务.
永久配置
sudo vim /etc/clickhouse-server/config.xml
然后注释掉下面两行
<!-- <max_table_size_to_drop>0</max_table_size_to_drop> -->
<!-- <max_partition_size_to_drop>0</max_partition_size_to_drop> -->
0表示不限制. 或者你可以设置为你想限制的最大的大小.
临时设置
创建个标志文件:
sudo touch '/home/username/clickhouse/flags/force_drop_table' && sudo chmod 666 '/home/username/clickhouse/flags/force_drop_table'
创建好之后, 就可以执行上面的删除分区或表的命令了.四、更新ALTER只支持MergeTree系列，Merge和Distributed引擎的表，基本语法：ALTER TABLE .name ADD|DROP|MODIFY COLUMN ...参数解析：ADD COLUMN – 向表中添加新列DROP COLUMN – 在表中删除列MODIFY COLUMN – 更改列的类型1、更新数据也可以用类似的方法进行变异（UPDATE）
ALTER TABLE <table> UPDATE column1 = expr1 [, ...] WHERE <filter expression>2、变更表名rename table tabl1 to tabl2;3、添加新列alter table tab1 add column age UInt32 default 0;4、更改列的类型alter table tab1modify column age UInt165、删除age列alter table tab1 drop column age6、查看表结构desc tabl; 五、表创建1、创建本地表
drop TABLE if exists idc.web_element_detail_dist on CLUSTER idc_cluster ;
drop TABLE if exists idc.web_element_detail on CLUSTER idc_cluster ;
CREATE TABLE if not exists idc.web_element_detail on CLUSTER idc_cluster (
`task_id` UInt64 COMMENT '拨测任务id',
`target` String COMMENT '域名/网址',
`target_name` String COMMENT '网址名称',
`element` String COMMENT '元素名称',
`report_time` DateTime COMMENT '上报时间',
`net_type` String COMMENT '网络接入方式',
`probe_id` String COMMENT '探针id',
`opt_type` String COMMENT '运营商类型',
`opt_name` String COMMENT '运营商名称',
`province_id` UInt32 COMMENT '省份编码',
`province_name` String COMMENT '省份名称',
`city_id` UInt32 COMMENT '地市编码',
`city_name` String COMMENT '地市名称',
`area_id` UInt32 COMMENT '区县编码',
`area_name` String COMMENT '区县名称',
`busi_type` String COMMENT '业务类型',
`element_num` String COMMENT '元素个数',
`idc_ip` String COMMENT '目标ip地址',
`idc_delay` Float32 COMMENT 'idc延迟',
`idc_size` Float32 COMMENT 'idc大小' ,
`ip_opt_type` String COMMENT '目标运营商类型',
`ip_opt_name` String COMMENT '目标运营商名称',
`ip_province_id` UInt32 COMMENT '目标IP省份编码',
`ip_province_name` String COMMENT '目标IP省份名称',
`ip_city_id` UInt32 COMMENT '目标IP地市编码',
`ip_city_name` String COMMENT '目标IP地市名称',
`ip_area_id` UInt32 COMMENT '目标IP区县编码',
`ip_area_name` String COMMENT '目标IP区县名称',
`five_min` UInt32,
`ten_min` UInt32,
`half_hour` UInt32,
`one_hour` UInt32,
`four_hour` UInt32,
`half_day` UInt32 ) ENGINE = MergeTree() PARTITION BY (task_id, toYYYYMMDD(report_time)) ORDER BY (target, report_time) SETTINGS index_granularity = 8192;
2、创建分布式表
CREATE TABLE idc.web_element_detail_diston CLUSTER idc_cluster AS idc.web_element_detail ENGINE = Distributed(idc_cluster, idc, web_element_detail, rand()); 六、检查表数据损坏CHECK TABLE
检查表中的数据是否损坏，他会返回两种结果：
0 – 数据已损坏
1 – 数据完整
该命令只支持Log，TinyLog和StripeLog引擎。七、join 表性能join 表性能
切记, 要用大表 join 小表. (不知道具体为什么, 从经验上看, 用大表作为驱动表, 性能远远快于用小表作为驱动表). (MySQL 里的话, 则是小表驱动大表).
优化 distinct count
之前
select yob, count(), count(distinct uid, idfa, imei) from nginx_bid_log where eventDate='2018-9-1' group by yob;
之后
select yob, count(), count(distinct(sipHash64(concat(uid, idfa, imei)))) from nginx_bid_log where eventDate='2018-9-1' group by yob;
查看数据分布
select histogram(100)(upstream_resp_time) from (select upstream_resp_time from nginx_bid_log where eventDate = '2018-12-13') format CSV;
histogram(100) 表示组距100 (即分成100等份的的分布) , 后面的 upstream_resp_time 是你的列名, 即按这个列的数据来进行统计. select upstream_resp_time, bar(列名, 最小值, 最大, step) from tableXX;
显示简单的图形.
hex 十六进制 转换为 十进制
SELECT reinterpretAsInt64(reverse(unhex('123')));
md5 分区
# 一
SELECT reinterpretAsInt64(reverse(unhex(substring(md5_field, 1, 1))));
# 二, md5 => hex => 十进制 => 取模
SELECT modulo(reinterpretAsInt64(reverse(unhex(substring(md5_field, 1, 1)))), 5);
#查看所有分区
SELECT
database,
table,
partition,
name,
active
FROM system.parts
WHERE table = 'table_name'Clickhouse删除分区命令: 分区name
alter table sip.ngfw_access_tuple_all_20y DROP PARTITION '2020-05-01';Clickhouse统计当日数据：
SELECT count() FROM log.netflow WHERE toDate(record_time) = '{}';
#查看库表容量，压缩率等
select
sum(rows) as row,--总行数
formatReadableSize(sum(data_uncompressed_bytes)) as ysq,--原始大小
formatReadableSize(sum(data_compressed_bytes)) as ysh,--压缩大小
round(sum(data_compressed_bytes) / sum(data_uncompressed_bytes) * 100, 0) ys_rate--压缩率
from system.parts#查看各库表指标(字节显示)：大小，行数，日期，落盘数据大小，压缩前，压缩后大小
select database,
table,
sum(bytes) as size,
sum(rows) as rows,
min(min_date) as min_date,
max(max_date) as max_date,
sum(bytes_on_disk) as bytes_on_disk,
sum(data_uncompressed_bytes) as data_uncompressed_bytes,
sum(data_compressed_bytes) as data_compressed_bytes,
(data_compressed_bytes / data_uncompressed_bytes) * 100 as compress_rate,
max_date - min_date as days,
size / (max_date - min_date) as avgDaySize
from system.parts
where active
and database = 'db_name'
and table = 'table_name'
group by database, table
#查看各库表指标(GB显示)：大小，行数，日期，落盘数据大小，压缩前，压缩后大小
select
database,
table,
formatReadableSize(size) as size,
formatReadableSize(bytes_on_disk) as bytes_on_disk,
formatReadableSize(data_uncompressed_bytes) as data_uncompressed_bytes,
formatReadableSize(data_compressed_bytes) as data_compressed_bytes,
compress_rate,
rows,
days,
formatReadableSize(avgDaySize) as avgDaySize
from
(
select
database,
table,
sum(bytes) as size,
sum(rows) as rows,
min(min_date) as min_date,
max(max_date) as max_date,
sum(bytes_on_disk) as bytes_on_disk,
sum(data_uncompressed_bytes) as data_uncompressed_bytes,
sum(data_compressed_bytes) as data_compressed_bytes,
(data_compressed_bytes / data_uncompressed_bytes) * 100 as compress_rate,
max_date - min_date as days,
size / (max_date - min_date) as avgDaySize
from system.parts
where active
and database = 'db_name'
and table = 'tb_name'
group by
database,
table
)
#查看表中数据大小：SELECT column,
any(type),
sum(column_data_compressed_bytes) AS compressed,
sum(column_data_uncompressed_bytes) AS uncompressed,
sum(rows)
FROM system.parts_columns
WHERE database = 'db_name'
and table = 'table_name'
AND active
GROUP BY column
ORDER BY column ASC
#python 模块地址
/usr/lib64/python2.7/site-packages/clickhouse#删除表
DROP table db.tb#全流量元数据建表
"CREATE TABLE IF NOT EXISTS slb.netflow_25E_io_test (src_ip IPv6, src_port UInt16, dst_ip IPv6, dst_port UInt16, app_crc UInt32, request_flow Int64, response_flow Int64, record_time DateTime) ENGINE = MergeTree() PARTITION BY toDate(record_time) ORDER BY record_time SETTINGS index_granularity = 8192"#批处理 SQL 语句执行，文件插入
#cat 读取文件流，作为 INSERT 数据输入
cat /data/test_fetch.tsv | clickhouse-client --query "INSERT INTO test_fetch FORMAT TSV"#重定向输出
clickhouse-client --query="SELECT * FROM test_fetch" > /data/test_fetch.tsv"#多条SQL语句,分号间隔，依次输出
clickhouse-client -h 127.0.0.1 --multiquery --query="SELECT 1;SELECT 2;SELECT 3;"--host -h 地址
--port 端口
--user -u
--password
--database -d
--query
--multiquery -n
--time -t 打印每条sql执行时间#建库
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS db_name #数据库支持的五种引擎
Ordinary 默认
Dictionary 字典引擎
Memory 内存引擎,存放临时数据，此库下的数据表只停留在内存中，不涉及磁盘操作，重启数据消失
Lazy 日志引擎，该数据库下只能使用Log 系列的表引擎
MySQL mysql引擎，该数据库会自动拉取远端MySQL中的数据，并为他们创建MySQL的表引擎的数据表CREATE DATABASE DB_TEST;
默认数据库实质是磁盘的一个文件目录，建库语句执行后 ck 会在安装路径下创建 DB_TEST 数据库的文件目录
#pwd
/chbase/data
#ls
DB_TEST default system#删库
DROP DATABASE db_name;#建表
CREATE TABLE table_name (
name1 ,
name2....
.....
) ENGINE = engine;#复制其他表结构
CREATE TABLE new_tb AS old_tb
#eg:
create table if not exists new_tb as default.hits_v1 engine = TinyLog;#SELECT 语句复制表，并 copy 数据
CREATE TABLE IF NOT EXISTS new_tb ENGINE = engine AS SELECT .....
#eg:
create table if not exists new_tb engine=Memory as select * from default.hits_v1#删除表
DROP TABLE tb_name;#按照分区表查询，提高查询速度
SELECT * FROM partition_name WHERE record_time = '2020-06-17';#删除字段
ALTER TABLE tb_name DROP COLUMN name
alter table test_v1 drop column URL;#移动表/重命名表 - 类 Linux mv 命令
RENAME TABLE tb_name11 TO tb_name12, tb_name21 TO tb_name22,.....
#eg:
rename table default.test_v1 to db_test.test_v2;#清空数据表
TRUNCATE TABLE tb_name
#eg:
truncate table db_test.test_v2#查询分区信息
SELECT partition_id,name,table,database FROM system.parts where table = 'partition_name';#删除分区
ALTER TABLE tb_name DROP PARTITION partition_expr#卸载分区 DETACH 语句
ALTER TABLE tb_name DETACH PARTITION partition_expr;
#eg: 如下语句将卸载整个2020年6月的数据
alter table tb_nama detach partition '202006';
#被卸载的数据移动到
#pwd
/chbase/data/data/default/partition_v2/detached 目录下
分区一旦移动到 detached 子目录，代表它脱离了 Clickhouse 的管理，clickhouse 并不会主动清理这些文件，只能自己删除，除非重新装载它们#重新装载分区
ALTER TABLE partition_v2 ATTACH PARTITION '202006';#分布式DDL执行 只需要加上 ON CLUSTER cluster_name 即可：
一条普通DDL语句转换分布式执行,如下语句将会对 ch_cluster 集群内的所有节点广播这条 DDL 语句：
CREATE TABLE partition_v3 ON CLUSTER ch_cluster(
ID String,
URL String,
EventTime Data
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(EventTime)
ORDER BY ID#数据写入 INSERT 语句，三种方式
1.常规,多行数据后面逗号依次展开
INSERT INTO table [(c1,c2,c3...)] values (v11,v12,v13...),(v21,v22,v23...),.....
同时支持表达式及函数
insert into partition_v2 values ('a0014',toString(1+2),now());2.使用指定格式的语法
INSERT INTO table [(c1,c2,c3...)] FORMAT format_name data_set;
#eg CSV 格式为例：
INSERT INTO partition_v2 FORMAT CSV \
'A0017','url1','2020-06-01'\
'A0018','url2','2020-06-03'\3.使用 SELECT 子句
INSERT INTO table [(c1,c2,c3...)] SELECT * FROM partition_v1
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