一、数据类型
支持整数、浮点数、字符型、日期、枚举值、数组等多种数据类型。
二、类型列表
| 类别 | 名称 | 类型标识 | 数据范围或描述 |
| 整数 | 单字节整数 | Int8 | [-128，127] |
| | 双字节整数 | Int16 | [-32768，32767] |
| | 四字节整数 | Int32 | [-2147483648，2147483647] |
| | 八字节整数 | Int64 | [-9223372036854775808，9223372036854775807] |
| | 无符号单字节整数 | UInt8 | [0，255] |
| | 无符号双字节整数 | UInt16 | [0，65535] |
| | 无符号四字节整数 | UInt32 | [0，4294967295] |
| | 无符号八字节整数 | UInt64 | [0，18446744073709551615] |
| 浮点数 | 单精度浮点数 | Float32 | 浮点数有效数字6 – 7位 |
| | 双精度浮点数 | Float64 | 浮点数有效数字15 – 16位 |
| | 自定义浮点 | Decimal32(S) | 浮点数有效数字 S，S 取值范围[1，9] |
| | | Decimal64(S) | 浮点数有效数字 S，S 取值范围[10，18] |
| | | Decimal128(S) | 浮点数有效数字 S，S 取值范围[19，38] |
| 字符型 | 任意长度字符 | String | 不限定字符串长度 |
| | 固定长度字符 | FixedString(N) | 固定长度的字符串 |
| | 唯一标识 UUID 类型 | UUID | 通过内置函数 generateUUIDv4 生成唯一的标识符 |
| 时间类型 | 日期类型 | Date | 存储年月日时间，格式 yyyy-MM-dd |
| | 时间戳类型（秒级） | DateTime(timezone) | Unix 时间戳，精确到秒 |
| | 时间戳类型（自定义） | DateTime(precision, timezone) | 可以指定时间精度 |
| 枚举类型 | 单字节枚举 | Enum8 | 取值范围为[-128，127]，共256个值 |
| | 双字节枚举 | Enum16 | 取值范围为[-32768，32767]，共65536个值 |
| 数组类型 | 数组类型 | Array(T) | 表示由 T 类型组成的数组类型，不推荐使用嵌套数组 |
四、枚举类型应用
存储某站点用户的性别信息。
CREATE TABLE user (uid Int16, name String, gender Enum('male'=1, 'female'=2)) ENGINE=Memory;INSERT INTO user VALUES (1, 'Gary', 'male'), (2, 'Jaco', 'female');# 查询数据SELECT * FROM user;┌─uid─┬─name─┬─gender─┐│ 1 │ Gary │ male ││ 2 │ Jaco │ female │└─────┴──────┴────────┘# 使用CAST函数查询枚举整数值SELECT uid, name, CAST(gender, 'Int8') FROM user;┌─uid─┬─name─┬─CAST(gender, 'Int8')─┐│ 1 │ Gary │ 1 ││ 2 │ Jaco │ 2 │└─────┴──────┴──────────────────────┘
五、数组类型应用
某站点记录每天登录用户的 ID，用来分析活跃用户。
CREATE TABLE userloginlog (logindate Date, uids Array(String)) ENGINE=TinyLog;INSERT INTO userloginlog VALUES ('2020-01-02', ['Gary', 'Jaco']), ('2020-02-03', ['Jaco', 'Sammie']);# 查询结果SELECT * FROM userloginlog;┌──logindate─┬─uids──────────────┐│ 2020-01-02 │ ['Gary','Jaco'] ││ 2020-02-03 │ ['Jaco','Sammie'] │└────────────┴───────────────────┘
六、创建数据库或表
使用 CREATE 语句来完成数据库或表的创建。
CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER cluster] [ENGINE = engine(…)]CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]( name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [compression_codec] [TTL expr1], name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [compression_codec] [TTL expr2], …) ENGINE = engine
数据库和表都支持本地和分布式两种，分布式方式的创建有以下两种方法：
·在每台 clickhouse-server 所在机器上都执行创建语句。
·在集群的任意一个机器上使用 ON CLUSTER 语句创建库表，命令执行成功时当前 V-cluster 的各节点库表均创建成功。
当使用 clickhouse-client 进行查询时，若在 A 机上查询 B 机的本地表则会报错“Table xxx doesn't exist..”。若希望集群内的所有机器都能查询某张表，推荐使用分布式表。
相关产品文档 CREATE Queries。
七、查询
使用 SELECT 语句来完成数据查询。
SELECT [DISTINCT] expr_list[FROM [db.]table | (subquery) | table_function] [FINAL][SAMPLE sample_coeff][GLOBAL] [ANY|ALL] [INNER|LEFT|RIGHT|FULL|CROSS] [OUTER] JOIN (subquery)|table USING columns_list[PREWHERE expr][WHERE expr][GROUP BY expr_list] [WITH TOTALS][HAVING expr][ORDER BY expr_list][LIMIT [offset_value, ]n BY columns][LIMIT [n, ]m][UNION ALL …][INTO OUTFILE filename][FORMAT format]
相关产品文档 SELECT Queries Syntax。
八、批量写入
使用 INSERT INTO 语句来完成数据写入。
INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] VALUES (v11, v12, v13), (v21, v22, v23), …INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] SELECT …
相关产品文档 INSERT-INTO。
九、删除数据
使用 DROP 或 TRUNCATE 语句来完成数据删除。
注意：DROP 删除元数据和数据，TRUNCATE 只删除数据。
DROP DATABASE [IF EXISTS] db [ON CLUSTER cluster]DROP [TEMPORARY] TABLE [IF EXISTS] [db.]name [ON CLUSTER cluster]TRUNCATE TABLE [IF EXISTS] [db.]name [ON CLUSTER cluster]
十、修改表结构
使用 ALTER 语句来完成表结构修改。
# 对表的列操作ALTER TABLE [db].name [ON CLUSTER cluster] ADD COLUMN [IF NOT EXISTS] name [type] [default_expr] [codec] [AFTER name_after]ALTER TABLE [db].name [ON CLUSTER cluster] DROP COLUMN [IF EXISTS] nameALTER TABLE [db].name [ON CLUSTER cluster] CLEAR COLUMN [IF EXISTS] name IN PARTITION partition_nameALTER TABLE [db].name [ON CLUSTER cluster] COMMENT COLUMN [IF EXISTS] name 'comment'ALTER TABLE [db].name [ON CLUSTER cluster] MODIFY COLUMN [IF EXISTS] name [type] [default_expr] [TTL]# 对表的分区操作ALTER TABLE table_name DETACH PARTITION partition_exprALTER TABLE table_name DROP PARTITION partition_exprALTER TABLE table_name CLEAR INDEX index_name IN PARTITION partition_expr# 对表的属性操作ALTER TABLE table-name MODIFY TTL ttl-expression
相关产品文档 ALTER。
十二、SHOW 语句
展现数据库、处理列表、表、字典等信息。
SHOW DATABASES [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format]SHOW PROCESSLIST [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format]SHOW [TEMPORARY] TABLES [{FROM | IN} <db>] [LIKE '<pattern>' | WHERE expr] [LIMIT <N>] [INTO OUTFILE <filename>] [FORMAT <format>]SHOW DICTIONARIES [FROM <db>] [LIKE '<pattern>'] [LIMIT <N>] [INTO OUTFILE <filename>] [FORMAT <format>]
相关产品文档 SHOW Queries。
十三、DESCRIBE 语句
查看表的元数据信息。
DESC|DESCRIBE TABLE [db.]table [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format]
十四、函数
函数有两种类型：常规函数和聚合函数，区别是常规函数可以通过一行数据产生结果，聚合函数则需要一组数据来产生结果。
十六、算数函数
数据表中各字段参与数学计算函数。
| 函数名称 | 用途 | 使用场景 |
| plus(a, b), a + b | 计算两个字段的和 | plus(table.field1, table.field2) |
| minus(a, b), a – b | 计算两个字段的差 | minus(table.field1, table.field2) |
| multiply(a, b), a * b | 计算两个字段的积 | multiply(table.field1, table.field2) |
| divide(a, b), a / b | 计算两个字段的商 | divide(table.field1, table.field2) |
| modulo(a, b), a % b | 计算两个字段的余数 | modulo(table.field1, table.field2) |
| abs(a) | 取绝对值 | abs(table.field1) |
| negate(a) | 取相反数 | negate(table.field1) |
十七、比较函数
| 函数名称 | 用途 | 使用场景 |
| =, == | 判断是否相等 | table.field1 = value |
| !=, <> | 判断是否不相等 | table.field1 != value |
| > | 判断是否大于 | table.field1 > value |
| >= | 判断是否大于等于 | table.field1 >= value |
| < | 判断是否小于 | table.field1 < value |
| <= | 判断是否小于等于 | table.field1 <= value |
十八、逻辑运算函数
| 函数名称 | 用途 | 使用场景 |
| AND | 两个条件都必须满足 | – |
| OR | 两个条件满足其中之一 | – |
| NOT | 取条件判断的相反 | – |
十九、类型转换函数
转换函数可能会溢出，溢出后的数字与 C 语言中数据类型保持一致。
| 函数名称 | 用途 | 使用场景 |
| toInt(8|16|32|64) | 将字符型转化为整数型 | toInt8('128') 结果为-127 |
| toUInt(8|16|32|64) | 将字符型转化为无符号整数型 | toUInt8('128') 结果为128 |
| toInt(8|16|32|64)OrZero | 将整数字符型转化为整数型，异常时返回0 | toInt8OrZero('a') 结果为0 |
| toUInt(8|16|32|64)OrZero | 将整数字符型转化为整数型，异常时返回0 | toUInt8OrZero('a') 结果为0 |
| toInt(8|16|32|64)OrNull | 将整数字符型转化为整数型，异常时返回 NULL | toInt8OrNull('a') 结果为 NULL |
| toUInt(8|16|32|64)OrNull | 将整数字符型转化为整数型，异常时返回 NULL | toUInt8OrNull('a') 结果为 NULL |
浮点数类型或日期类型也有上述类似的函数。
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20、日期函数
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21、字符串函数
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22、UUID
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23、JSON 处理函数
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24、聚合函数
| 函数名称 | 用途 | 使用场景 |
| count | 统计行数或者非 NULL 值个数 | count(expr)、COUNT(DISTINCT expr)、count()、count(*) |
| any(x) | 返回第一个遇到的值，结果不确定 | any(column) |
| anyHeavy(x) | 基于 heavy hitters 算法，返回经常出现的值。通常结果不确定 | anyHeavy(column) |
| anyLast(x) | 返回最后一个遇到的值，结果不确定 | anyLast(column) |
| groupBitAnd | 按位与 | groupBitAnd(expr) |
| groupBitOr | 按位或 | groupBitOr(expr) |
| groupBitXor | 按位异或 | groupBitXor(expr) |
| groupBitmap | 求基数（cardinality） | groupBitmap(expr) |
| min(x) | 求最小值 | min(column) |
| max(x) | 求最大值 | max(x) |
| argMin(arg, val) | 返回 val 最小值行的 arg 的值 | argMin(c1, c2) |
| argMax(arg, val) | 返回 val 最大值行的 arg 的值 | argMax(c1, c2) |
| sum(x) | 求和 | sum(x) |
| sumWithOverflow(x) | 求和，结果溢出则返回错误 | sumWithOverflow(x) |
| sumMap(key, value) | 用于数组类型，对相同 key 的 value 求和，返回两个数组的 tuple，第一个为排序后的 key，第二个为对应 key 的 value 之和 | – |
| skewPop | 求偏度 | skewPop(expr) |
| skewSamp | 求样本偏度 | skewSamp(expr) |
| kurtPop | 求峰度 | kurtPop(expr) |
| kurtSamp | 求样本峰度 | kurtSamp(expr) |
| timeSeriesGroupSum(uid, timestamp, value) | 对 uid 分组的时间序列对应时间点求和，求和前缺失的时间点线性插值 | – |
| timeSeriesGroupRateSum(uid, ts, val) | 对 uid 分组的时间序列对应时间点的变化率求和 | – |
| avg(x) | 求平均值 | – |
| uniq | 计算不同值的近似个数 | uniq(x[, …]) |
| uniqCombined | 计算不同值的近似个数，相比 uniq 消耗的内存更少，精度更高，但是性能稍差 | uniqCombined(HLL_precision)(x[, …])、uniqCombined(x[, …]) |
| uniqCombined64 | uniqCombined 的 64bit 版本，结果溢出的可能性降低 | – |
| uniqHLL12 | 计算不同值的近似个数，不建议使用。请用 uniq、uniqCombined | – |
| uniqExact | 计算不同值的精确个数 | uniqExact(x[, …]) |
| groupArray(x), groupArray(max_size)(x) | 返回 x 取值的数组，数组大小可由 max_size 指定 | – |
| groupArrayInsertAt(value, position) | 在数组的指定位置 position 插入值 value | – |
| groupArrayMovingSum | – | – |
| groupArrayMovingAvg | – | – |
| groupUniqArray(x), groupUniqArray(max_size)(x) | – | – |
| quantile | – | – |
| quantileDeterministic | – | – |
| quantileExact | – | – |
| quantileExactWeighted | – | – |
| quantileTiming | – | – |
| quantileTimingWeighted | – | – |
| quantileTDigest | – | – |
| quantileTDigestWeighted | – | – |
| median | – | – |
| quantiles(level1, level2, …)(x) | – | – |
| varSamp(x) | – | – |
| varPop(x) | – | – |
| stddevSamp(x) | – | – |
| stddevPop(x) | – | – |
| topK(N)(x) | – | – |
| topKWeighted | – | – |
| covarSamp(x, y) | – | – |
| covarPop(x, y) | – | – |
| corr(x, y) | – | – |
| categoricalInformationValue | – | – |
| simpleLinearRegression | – | – |
| stochasticLinearRegression | – | – |
| stochasticLogisticRegression | – | – |
| groupBitmapAnd | – | – |
| groupBitmapOr | – | – |
| groupBitmapXor | – | – |
25、字典
一个字典是一个映射（key -> attributes），能够作为函数被用于查询，相比引用（reference）表 JOIN 的方式更简单和高效。
数据字典有两种，一个是内置字典，另一个是外置字典。
26、内置字典
支持一种 内置字典 geobase，支持的函数可参考 Functions for working with Yandex.Metrica dictionaries。
27、外置字典
可以从多个数据源添加 外置字典，支持的数据源可参考 Sources Of External Dictionaries。