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ClickHouse04-ClickHouse基础数据类型与函数

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Posted by Claire on March 18, 2024

在认识一个数据库时，必须需要了解它所包含的数据结构有哪些，这样才能辅助进行表结构的设计。

相比传统的数据库，它有什么类似的数据结构，它又有什么特殊的数据结构呢？

数据类型

以下通过与 MySQL 和 PostgreSQL 横向对比一下常见的数据结构

类型 ClickHouse MySQL PostgreSQL
整型 UInt8, UInt16, UInt32, UInt64, UInt128, UInt256, Int8, Int16, Int32, Int64, Int128, Int256 TINYINT\SMALLINT\MEDIUMINT\INT\INTEGER\BIGINT smallint\integer\bigint
浮点型 Float32\Float64\Decimal FLOAT\DOUBLE\DECIMAL decimal\numeric
布尔型 Bool boolean boolean
字符型 String\FixedString CHAR\VARCHAR\TINYBLOB\TINYTEXT\BLOB\TEXT… varchar\char\text
时间类型 Date\Date32\DateTime\DateTime64 DATE\TIME\DATETIME\TIMESTAMP timestamp\date\interval
枚举 Enum ENUM\SET ENUM
空间数据 geo_point GEOMETRY, POINT, LINESTRING, POLYGON, MULTIPOINT, MULTILINESTRING, MULTIPOLYGON, GEOMETRYCOLLECTION point\line\lseg\box\path\polygon\circle

整型

signed int 数值范围：

  • Int8 — [-128 : 127]
  • Int16 — [-32768 : 32767]
  • Int32 — [-2147483648 : 2147483647]
  • Int64 — [-9223372036854775808 : 9223372036854775807]
  • Int128 — [-170141183460469231731687303715884105728 : 170141183460469231731687303715884105727]
  • Int256 — [-57896044618658097711785492504343953926634992332820282019728792003956564819968 : 57896044618658097711785492504343953926634992332820282019728792003956564819967]

别名:

  • Int8 — TINYINT, INT1, BYTE, TINYINT SIGNED, INT1 SIGNED.
  • Int16 — SMALLINT, SMALLINT SIGNED.
  • Int32 — INT, INTEGER, MEDIUMINT, MEDIUMINT SIGNED, INT SIGNED, INTEGER SIGNED.
  • Int64 — BIGINT, SIGNED, BIGINT SIGNED, TIME.
  • UInt Ranges
  • UInt8 — [0 : 255]
  • UInt16 — [0 : 65535]
  • UInt32 — [0 : 4294967295]
  • UInt64 — [0 : 18446744073709551615]
  • UInt128 — [0 : 340282366920938463463374607431768211455]
  • UInt256 — [0 : 115792089237316195423570985008687907853269984665640564039457584007913129639935]

Unsigned int 数值范围：

  • UInt8 — [0 : 255]
  • UInt16 — [0 : 65535]
  • UInt32 — [0 : 4294967295]
  • UInt64 — [0 : 18446744073709551615]
  • UInt128 — [0 : 340282366920938463463374607431768211455]
  • UInt256 — [0 : 115792089237316195423570985008687907853269984665640564039457584007913129639935]

别名:

  • UInt8 — TINYINT UNSIGNED, INT1 UNSIGNED.
  • UInt16 — SMALLINT UNSIGNED.
  • UInt32 — MEDIUMINT UNSIGNED, INT UNSIGNED, INTEGER UNSIGNED
  • UInt64 — UNSIGNED, BIGINT UNSIGNED, BIT, SET

浮点型

Float 对应关系：

  • Float32 — float.
  • Float64 — double.

别名:

  • Float32 — FLOAT, REAL, SINGLE.
  • Float64 — DOUBLE, DOUBLE PRECISION.
CREATE TABLE IF NOT EXISTS float_vs_decimal
(
   my_float Float64,
   my_decimal Decimal64(3)
)Engine=MergeTree ORDER BY tuple()

INSERT INTO float_vs_decimal SELECT round(randCanonical(), 3) AS res, res FROM system.numbers LIMIT 1000000; # Generate 1 000 000 random number with 2 decimal places and store them as a float and as a decimal

SELECT sum(my_float), sum(my_decimal) FROM float_vs_decimal;
> 500279.56300000014    500279.563

Decimal(P, S)， P - 精，有效范围： [ 1 ： 76 ]，S - 刻度，有效范围：[ 0 ： P ]:

  • P from [ 1 : 9 ] - for Decimal32(S)
  • P from [ 10 : 18 ] - for Decimal64(S)
  • P from [ 19 : 38 ] - for Decimal128(S)
  • P from [ 39 : 76 ] - for Decimal256(S)

Decimal 代表的数值范围：

  • Decimal32(S) - ( -1 * 10^(9 - S), 1 * 10^(9 - S) )
  • Decimal64(S) - ( -1 * 10^(18 - S), 1 * 10^(18 - S) )
  • Decimal128(S) - ( -1 * 10^(38 - S), 1 * 10^(38 - S) )
  • Decimal256(S) - ( -1 * 10^(76 - S), 1 * 10^(76 - S) )

布尔型

Bool值：true (1), false (0).

CREATE TABLE test_bool
(
    `A` Int64,
    `B` Bool
)
ENGINE = Memory;

INSERT INTO test_bool VALUES (1, true),(2,0);

SELECT * FROM test_bool;
┌─A─┬─B─────┐
│ 1 │ true  │
│ 2 │ false │
└───┴───────┘

字符型

String 类型有： LONGTEXT, MEDIUMTEXT, TINYTEXT, TEXT, LONGBLOB, MEDIUMBLOB, TINYBLOB, BLOB, VARCHAR, CHAR

定长String，例如：FixedString(16) for MD5, FixedString(32) for SHA256

时间型

常规使用：

CREATE TABLE dt
(
    `timestamp` Date,
    `event_id` UInt8
)
ENGINE = TinyLog;

枚举型

CREATE TABLE t_enum
(
    x Enum('hello' = 1, 'world' = 2)
)
ENGINE = TinyLog

空间数据

CREATE TABLE geo_point (p Point) ENGINE = Memory();
INSERT INTO geo_point VALUES((10, 10));
SELECT p, toTypeName(p) FROM geo_point;

JSON

类似PostgreSQL:

CREATE TABLE json
(
    o JSON
)
ENGINE = Memory

INSERT INTO json VALUES ('{"a": 1, "b": { "c": 2, "d": [1, 2, 3] }}')

UUID

类似于PostgreSQL，对分布式系统而言，这种标识符比序列能更好的提供唯一性保证

CREATE TABLE t_uuid (x UUID, y String) ENGINE=TinyLog

INSERT INTO t_uuid SELECT generateUUIDv4(), 'Example 1'

SELECT * FROM t_uuid

Arrays/Maps/元组(Tuple)/Set

数组类型(类似PostgreSQL)：

SELECT array(1, 2, NULL) AS x, toTypeName(x)

Map类型：

CREATE TABLE table_map (a Map(String, UInt64)) ENGINE=Memory;
INSERT INTO table_map VALUES ({'key1':1, 'key2':10}), ({'key1':2,'key2':20}), ({'key1':3,'key2':30});

Tuple:

SELECT tuple(1, 'a') AS x, toTypeName(x)

Set:

SELECT UserID IN (123, 456) FROM ...
SELECT (CounterID, UserID) IN ((34, 123), (101500, 456)) FROM ...

IP地址

类似PostgreSQL:

CREATE TABLE hits (url String, from IPv6) ENGINE = MergeTree() ORDER BY url;

┌─url────────────────────────────────┬─from──────────────────────────┐
│ https://clickhouse.com          │ 2001:44c8:129:2632:33:0:252:2 │
│ https://clickhouse.com/docs/en/ │ 2a02:e980:1e::1               │
│ https://wikipedia.org              │ 2a02:aa08:e000:3100::2        │
└────────────────────────────────────┴───────────────────────────────┘

嵌套数据型

类似于PostgreSQL 的复合类型

CREATE TABLE test.visits
(
    CounterID UInt32,
    StartDate Date,
    Sign Int8,
    IsNew UInt8,
    VisitID UInt64,
    UserID UInt64,
    ...
    Goals Nested
    (
        ID UInt32,
        Serial UInt32,
        EventTime DateTime,
        Price Int64,
        OrderID String,
        CurrencyID UInt32
    ),
    ...
) ENGINE = CollapsingMergeTree(StartDate, intHash32(UserID), (CounterID, StartDate, intHash32(UserID), VisitID), 8192, Sign)

聚合数据型

CREATE TABLE simple (id UInt64, val SimpleAggregateFunction(sum, Double)) ENGINE=AggregatingMergeTree ORDER BY id;

CREATE TABLE t
(
    column1 AggregateFunction(uniq, UInt64),
    column2 AggregateFunction(anyIf, String, UInt8),
    column3 AggregateFunction(quantiles(0.5, 0.9), UInt64)
) ENGINE = ...

其他特殊的数据结构

Expression: lambda函数

Nothing: SELECT toTypeName(array())

Interval：SELECT toTypeName(INTERVAL 4 DAY)

完整官方示例见

基础函数

算术函数

算术运算主要日常进行一些数值统计，通过SQL的方式就得出结果

  • a+b / plus(a,b)
  • a-b / minus(a,b)
  • a*b / multiply(a,b)
  • a/b / divide(a,b)
  • intDiv(a, b)
  • intDivOrZero(a, b)
  • a % b / modulo(a, b)
  • moduloOrZero(a, b)
  • positiveModulo(a, b) / pmod(a, b) / positive_modulo(a, b)
  • -a / negate(a)
  • abs(a)
  • gcd(a, b)
  • lcm(a, b)

更多运算内容见

时间日期函数

时间日期函数在统计和报表应用中会被频繁使用，常见的就是转日期、修改样式、计算间隔、计算星、计算第几天等

  • makeDate(year, month, day);makeDate(year, day_of_year); 产生一个Date
  • makeDateTime(year, month, day, hour, minute, second[, timezone])，产生一个DateTime
  • timestamp(expr[, expr_time]), string转为timestamp， SELECT timestamp('2023-12-31') as ts;
  • toYear(value), toQuarter(value), toMonth(value), toDayOfYear(value), toDayOfMonth(value), toDayOfWeek(t[, mode[, timezone]]) ,toHour(value), toMinute(value),toSecond(value), toMillisecond(value) 简单获悉一个Date/DateTime的年、月、日、时、分、秒、毫秒、星期等
  • toStartOfYear(value)，toStartOfQuarter(value)，toStartOfMonth(value)，toLastDayOfMonth(value)，toMonday(value)，toStartOfWeek(t[, mode[, timezone]])，toLastDayOfWeek(t[, mode[, timezone]])，toStartOfDay(value)，toStartOfHour(value)，toStartOfMinute(value)，toStartOfSecond(value, [timezone])，toStartOfFiveMinutes(value)，toStartOfTenMinutes(value)，toStartOfFifteenMinutes(value)，toStartOfInterval(date_or_date_with_time, INTERVAL x unit [, time_zone])，简单获取基于某一个时间的开始或结束时间，本月月初、本星期初、本年初、本月末、10分钟前、15分钟前、基于某一时间的任意前后一段间隔时间

时间函数部分还是比较常用且重要的，可以学习并理解所有函数

数组函数

数组函数主要是日常对一个数组类型的数据进行初始化、取值等

  • range([start, ] end [, step]), 根据范围截取： SELECT range(5), range(1, 5), range(1, 5, 2), range(-1, 5, 2);
  • arrayConcat(arrays), 将数组连接：SELECT arrayConcat([1, 2], [3, 4], [5, 6]) AS res
  • arrayElement(arr, n), operator arr[n]
  • has(arr, elem)，确认某个数组是否有某个元素
  • hasSubstr，确认某个数组是否有子串
  • indexOf(arr, x)，确认某个元素的index: SELECT indexOf([1, 3, NULL, NULL], NULL)
  • arrayJoin: 不寻常的函数，参看官方使用方法

数组上的运算方式有很多、很强大，建议查阅官方文档

比较函数

  • a = b (operator)，a == b (operator)，equals(a, b)
  • a != b (operator)，a <> b (operator)，notEquals(a, b)
  • a < b (operator)，less(a, b)
  • a > b (operator)，greater(a, b)
  • a <= b (operator)，lessOrEquals(a, b)
  • a >= b (operator)，greaterOrEquals(a, b)

JSON函数

JSON函数通常用于存储非固定结构的数据后，需要获取部分字段进行查询、统计等

  • simpleJSONHas(json, field_name) 判断是否存在
  • simpleJSONExtractUInt(json, field_name)，simpleJSONExtractInt(json, field_name)，simpleJSONExtractFloat(json, field_name)，simpleJSONExtractBool(json, field_name)，simpleJSONExtractRaw(json, field_name)，simpleJSONExtractString(json, field_name)，将json中字段提出出来到指定的类型

字符串操作类函数

字符串的操作也是我们日常使用中经常碰到的

基础操作

  • empty(x)
  • notEmpty(x)
  • length
  • leftPad(string, length[, pad_string]),rightPad(string, length[, pad_string]) 填充 SELECT leftPad('abc', 7, '*'), leftPad('def', 7);
  • lower,upper,lowerUTF8,upperUTF8
  • isValidUTF8,toValidUTF8
  • repeat(s, n)
  • space(n)
  • reverse
  • concat(s1, s2, …),concatWithSeparator(sep, expr1, expr2, expr3…)
  • substring(s, offset[, length]),substr,mid,byteSlice
  • substringIndex(s, delim, count): SELECT substringIndex('www.clickhouse.com', '.', 2) 拆分后取子串
  • base58Encode(plaintext)，base58Encode(plaintext)，base64Encode，base64Decode
  • endsWith，startsWith
  • trim，trimLeft，trimRight，trimBoth
  • ascii(s)

替换

  • replaceOne(haystack, pattern, replacement)
  • replaceAll(haystack, pattern, replacement)
  • replaceRegexpOne(haystack, pattern, replacement)
  • translate(s, from, to) 转换

查询定位

  • position(haystack, needle[, start_pos])
  • positionCaseInsensitive
  • multiSearchAllPositions(haystack, [needle1, needle2, …, needleN])
  • match(haystack, pattern)
  • extract(haystack, pattern)
  • like(haystack, pattern)
  • notLike
  • ilike : insensitive like
  • notILike
  • countMatches(haystack, pattern)
  • regexpExtract(haystack, pattern[, index])

分解

  • splitByChar(separator, s[, max_substrings]))
  • splitByString(separator, s[, max_substrings]))
  • splitByRegexp(regexp, s[, max_substrings]))
  • splitByWhitespace(s[, max_substrings]))
  • arrayStringConcat(arr[, separator])
  • extractAllGroups(text, regexp)
  • ngrams(string, ngramsize)

UDF 用户自定义函数

使用XML声明一个函数，放置在 /etc/clickhouse-server下，比如 /etc/clickhouse-server/test_function.xml

<functions>
    <function>
        <type>executable</type>
        <name>test_function_python</name>
        <return_type>String</return_type>
        <argument>
            <type>UInt64</type>
            <name>value</name>
        </argument>
        <format>TabSeparated</format>
        <command>test_function.py</command>
    </function>
</functions>

书写自定义脚本，放置在 /var/lib/clickhouse/user_script下，比如：/var/lib/clickhouse/user_scripts/test_function.py

#!/usr/bin/python3

import sys

if __name__ == '__main__':
    for line in sys.stdin:
        print("Value " + line, end='')
        sys.stdout.flush()

在查询中使用：

SELECT test_function_python(toUInt64(2));

具体自定义函数的字段，参看官方

更多函数

  • Bit
  • BitMap
  • Conditional
  • Dictionaries
  • Distance
  • Geo
  • Encoding
  • Encryption
  • Files
  • Hash
  • Ip Address
  • Logical
  • Machine Learning
  • Maps
  • Mathmatical
  • NLP
  • Random Numbers
  • Rounding
  • Time Series
  • Time Window
  • Tuples
  • ULID
  • URLs
  • UUIDs
  • Aggregate Functions
  • Table Functions
  • Window Functions

具体参看官方使用指南

如果喜欢我的文章的话，可以去GitHub上给一个免费的关注吗？

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