ClickHouse11-ClickHouse中文件引擎与物化视图的组合拳 - 也无言的博客

什么是物化视图
- 使用场景
如何实现这个需求

文件引擎其实是一个不常用的特殊表引擎，结合文件引擎的基础介绍

这边有一个需求：ClickHouse的日志数据存储在表中，不像其他数据库引擎有文件中的日志，能够方便同步和分析，那现在就想仿照其他数据库，将ClickHouse的查询日志表中数据部分过滤同步到文件中，便于其他日志组件将数据汇聚一起分析

table: query_log ---> filter comment with sql ---> create MATERIALIZED view ---> save into files

这边还需要引入一个概念：物化视图

什么是物化视图

物化视图（Materialized View）是一种特殊类型的表它能够根据定义在其上的SQL查询结果自动更新数据它并不存储查询表达式本身，而是实际计算和存储了该查询的结果集当源表有新的数据插入、修改或满足特定条件时，物化视图会实时或者按照配置的策略执行预定义的聚合或其他计算，并将结果写入到物化视图对应的表中

使用场景

通过Select请求聚合并查询数据
在写入时将数据准备为新格式
在写入到特定聚合时准备数据

比较常见的使用：按月、按年分表同步，针对原始表按照指标定期做数据聚合产生中间统计表等

如何实现这个需求

建立一个使用表引擎的表，作为物化视图的目标表

CREATE TABLE default.query_log_file
(
    `event_time` DateTime,
    `user` LowCardinality(String),
    `query_id` String,
     `read_rows` UInt64,
    `read_bytes` UInt64,
    `result_rows` UInt64,
    `result_bytes` UInt64,
    `memory_usage` UInt64,
    `exception` String
)
ENGINE = File(TabSeparated);

确定需要查询的SQL

SELECT   
    event_time,   
    user,   
    query_id AS query,   
    read_rows,   
    read_bytes,   
    result_rows,   
    result_bytes,   
    memory_usage,   
    exception  
FROM clusterAllReplicas('cluster_name', system, query_log)  
WHERE (event_date = yesterday()) AND query_duration_ms > 30000 AND (is_initial_query = 1) AND (query NOT LIKE 'INSERT INTO%')  
ORDER BY query_duration_ms desc  
LIMIT 100

创建物化视图

CREATE MATERIALIZED VIEW query_log_file_view TO default.query_log_file AS 
SELECT 
  event_time,   
    user,   
    query_id,   
    read_rows,   
    read_bytes,   
    result_rows,   
    result_bytes,   
    memory_usage,   
    exception  
FROM system.query_log
WHERE query_duration_ms > 3 AND (is_initial_query = 1) AND (query NOT LIKE 'INSERT INTO%') 

测试

产生测试数据：执行一些查询、alter语句，最好是慢查询，查看是否被视图捕获，查看是否写入文件如果写入文件，那么后续的采集就基于文件来处理即可，按周写入的format来解析

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