ckman介绍
ClickHouse作为OLAP场景特别优秀的数据库解决方案，写入速度快，查询性能强，尤其是聚合查询能力特别出色，已在腾讯、哔哩哔哩、快手等公司得到有效实践。与此同时，ClickHouse在集群部署时配置复杂，流程繁琐也困扰着广大使用者。在此背景之下，ckman应运而生。
ckman（ClickHouse Manager）是由擎创信息科技公司自主研发的一款管理ClickHouse的工具，前端用vue框架，后端使用go语言编写。它主要用来管理ClickHouse集群、节点以及数据监控等，致力于服务ClickHouse分布式的操作以及管理。同时提供简单的数据查询窗口。
通过网页端的可视化界面，ckman可以非常便捷的完成集群的导入、部署、节点的增删以及性能指标的监控等功能，可以大大简化集群部署的操作流程，从而起到事半功倍的效果。
如今，这款工具已经在github上开源啦！有想要体验的同学可以移步 https://github.com/housepower...，欢迎star和贡献代码。
ckman架构
ckman支持多中心部署，使用nacos进行配置同步，可以对多个集群进行管理，在集群的每个节点下，如果配置node_exporter，则可以对对应的节点进行指标监控。node_exporter的数据传给prometheus，然后在前端展示。
ckman编译
Linux & MacOS下编译
编译环境配置
- 安装Node.js
由于ckman将前端代码静态嵌入到了server中，因此需要安装Node.js以编译前端代码：
MacOS上安装Node.js:
brew install nodeLinux下安装Node.js:
yum install -y nodejs安装完成后，在frontend目录下执行：
cd frontend
sudo rm -rf node_modules package-lock.json && npm install- 安装pkger
go get github.com/markbates/pkger/cmd/pkger- 安装 nfpm2.2.4:
nfpm是一款用来打包rpm的工具，如果不打算做成rpm包，可以不安装。
由于nfpm新版本配置文件和旧版本差别很大，建议安装指定的2.2.4版本。
wget -q https://github.com/goreleaser/nfpm/releases/download/v2.2.4/nfpm_2.2.4_Linux_x86_64.tar.gz
tar -xzvf nfpm_2.2.4_Linux_x86_64.tar.gz
cp nfpm /usr/local/bin编译命令
Linux和MacOS下编译命令都是一样的：
make package VERSION=1.2.5 以上命令会编译成打包成一个tar.gz安装包，该安装包解压即可用。
rpm编译
make rpmDocker编译
鉴于编译环境的诸多依赖，配置起来可能比较麻烦，因此也提供了docker编译的方式，直接运行下面的命令即可：
make docker-build VERSION=1.2.5如果想利用docker编译rpm版本，可以先进入docker环境，再编译：
make docker-sh
make rpmckman安装部署
ckman部署分为rpm包安装和tar.gz包安装。其实只是提供的安装包不一样，实际安装还是一样的。
rpm安装
安装
rpm安装直接使用命令安装即可：
rpm -ivh ckman-1.2.5.x86_64.rpm安装完成后，在/etc/ckman目录下，会生成工作目录（日志和配置文件等都在该目录下）。
启动
rpm方式安装的ckman有两种启动方式：
方式一：
/usr/local/bin/ckman -c=/etc/ckman/conf/ckman.yaml -p=/run/ckman/ckman.pid -l=/var/log/ckman/ckman.log -d方式二：
systemctl start ckmantar.gz包安装
安装
可以在任意目录进行安装。安装方式为直接解压安装包即可。
tar -xzvf ckman-1.5.0-201216-6b03a3a.Linux.x86_64.tar.gz启动
进入ckman的工作目录，执行：
cd ckman
bin/start启动之后，在浏览器输入 http://localhost:8808 跳出如下界面，说明启动成功：
ckman配置文件
ckman的配置文件在ckman 的工作目录下的conf/ckman.yml。
| 一级选项 | 二级选项 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
server |
id |
1 |
ckman集群id，同一个集群的ckman的id号配置必须不同 |
port |
8808 |
ckman默认的http端口 |
|
https |
false |
是否支持https，默认为不支持 |
|
pprof |
true |
是否支持pprof监控，默认支持 |
|
session_timeout |
3600 |
会话超时（token失效）时间，默认为1个小时 |
|
token |
提供一个token，统一门户可以直接通过该token访问ckman页面 |
||
log |
level |
INFO |
日志级别，默认为INFO |
max_count |
5 |
滚动日志数量 | |
max_size |
10 |
单个日志大小，默认为10M |
|
max_age |
10 |
日志有效生命周期，默认为10天 |
|
prometheus |
hosts |
127.0.0.1:19090 |
普罗米修斯监控的ip和端口 |
timeout |
10 |
普罗米修斯的超时时间 | |
nacos |
enabled |
true |
是否开启nacos，默认为true |
hosts |
127.0.0.1 |
nacos服务的ip |
|
port |
8848 |
nacos服务的端口 |
|
user_name |
nacos |
登录nacos的用户名 |
|
password |
0192023A7BBD73250516F069DF18B500 |
登录nacos的密码 |
|
namespace |
指定nacos的namespace，默认为DEFAULT |
||
| group | DEFAULT_GROUP | 向nacos注册的服务所处的组 | |
| data_id | ckman | 向nacos注册的服务名称、数据项名称 |
安装部署node_exporter和prometheus
参考文档： http://www.eryajf.net/2468.html
node_exporter和prometheus不一定要部署在同一台主机，在prometheus的配置文件中指定监控的node_exporter即可。
static_configs: - targets: ['localhost:9100']node_exporter一般是用来监控系统性能指标的，因此一般是配置在各个节点上。
prometheus和ckman不一定要配置在同一台主机，在ckman配置文件中指定prometheus的地址和端口即可。
prometheus: hosts: - 192.168.21.73:9090
ckman功能说明
ckman 支持的接口
| 接口 | method | 说明 |
|---|---|---|
/api/login |
POST |
登录 |
/api/logout |
PUT |
退出登录 |
/api/v1/ck/cluster |
GET |
获取所有集群信息 |
/api/v1/ck/cluster |
PUT |
更新集群信息 |
/api/v1/ck/cluster |
POST |
导入集群 |
/api/v1/ck/cluster/{clusterName} |
DELETE |
删除集群 |
/api/v1/ck/destroy/{clusterName} |
PUT |
销毁集群 |
/api/v1/ck/get/{clusterName} |
GET |
获取指定集群的信息 |
/api/v1/ck/node/{clusterName} |
POST |
增加节点 |
/api/v1/ck/node/{clusterName} |
DELETE |
删除节点 |
/api/v1/ck/open_sessions/{clusterName} |
GET |
获取有效session个数 |
/api/v1/ck/query/{clusterName} |
GET |
执行Query |
/api/v1/ck/rebalance/{clusterName} |
PUT |
Rebanlance集群数据 |
/api/v1/ck/slow_sessions/{clusterName} |
GET |
获取慢SQL查询 |
/api/v1/ck/start/{clusterName} |
PUT |
启动集群 |
/api/v1/ck/stop/{clusterName} |
PUT |
停止集群 |
/api/v1/ck/table/{clusterName} |
GET |
描述表 |
/api/v1/ck/table/{clusterName} |
PUT |
更新表 |
/api/v1/ck/table/{clusterName} |
POST |
创建表 |
/api/v1/ck/table/{clusterName} |
DELETE |
删除表 |
/api/v1/ck/table_metric/{clusterName} |
GET |
获取表集群信息 |
/api/v1/ck/upgrade/{clusterName} |
PUT |
升级集群 |
/api/v1/config |
GET |
获取配置 |
/api/v1/config |
PUT |
修改配置 |
/api/v1/deploy/ck |
POST |
部署ck |
/api/v1/metric/query |
GET |
获取query指标 |
/api/v1/metric/query_range |
GET |
获取范围指标 |
/api/v1/package |
GET |
获取安装包列表 |
/api/v1/package |
POST |
上传安装包 |
/api/v1/package |
DELETE |
删除安装包 |
/api/v1/zk/replicated_table/{clusterName} |
GET |
获取复制表状态 |
/api/v1/zk/status/{clusterName} |
GET |
获取集群状态 |
登录
ckman默认的登录名为ckman， 密码为 Ckman123456!
登陆成功后会得到一个token，该token在1个小时内有效，token失效后需要重新登录。
登陆成功后会进入如下所示的主页：
在主页上，除了有创建集群和导入集群等操作按钮外，还有集群展示的列表。
这个集群列表是通过ckman工作目录下conf/clusters.json文件导入进来的。主要展示集群名、是否支持副本、节点ip、节点数量、zk节点等信息。
重点说下clusters.json这个文件。
如下所示，为一个clusters.json 的示例文件。
{
"ck_cluster_config_version": 5, # 配置版本，如果配置了多中心部署，会从nacos上同步集群配置，版本号大的会覆盖版本号小的
"test": { #集群名称
"mode": "import", #集群的模式，import表示是导入的集群，还有deploy，表示是通过部署的，import的集群只能查看，不能操作，deploy的集群可以查看和操作
"hosts": [ #ck节点ip列表
"192.168.101.40",
"192.168.101.41",
"192.168.101.42",
"192.168.101.57"
], #ck节点的hostname
"names": [
"vm10140",
"vm10141",
"vm10142",
"zhanglei01"
],
"port": 9000, #ck节点的端口
"user": "eoi", #ck用户
"password": "123456", #ck密码
"database": "default", #访问的数据库
"cluster": "test", #集群的名字
"zkNodes": [ #zk的ip列表
"192.168.101.40",
"192.168.101.41",
"192.168.101.42"
],
"zkPort": 2181, #zk的端口
"isReplica": true, #是否支持副本
"version": "20.8.5.45", #ck版本
"sshUser": "", #ssh连接节点主机的用户名，如果是import的集群，此处为空
"sshPassword": "", #ssh连接节点主机的密码
"shards": [ #分片信息，以下表示2分片2副本
{
"replicas": [ #副本信息
{
"ip": "192.168.101.40",
"hostname": "vm10140"
},
{
"ip": "192.168.101.41",
"hostname": "vm10141"
}
]
},
{
"replicas": [
{
"ip": "192.168.101.42",
"hostname": "vm10142"
},
{
"ip": "192.168.101.57",
"hostname": "zhanglei01"
}
]
}
],
"path": "" #存放数据的路径，如果是import的集群，为空
}
}每次对集群进行操作（增加、删除、修改、rebanlance等），都会修改clusters.json这个文件，相应的ck_cluster_config_version都会发生变化。
安装包管理
在主页上点击设置按钮，进入如下的页面：
点击Upload RPMs，出现如下界面。
注意安装包上传时需要三个安装包都上传（server、client、common），上传成功后，在安装包列表下会显示新上传的记录：
注意：如果上传的安装包有缺失（比如少了
common），安装包仍然能上传成功，但不会显示在列表上。
上传成功的安装包其实位于ckman工作目录的package目录下：
点击删除按钮，则会删除掉对应版本的安装包。
此处的安装包主要用来部署ck集群、节点部署ck以及升级ck集群的时候使用。
集群管理
创建集群
点击主页的 Create a ClickHouse Cluster，就会进入创建集群的界面：
需要填写的项主要有以下：
ClickHouse Version:ck的版本，不需要自己填写，通过下拉列表选择，下拉列表中会列出ckman服务器中所有的安装包版本。- 此处版本信息只会列出当前`ckman`服务下的安装包版本，如果配置了多中心，其他`ckman`的安装包是无法看见的Cluster Name： 集群的名字，注意不要和已有的名字重合ClickHouse TCP Port:clickhouse的TCP端口，默认是9000，当然也可以自己指定ClickHouse Node List:clickhouse节点列表，以逗号分隔
Replica： 是否开启副本，默认是关闭- 如果开启了副本，默认是1个`shard`一个副本，所以节点数量一定要是偶数，否则会报错 - 如果要增加节点的副本数，可通过增加节点完成，创建集群时最多只能指定一个副本 - 如果没有开启副本，则有几个节点就有几个`shard`Zookeeper Node List:zk列表ZooKeeper Port:zk端口，默认是2181Data path:ck节点数据存放的路径Cluster Username:ck的用户名Cluster Password:ck的密码
SSH Username:ssh登录ck节点的用户名- 该用户必须具有`root`权限或是`root`本身，否则部署无法成功，一般都是`root`。SSH Password:ssh登录ck节点的密码
通过此种方式安装部署成功的集群的mode就是deploy，可以对其进行删、改、rebanlance、启停、升级以及节点的增删等操作。
导入集群
点击主页的 Import a ClickHouse Cluster按钮，会进去导入集群界面。
需要填写的信息如下所示：
Cluster Name: 节点名称，该名称必须是确实存在的集群名，且不能与ckman中已有的集群名字重复。
ClickHouse Node IP:clickhouse节点ip列表，以逗号分隔
ClickHouse TCP Port:ck节点TCP端口，默认为9000
Zookeeper Node List:zk节点列表
ZooKeeper Port:zk端口，默认为2181
Cluster Username:ck的用户名
Cluster Password:ck的密码
导入集群有个前提是该集群必须确实存在，否则导入会出现问题。
导入的集群的mode为import，这种模式的集群不能进行修改、rebanlance、启停、升级以及节点的增删等操作（因为这些操作都需要提供root用户权限，但是导入的集群没有提供这些信息），但是可以删除和查看。
管理节点
从首页点击 Go to cluster,进入集群的管理界面。
主要有Overview、Manage、Tables、Session、Query Execution、Settings等选项，点击Manage按钮，进入下面的页面：
右上角的操作：Start Cluster、Stop Cluster、Destroy Cluster以及Rebanlance Cluster针对的是deploy模式的集群，import的集群均不可操作。
Start Cluster: 启动集群- `ssh`到每台`ck`节点下启动`clickhouse`服务，都成功才返回成功
Stop Cluster- `ssh`到每台`ck`节点下关闭`clickhouse`服务，都成功才返回成功
Destroy Cluster- 首先第一步要停止正在运行的`clickhouse`服务 - 然后卸载`clickhouse`软件 - 删除`cluster.json`并同步到`nacos` - 销毁集群与删除集群的区别： - 销毁集群后集群彻底不存在了 - 删除集群只是删除`ckman`中集群管理的入口（`cluster.json`），集群还存在，可以重新导入
Rebanlance Cluster- 一般情况下，通过`clickhouse-sinker`插入的数据基本上是均衡分布在各个节点的。但是如果新增了一个节点，那么新增的节点数据一定是空的，这时候可以通过`rebanlance`工具进行数据搬运 - `rebanlance`搬运数据是直接将某个分区的数据直接搬运到目标节点，在搬运的过程中如果有查询操作，正在搬运的这部分数据是无法查到的，因此在进行`rebanlance`操作时，请避免查询操作（`rebanlance`操作时间很短，一般不会影响业务）
升级集群
如果上传了新版本的安装包，可以从Upgrade Cluster下拉列表中选择新版本，点击Upgrade即可进行升级。
增加节点
增加节点需要填写：
New Node IP: 新节点的IP
Node Shard: 节点的Shard NUmber。
- 如果填写的
shard是已经存在的，那么增加的节点会作为已存在shard的一个副本；如果shard不存在（一般是最大的shard编号+1，如果不是就不正确了），就会新增加一个shard。
增加节点时需要先将集群整体都停掉，然后将新节点的信息增加到metrika.xml中，同步给所有的节点，再重启集群。
删除节点
删除节点时需要注意的是：如果某个shard本来是有副本的，删除节点后该shard副本没有了，要同时更新replica的标志，删除节点并不会销毁该节点，只会停止该节点的clickhouse服务，并从cluster.json中删除掉。
同增加节点一样，删除节点也要先将集群停掉，将删除后的信息更新到metrika.xml中，同步给其他所有节点，再重启集群。
监控管理
监控管理需要提前配置好node_exporter和prometheus。
node_exporter需要配置在ck节点上，这样才能监控ck的指标。
在ck节点安装好node_exporter后，再在prometheus中配置node_exporter的节点信息。
scrape_configs:
# The job name is added as a label `job=` to any timeseries scraped from this config.
- job_name: 'prometheus'
# metrics_path defaults to '/metrics'
# scheme defaults to 'http'.
static_configs:
- targets: ['localhost:9090', 'localhost:9100', '192.168.101.40:9100', '192.168.101.41:9100', '192.168.101.42:9100', '192.168.101.57:9100'] 集群监控
点击Overview就进入到集群监控页面，如下图所示：
ClickHouse Table KPIs
| 指标 | 说明 |
|---|---|
clickhouse.Query |
针对Clickhouse集群的分布式表发起的查询，按照发起时刻的分布图 |
ClickHouse Node KPIs
| 指标 | 说明 |
|---|---|
cpu usage |
CPU占用情况 |
memory usage |
内存占用情况 |
disk usage |
硬盘占用情况 |
IOPS |
IO指标 |
ZooKeeper KPIs
| 指标 | 说明 |
|---|---|
znode_count |
znode数 |
leader_uptime |
leader存活时间 |
stale_sessions_expired |
过期的会话 |
jvm_gc_collection_seconds_count |
jvm gc的次数 |
jvm_gc_collection_seconds_sum |
jvm gc花费的时间 |
数据加载监控
数据加载监控主要是针对clickhouse-sinker，这是一款从kafka导入数据到clickhouse的工具。
点击主页的Data Loader Management按钮，就可以进入数据加载管理页面，从此处可以看到clickhouse-sinker的一些指标。
| 指标 | 说明 |
|---|---|
sum by(task)(rate(clickhouse_sinker_consume_msgs_total[1m])) |
clickhouse_sinker消费Kafka消息的速率(个/秒) |
sum by(task) (rate(clickhouse_sinker_flush_msgs_total[1m])) |
clickhouse_sinker写ClickHouse的速率(行/秒) |
sum by(task) (clickhouse_sinker_shard_msgs) |
clickhouse_sinker shard buffer当前包含的消息数目 |
sum by(task) (clickhouse_sinker_ring_msgs) |
clickhouse_sinker ring buffer当前包含的消息数目 |
sum by(task)(clickhouse_sinker_parsing_pool_backlog) |
clickhouse_sinker 解析协程池当前积压的消息数目 |
sum by(task) (clickhouse_sinker_writing_pool_backlog) |
clickhouse_sinker 输出协程池当前积压的批数目 |
表管理
表管理主要分为Table Metrics、Table Replication Status、以及Zookeeper Status。
Table Metrics
统计表的一些指标。
Queries Cost有三个值：
0.5：过去7天50%SQL的平均耗时0.99：过去7天99%SQL的平均耗时max：过去7天 SQL最大耗时
Table Replication Status
统计复制表的一些状态。
此处会统计每个shard下每张表的各副本之间的统计量。
理论上每个shard内副本之间各表的统计都应该相等的，如果有不相等，就说明有节点落后了，这时候落后的节点会标黄。如果某个副本上所有的表都落后，说明这个副本可能出问题了。
Zookeeper Status
zookeeper的相关指标查看。
可查看的指标包括：版本，主从状态，平均延迟，近似数据总和大小，znode数等。
会话管理
Open Sessions
显示当前正在进行的会话。
Slow Sessions
显示7天内最慢的10条SQL语句。
包含SQL的执行时间、SQL耗时、SQL语句、ck用户、query id、查询的IP以及线程号。
Query管理
ckman还提供了简单的clickhouse查询的页面。通过该页面可以查询集群中的数据。
注意：该工具只能查询，不能进行
mutation的相关操作。该工具主要针对分布式表，本地表也能查，但是如果本地表在集群的其他节点不存在，就会报错。即使表在所有节点都存在，查询出来的数据也是某个节点的数据，因此每次查询出来的数据可能不一致。
Settings
ckman设置
除了集群可配置之外，ckman也有一些自己的配置项：
HA Pair Addresses：多中心部署ckman的节点列表Prometheus Addresses: 普罗米修斯配置地址Alert Manager Addresses： 告警管理地址
配置完成后，点击Save & Reboot，会将这些配置信息重新写入到配置文件，并重启ckman。
命令行工具
ckman除了上面的网络端界面以外，还提供了一些命令行工具：
exporter
导出指定时间范围的数据到HDFS。
如：
exporter --ch-hosts=192.168.101.40,192.168.101.42 --ch-user=eoi --ch-password=123456 --ch-tables=dbtest,tbtesttype --hdfs-addr=localhost:50070 --hdfs-dir=/data 参数说明：
v
- 查看版本号ch-hosts
- clickhouse节点列表（每shard仅列出一个）ch-port
- clickhouse tcp 端口号，默认9000ch-user
- clickhouse 用户ch-password
- clickhouse 密码ch-database
- clickhouse 数据库，默认defaultch-tables
- 表名列表dt-begin
- 开始时间，默认1970-01-01dt-end
- 结束时间max-file-size
- 文件最大大小限制，默认10Ghdfs-addr
- hdfs的ip:porthdfs-user
- hdfs的用户hdfs-dir
- hdfs的文件路径
purger
删除指定时间范围的数据。直接drop 分区数据。
如：
purger --ch-hosts=192.168.101.40,192.168.101.42 --ch-port=9000 --ch-user=eoi --ch_password=123456 --ch-database=default --ch-tables=dbtest --dt-begin=2021-02-01 --dt-end=2021-02-28参数说明：
v
- 查看版本号ch-hosts
- clickhouse节点列表（每shard仅列出一个）ch-port
- clickhouse tcp 端口号，默认9000ch-user
- clickhouse 用户ch-password
- clickhouse 密码ch-database
- clickhouse 数据库，默认defaultch-tables
- 表名列表dt-begin
- 开始时间，默认1970-01-01dt-end
- 结束时间
schemer
在指定结点创建与另一指定结点相同的表格。
通过该工具，会在目标节点上创建于源节点除system数据库以外的所有数据库和表。如：
schemer --src-host=192.168.101.40 --dst-host=192.168.21.73 --ch-port=9000 --ch-user=eoi --ch-password=123456参数说明：
v
- 显示版本信息src-host
- 源节点dst-host
- 目标节点ch-port
- tcp端口号，默认9000ch-user
- 目标节点ck用户ch-password
- 目标节点ck密码
rebanlancer
集群结点间负载均衡。
此处的均衡操作直接是物理搬运，先通过一套均衡规则计算出需要从哪些节点移除，添加到哪些节点，然后将源节点的分区detach掉，然后通过ssh将分区数据传输给目标节点，attach到目标节点上，并删除掉源节点的分区数据。
ckman的rebanlance也是使用此工具完成的负载均衡。在搬运某表数据期间，针对该表的查询将可能得到不一致的结果。
参数说明：
v
- 显示版本信息ch-hosts
- ck节点列表ch-port
- ck节点tcp端口，默认9000ch-user
- ck用户名ch-password
- ck密码ch-database
- ck数据库，默认defaultch-data-dir
- 数据存放目录os-user
- 节点主机用户名(需要有root权限)os-password
- 节点主机密码
扩展API
除了ckman页面上展示的功能外，ckman还提供了一些扩展的API，用户可使用cURL或Postman等工具对这些API进行操作，从而完成一些扩展功能。
这些API主要有：
描述表
METHOD： GETURL： /api/v1/ck/table/{clusterName}
调用 DESCRIBE TABLE database.table语句进行查看表的结构信息。使用tableName指定表名，database指定数据库名。
举例如下：
GET http://192.168.31.55:8808/api/v1/ck/table/test?tableName=tbtest&database=default返回结果：
{
"code": 200,
"msg": "ok",
"data": [
{
"name": "service",
"type": "String",
"defaultType": "",
"defaultExpression": "",
"comment": "",
"codecExpression": "",
"ttlExpression": ""
},
{
"name": "ip",
"type": "String",
"defaultType": "",
"defaultExpression": "",
"comment": "",
"codecExpression": "",
"ttlExpression": ""
},
{
"name": "metric",
"type": "String",
"defaultType": "",
"defaultExpression": "",
"comment": "",
"codecExpression": "",
"ttlExpression": ""
},
{
"name": "value",
"type": "Int64",
"defaultType": "",
"defaultExpression": "",
"comment": "",
"codecExpression": "",
"ttlExpression": ""
},
{
"name": "timestamp",
"type": "DateTime",
"defaultType": "",
"defaultExpression": "",
"comment": "",
"codecExpression": "",
"ttlExpression": ""
}
]
}注意：本操作要求表在集群的各节点存在，包括本地表和dist_开头的分布式表。
更新表
METHOD: PUTURL: /api/v1/ck/table/{clusterName}
使用ALTER语句完成分布式表的更新。
支持的操作包括增加列、修改列、删除列。
修改完成后需要删除分布式表并重建。
举例如下：
PUT /api/v1/ck/table/test
{
"name":"t1", #表名
"database":"default", #数据库名
"add":[{
"name":"fieldNew", #在field3后增加一个fieldNew，类型为String
"type":"String",
"after":"field3"
},
{
"name":"filedLast", #在最后增加一个字段fieldLast，类型为Int32
"type":"Int32"
}],
"modify":[{
"name":"field6", #将filed6修改为DateTime类型
"type":"DateTime"
}],
"drop": ["field8", "field9"] #删除field8，field9
}注意：该操作只能针对集群中各节点的本地表，且表在各个节点存在。对dist_开头的分布式表无法操作。
创建表
METHOD: POSTURL: /api/v1/ck/table/{clusterName}
创建表默认使用的是MergeTree引擎，如果指定了distinct为false，表示支持去重，使用的引擎为ReplacingMergeTree。
POST /api/v1/ck/table/test
{
"name": "t1", #要创建的表名
"database": "default", #数据库
"fields":[{ #字段信息
"name":"id",
"type":"Int32"
},{
"name":"birth",
"type":"Date"
},{
"name":"name",
"type":"String"
}],
"order": ["id"], #order by 的字段,可以指定多个
"partition":"toMMMMYY(birth)", #partition by的字段
"distinct": true
}当然，最终的引擎还是要根据集群是否支持副本来决定，一共有以下几种情况：
| distinct | isReplica | engine |
|---|---|---|
true |
true |
ReplicatedReplacingMergeTree |
true |
false |
ReplacingMergeTree |
false |
true |
ReplicatedMergeTree |
false |
false |
MergeTree |
与此同时，还需要在集群里创建一张dist_开头的分布式表。
删除表
METHOD: DELETEURL: /api/v1/ck/table/{clusterName}
操作和描述表类似，通过tableName指定表名，database指定数据库名。
举例如下：
DELETE http://192.168.31.55:8808/api/v1/ck/table/test?tableName=t1&database=default通过以上操作就能删除掉表t1。删除时先删dist_开头的分布式表，再删表t1。
注意：表必须在集群的各个节点存在且不能是dist_开头的分布式表。如果该本地表虽然在集群中各节点存在，但没有根据该本地表创建过分布式表，删除依然会报错。这一点需要注意。
结语
千里之行，始于足下。ckman的功能目前还只是初版，肯定还存着着诸多不足和可以改进的地方，希望大家多提意见，共同提升ckman的使用体验。