ClickHouse学习笔记之SQL语句
文章目录
- 简介
- Insert
- Update和Delete
-
- 删除
- 修改
- 查询
-
- 插入数据
- with cube
- with totals
- alter操作
- 导出数据
简介
ClickHouse支持传统的MySQL中的结构化查询语言SQL，因此此处不会从头学SQL，而是记录ClickHouse中对SQL扩展的新特性。
Insert
基本和MySQL一致：
insert into table_name values(...), (...);
insert into table_name select a, b, c from table2_name;
Update和Delete
ClickHouse将Update和Delete合称为Mutation查询，是Alter的一种。ClickHouse中的Mutation会导致放弃目标数据原有的分区，并重建分区，因此尽量做批量的变更，不要频繁进行小数据的更删，而且Mutation查询不支持事务。
Mutation语句分两步执行，同步执行的部分是第一步：新增数据或分区，并把旧分区打上失效标记；第二步是合并分区时，删除被标记的旧数据释放磁盘空间。
删除
alter table t_order_smt delete where sku_id = 'sku_001';
修改
alter table t_order_smt update total_amount = toDecimal32(2000.00, 2) where id = 102;
查询
跟MySQL差别不大：支持子查询、支持CTE(Common Table Expression，公用表语句)、支持Join、窗口函数(官方正在测试)、不支持自定义函数、group by增加了with rollup/with cube/with total以支持计算小计和总计。
ClickHouse中的Join不会使用缓存，因此即使是两条相同的Join语句，ClickHouse也会视为两条新的SQL。
下面对支持小计和总计的语句进行测试
插入数据
scentos :) alter table t_order_mt delete where 1=1;
ALTER TABLE t_order_mt
DELETE WHERE 1 = 1
Query id: ee8fdaf7-13b1-4591-92ca-d5b8c39a9072
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.
scentos :) insert into t_order_mt values
:-] (101,'sku_001',1000.00,'2020-06-01 12:00:00'),
:-] (101,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 12:00:00'),
:-] (103,'sku_004',2500.00,'2020-06-01 12:00:00'),
:-] (104,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 12:00:00'),
:-] (105,'sku_003',600.00,'2020-06-02 12:00:00'),
:-] (106,'sku_001',1000.00,'2020-06-04 12:00:00'),
:-] (107,'sku_002',2000.00,'2020-06-04 12:00:00'),
:-] (108,'sku_004',2500.00,'2020-06-04 12:00:00'),
:-] (109,'sku_002',2000.00,'2020-06-04 12:00:00'),
:-] (110,'sku_003',600.00,'2020-06-01 12:00:00');
INSERT INTO t_order_mt FORMAT Values
Query id: 544f51e2-1437-495e-8dbd-46ce298d2c43
Ok.
10 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.
scentos :)
with rollup：
scentos :) select id , sku_id,sum(total_amount) from t_order_mt group by
id,sku_id with rollup;
SELECT
id,
sku_id,
sum(total_amount)
FROM t_order_mt
GROUP BY
id,
sku_id
WITH ROLLUP
Query id: 8b99ff06-e5b5-4e8b-bbab-1bc4bc6d18f3
┌──id─┬─sku_id──┬─sum(total_amount)─┐
│ 110 │ sku_003 │ 600 │
│ 109 │ sku_002 │ 2000 │
│ 107 │ sku_002 │ 2000 │
│ 106 │ sku_001 │ 1000 │
│ 104 │ sku_002 │ 2000 │
│ 101 │ sku_002 │ 2000 │
│ 103 │ sku_004 │ 2500 │
│ 108 │ sku_004 │ 2500 │
│ 105 │ sku_003 │ 600 │
│ 101 │ sku_001 │ 1000 │
└─────┴─────────┴───────────────────┘
┌──id─┬─sku_id─┬─sum(total_amount)─┐
│ 110 │ │ 600 │
│ 106 │ │ 1000 │
│ 105 │ │ 600 │
│ 109 │ │ 2000 │
│ 107 │ │ 2000 │
│ 104 │ │ 2000 │
│ 103 │ │ 2500 │
│ 108 │ │ 2500 │
│ 101 │ │ 3000 │
└─────┴────────┴───────────────────┘
┌─id─┬─sku_id─┬─sum(total_amount)─┐
│ 0 │ │ 16200 │
└────┴────────┴───────────────────┘
20 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.
计算group by子句中从左往右的每个组合的小计，此处group by id, skull_id，那么会计算每个(id, skull_id)的小计、每个id的小计和合计
with cube
scentos :) select id , sku_id,sum(total_amount) from t_order_mt group by
id,sku_id with cube;
SELECT
id,
sku_id,
sum(total_amount)
FROM t_order_mt
GROUP BY
id,
sku_id
WITH CUBE
Query id: 6c515fc3-0002-4d32-a99f-e569e0749a31
┌──id─┬─sku_id──┬─sum(total_amount)─┐
│ 110 │ sku_003 │ 600 │
│ 109 │ sku_002 │ 2000 │
│ 107 │ sku_002 │ 2000 │
│ 106 │ sku_001 │ 1000 │
│ 104 │ sku_002 │ 2000 │
│ 101 │ sku_002 │ 2000 │
│ 103 │ sku_004 │ 2500 │
│ 108 │ sku_004 │ 2500 │
│ 105 │ sku_003 │ 600 │
│ 101 │ sku_001 │ 1000 │
└─────┴─────────┴───────────────────┘
┌──id─┬─sku_id─┬─sum(total_amount)─┐
│ 110 │ │ 600 │
│ 106 │ │ 1000 │
│ 105 │ │ 600 │
│ 109 │ │ 2000 │
│ 107 │ │ 2000 │
│ 104 │ │ 2000 │
│ 103 │ │ 2500 │
│ 108 │ │ 2500 │
│ 101 │ │ 3000 │
└─────┴────────┴───────────────────┘
┌─id─┬─sku_id──┬─sum(total_amount)─┐
│ 0 │ sku_003 │ 1200 │
│ 0 │ sku_004 │ 5000 │
│ 0 │ sku_001 │ 2000 │
│ 0 │ sku_002 │ 8000 │
└────┴─────────┴───────────────────┘
┌─id─┬─sku_id─┬─sum(total_amount)─┐
│ 0 │ │ 16200 │
└────┴────────┴───────────────────┘
24 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.
计算group by子句中所有组合的小计，此处group by id, skull_id，那么会计算每个(id, skull_id)的小计、每个id的小计、每个skull_id的小计和合计。
with totals
scentos :) select id , sku_id,sum(total_amount) from t_order_mt group by
id,sku_id with totals;
SELECT
id,
sku_id,
sum(total_amount)
FROM t_order_mt
GROUP BY
id,
sku_id
WITH TOTALS
Query id: 74a55dba-83d1-4365-9cf4-961cf5685a2e
┌──id─┬─sku_id──┬─sum(total_amount)─┐
│ 110 │ sku_003 │ 600 │
│ 109 │ sku_002 │ 2000 │
│ 107 │ sku_002 │ 2000 │
│ 106 │ sku_001 │ 1000 │
│ 104 │ sku_002 │ 2000 │
│ 101 │ sku_002 │ 2000 │
│ 103 │ sku_004 │ 2500 │
│ 108 │ sku_004 │ 2500 │
│ 105 │ sku_003 │ 600 │
│ 101 │ sku_001 │ 1000 │
└─────┴─────────┴───────────────────┘
Totals:
┌─id─┬─sku_id─┬─sum(total_amount)─┐
│ 0 │ │ 16200 │
└────┴────────┴───────────────────┘
10 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.
计算group by子句中的小计和合计，此处group by id, skull_id，那么会计算每个(id, skull_id)的小计和合计。
alter操作
基本和MySQL一致。
新增字段：
alter table table_name add column col_name String after old_col1;
修改字段类型：
alter table table_name modify column col_name String;
修改字段名：
rename column old_name to new_name;
删除字段：
alter table table_name drop column col_name;
导出数据
[szc@scentos ~]$ clickhouse-client --query "select * from t_order_mt" --format CSVWithNames > ./clickhouse_result1.csv
[szc@scentos ~]$ cat ./clickhouse_result1.csv
"id","sku_id","total_amount","create_time"
106,"sku_001",1000,"2020-06-04 12:00:00"
107,"sku_002",2000,"2020-06-04 12:00:00"
108,"sku_004",2500,"2020-06-04 12:00:00"
109,"sku_002",2000,"2020-06-04 12:00:00"
101,"sku_001",1000,"2020-06-01 12:00:00"
101,"sku_002",2000,"2020-06-01 12:00:00"
103,"sku_004",2500,"2020-06-01 12:00:00"
104,"sku_002",2000,"2020-06-01 12:00:00"
110,"sku_003",600,"2020-06-01 12:00:00"
105,"sku_003",600,"2020-06-02 12:00:00"
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