ClickHouse进阶（十六）：clickhouse优化-表优化

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目录

1.日期字段避免使用String存储

2. Nullable值处理

3.分区和索引

4. 建表指定TTL

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1.日期字段避免使用String存储

在Hive中对于日期数据我们经常使用String类型存储，但是在clickhouse中建表时针对日期类型数据存储建议使用日期类型存储，不使用String类型存储，因为在使用到日期时日期类型可以直接处理，String类型的日期数据还需要使用函数进行处理，执行效率低。例如：

select toDateTime('2021-12-31 17:22:23'),toTypeName(toDateTime('2021-12-31 17:22:23'))

 

2. Nullable值处理

在clickhouse表中数据存储时，对于一些列尽量不使用Nullable类型存储，因为此类型需要单独创建额外的文件来存储NULL的标记并且Nullable类型列无法被索引，会拖累性能，在数据存储时如果有空值时，我们可以选择在业务中没有意义的值来替代NULL值。

3.分区和索引

clickhouse中一般选择按天分区，可以指定tuple()指定多个列为组合分区。如果不按天分区，每个分区数据量控制在800~1000万为宜。

建表时通过order by 指定索引列，可以指定tuple(),指定多个列为索引列，指定索引列时最好满足高基列在前、查询频率大的列在前的原则。基数过大的列不适合作为索引列，因为如果某列基数特别大，这种情况有索引和没索引效果一样。

4. 建表指定TTL

如果表不是必须保存全量历史数据，建议指定TTL，以免去手动清除过期数据的麻烦。

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