【硬刚ClickHouse】ClickHouse 高级（二）优化(2)建表优化

本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的ClickHouse部分补充。

1 数据类型

1.1 时间字段的类型

　　建表时能用数值型或日期时间型表示的字段就不要用字符串，全 String 类型在以 Hive为中心的数仓建设中常见，但 ClickHouse 环境不应受此影响。

　　虽然 ClickHouse 底层将 DateTime 存储为时间戳 Long 类型，但不建议存储 Long 类型，因为 DateTime 不需要经过函数转换处理，执行效率高、可读性好。

create table t_type2(
 id UInt32,
 sku_id String,
 total_amount Decimal(16,2) ,
 create_time Int32 
) engine =ReplacingMergeTree(create_time)
 partition by toYYYYMMDD(toDate(create_time)) –-需要转换一次，否则报错
 primary key (id)
 order by (id, sku_id);

1.2 空值存储类型

官方已经指出 Nullable 类型几乎总是会拖累性能，因为存储 Nullable 列时需要创建一个额外的文件来存储 NULL 的标记，并且 Nullable 列无法被索引。因此除非极特殊情况，应直

接使用字段默认值表示空，或者自行指定一个在业务中无意义的值（例如用-1 表示没有商品IDÿ