探究下Clickhouse中的order by
在clickhouse中1、order by id ，id是唯一的 2、order by (event,event_time) 第2种，数据大小减少了30%，这是因为什么？
在 ClickHouse 中，排序操作通常需要进行数据重新排列，以使得符合排序条件的数据可以连续存储。这个过程可能需要消耗较大的时间和空间。因此，如果数据量较大，排序操作的性能会受到较大的影响。
在第一种情况中，按照唯一的 id 进行排序，可能需要将所有数据都加载到内存中，然后进行排序操作，这可能需要较大的内存空间和较长的排序时间。
而在第二种情况中，按照 (event, event_time) 进行排序，ClickHouse 可能会先按照 event 进行排序，然后在每个 event 分组内再按照 event_time 进行排序。这种排序方式可以将相同的 event 放在一起，从而减少需要排序的数据量。因此，第二种排序方式可能会比第一种方式快，并且可以减少需要排序的数据量，从而减少存储空间。在您的情况下，数据大小减少了30% 是因为这种方式减少了需要排序的数据量。
需要注意的是，如果使用了复合键 (event, event_time) 进行排序，那么查询中也需要使用这个复合键进行过滤操作，否则可能会出现意想不到的结果。
在clickhouse数据库中建表语句中的order by，最佳实践
在 ClickHouse 数据库中创建表时，ORDER BY 语句可以用来指定数据的物理排序顺序，以优化后续的查询性能。一般来说，ORDER BY 子句应该放在创建表的语句的末尾，例如：
scssCopy codeCREATE TABLE my_table (
col1 UInt32,
col2 String,
col3 Date
) ENGINE = MergeTree(col3, col1, 8192)
ORDER BY (col3, col1)
这个例子中，ORDER BY 子句指定了数据按照 col3 和 col1 两个字段进行排序。在 MergeTree 引擎中，数据的排序顺序对后续的查询性能影响很大，因为 MergeTree 引擎的查询操作通常是基于范围查询的。如果数据按照查询条件的顺序存储，那么查询操作可以使用索引进行优化，从而提高查询性能。
下面是一些关于 ORDER BY 子句的最佳实践：
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仅在需要时指定 ORDER BY 子句，因为数据排序需要消耗一定的时间和资源。
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按照查询条件的顺序来指定 ORDER BY 子句，以便查询操作可以利用索引进行优化。
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如果不确定如何指定 ORDER BY 子句，可以尝试多种排序顺序，然后通过性能测试来确定最佳的排序顺序。
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如果数据表包含了复合主键，可以考虑将主键的字段作为 ORDER BY 子句中的第一列，以优化数据的物理存储顺序。
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在 MergeTree 引擎中，推荐使用固定的区间大小和合适的排序键，以获得更好的性能。
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对于 MergeTree 引擎中的分区表，应该将分区键作为 ORDER BY 子句中的第一列，以便数据在分区之间按照分区键排序。
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如果表中数据更新频繁，可以考虑使用 TTL（Time to Live）来自动删除过期的数据。在这种情况下，应该将 TTL 字段作为 ORDER BY 子句的最后一列，以避免频繁的数据移动。
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对于其他引擎类型，ORDER BY 子句的优化方式可能有所不同。例如，在 ReplacingMergeTree 引擎中，可以将主键和版本号作为 ORDER BY 子句的前两列，以便更好地支持数据更新和删除操作。
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在使用 ORDER BY 子句时，还应该注意以下事项：
- ORDER BY 子句中的所有列必须都是表中的字段。
- ORDER BY 子句中的所有列都必须具有可比性。
- ORDER BY 子句中的所有列都必须具有相同的数据类型。
综上所述，使用 ORDER BY 子句可以优化数据的物理存储顺序，从而提高后续查询操作的性能。在指定 ORDER BY 子句时，应该根据查询条件的顺序和数据表的特点来选择排序键，并遵循一些最佳实践。
ORDER BY 影响数据存储空间大小
在 ClickHouse 数据库中，ORDER BY 子句可以影响数据存储空间大小。具体而言，使用 ORDER BY 子句可以优化数据的物理存储顺序，从而减少数据的存储空间大小。
当数据按照 ORDER BY 子句指定的字段进行排序时，相邻的行通常具有相同的值，这些相同的值将被存储在一起。这种数据的存储方式可以提高数据的压缩率，从而减少数据的存储空间大小。
此外，在 MergeTree 引擎中，ORDER BY 子句还可以影响数据的分区方式。MergeTree 引擎会将数据按照 ORDER BY 子句指定的字段进行排序，并根据分区键将数据分成多个分区。如果 ORDER BY 子句和分区键相同，那么数据将按照分区键进行分区，这样可以避免在查询时跨越多个分区。
需要注意的是，ORDER BY 子句对数据存储空间大小的影响取决于具体的数据和查询条件。有时，使用 ORDER BY 子句可能会增加数据的存储空间大小，因为它可能会导致数据的碎片化或者需要额外的索引结构来支持排序。因此，在使用 ORDER BY 子句时，需要根据具体的数据和查询条件来确定是否可以减少数据的存储空间大小。
建表语句中的ORDER BY，影响数据存储空间大小
在 ClickHouse 数据库中，建表语句中的 ORDER BY 子句可以影响数据的存储空间大小。具体而言，ORDER BY 子句指定了数据在物理存储中的排序方式，从而决定了数据的压缩率和碎片程度，进而影响数据的存储空间大小。
当使用 ORDER BY 子句创建表时，ClickHouse 在数据写入表之前就会根据 ORDER BY 子句指定的列对数据进行排序。这样，相邻的行通常具有相同的值，这些相同的值将被存储在一起，从而提高了数据的压缩率。此外，按照 ORDER BY 子句排序后的数据可以更好地支持某些查询操作，例如范围查询和TOP-N查询，从而减少了需要维护的索引结构，降低了存储空间的使用。
需要注意的是，在使用 ORDER BY 子句时，需要根据实际的数据情况来选择排序键，以便最大限度地减少数据的存储空间。如果选择的排序键导致数据的碎片化或者需要额外的索引结构来支持排序，可能会增加数据的存储空间大小。
综上所述，建表语句中的 ORDER BY 子句可以影响数据的存储空间大小，但具体的影响取决于所选的排序键和实际的数据情况。
存储格式是wide还是cpmpact
在 ClickHouse 数据库中，数据的存储格式可以是 wide 或 compact。这两种格式分别适用于不同的场景，对数据的存储空间和查询性能都有影响。
wide 格式是指每一列的数据都单独存储，每行的数据由所有列的数据组成。这种格式对于有大量的列但是每列的数据量相对较小的表格非常适用，因为它可以减少内存占用，同时可以支持高效的列级别查询。然而，由于数据行的大小较大，它可能会降低磁盘空间的利用率。
compact 格式是指将多个列的数据按照行存储在一起，这种格式可以减少数据行的大小，从而提高磁盘空间的利用率。同时，compact 格式也可以提高内存使用效率，因为它允许 ClickHouse 在内存中更有效地操作行数据。compact 格式适用于数据行的大小比较大的情况，例如包含大量 TEXT 类型列的表格。
需要注意的是，对于相同的数据，wide 和 compact 格式可能会产生不同的查询性能。在某些查询场景下，wide 格式可能会更快，而在其他查询场景下，compact 格式可能会更快。因此，在选择存储格式时，需要根据实际的数据情况和查询需求来进行选择。此外，ClickHouse 还提供了其他存储格式，例如 MergeTree、ReplacingMergeTree、SummingMergeTree 等，可以根据实际需求进行选择。
如何指定存储格式是wide还是cpmpact
在 ClickHouse 数据库中，可以使用 ENGINE 和 SETTINGS 子句来指定数据的存储格式。
ENGINE 子句用于指定使用的存储引擎，不同的存储引擎支持不同的存储格式。其中，MergeTree 是 ClickHouse 的默认存储引擎，可以用于存储大多数类型的数据。MergeTree 存储引擎提供了多种存储格式，包括 wide 和 compact 格式，可以根据实际需求进行选择。
下面是一个使用 MergeTree 存储引擎创建表格，并指定 wide 格式的示例：
CREATE TABLE my_table (
column1 String,
column2 Int32
) ENGINE = MergeTree ORDER BY column1;
在上面的示例中，ORDER BY 子句指定了按照 column1 列进行排序，这将会产生 wide 格式的存储。如果将 ORDER BY 子句改为 ORDER BY column2，则会产生 compact 格式的存储。
此外，可以使用 SETTINGS 子句来调整存储格式的参数，例如 block_size、min_compress_block_size、max_compress_block_size 等。这些参数可以影响数据的存储空间大小和查询性能。需要根据实际情况进行调整。
总之，在指定存储格式时，需要考虑实际的数据情况和查询需求，选择合适的存储引擎和参数设置。