insert
insert操作和mysql一致
- 标准语法:
insert into [table_name] values(…),(….)
- 从表到表的插入:
insert into [table_name] select a,b,c from [table_name_2]
update 和 delete
ClickHouse 提供了 Delete 和 Update 的能力,这类操作被称为 Mutation 查询,它可以看做 Alter 的一种;
具体语法:
Delete:ALTER TABLE [db.]table [ON CLUSTER cluster] DELETE WHERE filter_expr
Update:ALTER TABLE [db.]table [ON CLUSTER cluster] UPDATE column1 = expr1 [, ...] [IN PARTITION partition_id] WHERE filter_expr
从官方文档可以看出:
虽然可以实现修改和删除,但是和一般的 OLTP 数据库不一样,Mutation 语句是一种很“重”的操作,而且不支持事务,不建议经常使用
因为delete和update起初都是很”重“的操作,因此官方也提供了相对轻量级的操作:
但仅限于delete
操作,详见官网:The Lightweight DELETE Statement | ClickHouse Docs
这里的delete
操作语法和MySQL等OLTP数据库相同:
DELETE FROM [db.]table [ON CLUSTER cluster] WHERE expr
尝试一下效果:
当前表中的数据如下:
执行删除语句:delete from t_order_smt where sku_id = "sku_004";
发现并不支持,这是因为轻量级删除时v22.8版本才开放支持的功能
select
SELECT Query | ClickHouse Docs
查询操作和标准SQL语句差别不大:
1.支持子查询
2.支持 CTE(Common Table Expression 通用表表达式)
3.支持各种 JOIN,但是 JOIN 操作无法使用缓存,所以即使是两次相同的 JOIN 语句,ClickHouse 也会视为两条新 SQL
4.窗口函数(v21.3之后开放实验性窗口函数;目前已全面支持窗口函数)
Window Functions | ClickHouse Docs
5.不支持自定义函数
6.GROUP BY 操作增加了 with rollup\with cube\with total
用来计算小计和总计
比如说group by a,b
with rollup:相当于group by a,b
,group by a
,group by null
with cube:相当于group by a,b
,group by a
,group by b
,group by null
with totals:相当于group by a,b
,group by null
group by 测试
插入数据:
alter table t_order_mt delete where 1=1;
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');
with rollup:
select id , sku_id,sum(total_amount) from t_order_mt group by id,sku_id with rollup;
结果如下:
with cube:
select id , sku_id,sum(total_amount) from t_order_mt group by id,sku_id with cube;
with totals:
alter操作
新增字段 add column
alter table tableName add column newcolname String after col1;
可以指定新增字段的位置
修改字段 modify column
alter table tableName modify column newcolname String;
删除字段
alter table tableName drop column newcolname;
更多操作详见:Column Manipulations | ClickHouse Docs
数据导出
语法格式如下:
clickhouse-client --password=why666 --query "select * from t_order_mt where create_time='2020-06-01 12:00:00'" --format CSVWithNames> /home/why/data/ck1.csv
执行命令后可以看到相应的csv文件:
注意:因为clickhouse中的一般是宽表,导出数据的功能不常用
更多数据格式详见:Formats for Input and Output Data | ClickHouse Docs