ClickHouse的字典关键字和高级查询，以及在字典中设置和处理分区数据

2023-10-15 10:41:02 浏览数 (1)

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ClickHouse字典中的字典关键字用于定义和配置字典。字典是ClickHouse中的一个特殊对象，它存储了键值对数据，并提供了一种在查询中使用这些数据的高效方式。

以下是ClickHouse字典中的常用关键字及其说明：

  1. name：指定字典的名称。
  2. type：指定字典的类型，可以是ordinary（普通字典）或cache（缓存字典）。
  3. structure：定义字典的结构。可以使用元组（Tuple）表示键和值的数据类型和名称。
  4. source：指定字典的数据源，可以是表、另一个字典或者外部文件。
  5. lifetime_min：定义字典项的最小生命周期。
  6. lifetime_max：定义字典项的最大生命周期。
  7. layout：指定字典的布局（内存、内存映射或者内存和磁盘结合）。
  8. range_min：定义字典键的最小值（只适用于有序字典）。
  9. range_max：定义字典键的最大值（只适用于有序字典）。

下面是一个示例说明如何使用字典关键字进行高级查询：

假设我们有一个存储用户信息的表users，包含id和name两列。我们希望创建一个字典，用于将用户的id映射到name。

首先，我们定义字典的结构和数据源：

代码语言：sql复制
CREATE TABLE users
(
    id Int64,
    name String
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY id;

CREATE DICTIONARY user_names
(
    id Int64,
    name String
)
PRIMARY KEY id
SOURCE(CLICKHOUSE(HOST 'localhost' PORT 9000 USER 'default' PASSWORD '' DB 'default' TABLE 'users' WHERE '1=1' FORMAT CSVWithNames))
LIFETIME(MIN 600 MAX 3600)
LAYOUT(MEMORY)

在上述示例中，我们创建了一个名为user_names的字典，它有一个整数类型的键id和一个字符串类型的值name。字典的数据源是一个名为users的表，我们使用CSV格式的文件来加载数据。

然后，我们可以在查询中使用字典进行高级查询。例如，我们可以根据用户id查询对应的name：

代码语言：sql复制
SELECT id, name
FROM some_table
ANY LEFT JOIN user_names USING (id)

在上述示例中，我们使用ANY LEFT JOIN将表some_table和字典user_names连接起来，根据表中的id查找对应的name。这样就能够在查询中使用字典提供的数据了。

以上就是关于ClickHouse字典中的字典关键字的详细解释和示例的说明。

ClickHouse的字典（Dictionary）可以支持分区表。

在字典中设置和处理分区数据的方法如下：

1. 创建分区表并定义字典：

首先创建一个分区表，使用PARTITION BY子句按照某个列的值进行分区。然后，在创建字典时，使用DICTIONARY分区子句将字典与分区表关联。

代码语言：sql复制
CREATE TABLE my_table
(
    id Int,
    name String
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMMDD(id) -- 按照id列的值进行分区
ORDER BY id;

CREATE DICTIONARY my_dict
(
    id Int,
    name String
)
PRIMARY KEY id
SOURCE(CLICKHOUSE(localhost:9000), my_table, id, name, 'TSVWithNames');

2. 处理分区数据：

当分区表和字典都创建好后，可以通过字典来查询和处理分区数据。使用字典的get函数来查询某个分区的数据，并配合WHERE子句来指定分区条件。

代码语言：sql复制
SELECT *
FROM my_table
WHERE id IN (SELECT get('my_dict', id) FROM remote('localhost:9000', my_table, id) WHERE date = '2022-01-01');

以上是使用ClickHouse字典处理分区数据的基本方法。当使用字典查询分区数据时，ClickHouse会自动将查询分发到对应分区的节点进行处理，从而实现高效的查询和处理分区数据。

clickhouse

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