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1. 临时表
1.1 创建临时表语法
1.2 示例
2. 视图
2.1 普通视图
2.2 物化视图 1. 临时表
ClickHouse支持临时表临时表具备以下特征
当会话结束或者链接中断时临时表将随会话一起消失。临时表仅能够使用Memory表引擎创建临时表时不需要指定表引擎。无法为临时表指定数据库。它是在数据库之外创建的与会话绑定。如果临时表与另一个表名称相同那么当在查询时没有显式的指定db的情况下将优先使用临时表。对于分布式处理查询中使用的临时表将被传递到远程服务器。
1.1 创建临时表语法
CREATE TEMPORARY TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [ON CLUSTER cluster](name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],...)注意不需要指定表引擎默认是Memory
1.2 示例
#查看库 newdb下 表node1 :) show tables;SHOW TABLES┌─name────────┐│ t1 ││ t2 ││ t_log ││ t_stripelog ││ t_tinylog │└─────────────┘5 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.#查询表 t_log表数据node1 :) select * from t_log;SELECT *FROM t_log┌─id─┬─name─┬─age─┐│ 1 │ 张三 │ 18 ││ 2 │ 李四 │ 19 │└────┴─────┴─────┘┌─id─┬─name─┬─age─┐│ 3 │ 王五 │ 20 ││ 4 │ 马六 │ 21 ││ 5 │ 田七 │ 22 │└────┴─────┴─────┘5 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.#创建临时表 t_log 与当前库下的t_log同名node1 :) create temporary table t_log(id UInt8 ,name String);CREATE TEMPORARY TABLE t_log(id UInt8,name String)Ok.0 rows in set. Elapsed: 0.001 sec.#查询表 t_log的数据与结构发现没有数据这里查询的是临时表结构如下node1 :) desc t_log;DESCRIBE TABLE t_log┌─name─┬─type───┬│ id │ UInt8 ││ name │ String │└──────┴────────┴2 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.#如果想要查询到库newdb下的t_log需要加上数据库名node1 :) select * from newdb.t_log;#切换库为default同样还可以查询到表t_log说明表不属于任何库node1 :) use default;node1 :) desc t_log;DESCRIBE TABLE t_log┌─name─┬─type───┬│ id │ UInt8 ││ name │ String │└──────┴────────┴2 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.#退出客户端之后重新登录查询t_log不存在。node1 :) select * from t_log;Exception: Received from localhost:9000. DB::Exception: Table default.t_log doesnt exist..#也可以不退出客户端直接删除临时表node1 :) drop table t_log;DROP TABLE t_logOk.0 rows in set. Elapsed: 0.001 sec.
注意在大多数情况下临时表不是手动创建的而是在使用外部数据进行查询或分布式时创建的,可以使用ENGINE Memory的表代替临时表。
2. 视图
ClickHouse中视图分为普通视图和物化视图两者区别如图所示 2.1 普通视图
普通视图不存储数据它只是一层select 查询映射类似于表的别名或者同义词能简化查询对原有表的查询性能没有增强的作用具体性能依赖视图定义的语句当从视图中查询时视图只是替换了映射的查询语句。普通视图当基表删除后不可用。
创建普通视图语法
CREATE [OR REPLACE] VIEW [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER] AS SELECT ...
示例
#在库 newdb中创建表 personinfonode1 :) create table personinfo(id UInt8,name String,age UInt8,birthday Date) engine Log;#向表 personinfo中插入如下数据node1 :) insert into personinfo values (1,张三,18,2021-06-01);node1 :) insert into personinfo values (2,李四,19,2021-06-02);node1 :) insert into personinfo values (3,王五,20,2021-06-03);node1 :) insert into personinfo values (4,马六,21,2021-06-04);node1 :) insert into personinfo values (5,田七,22,2021-06-05);#查询表中的数据node1 :) select * from personinfo;SELECT *FROM personinfo┌─id─┬─name─┬─age─┬───birthday─┐│ 1 │ 张三 │ 18 │ 2021-06-01 ││ 2 │ 李四 │ 19 │ 2021-06-02 │└────┴──────┴─────┴────────────┘┌─id─┬─name─┬─age─┬───birthday─┐│ 3 │ 王五 │ 20 │ 2021-06-03 ││ 4 │ 马六 │ 21 │ 2021-06-04 ││ 5 │ 田七 │ 22 │ 2021-06-05 │└────┴──────┴─────┴────────────┘5 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.#创建视图 person_view 映射查询子句node1 :) create view person_view as select name,birthday from personinfo;CREATE VIEW person_view ASSELECTname,birthdayFROM personinfoOk.0 rows in set. Elapsed: 0.009 sec.#查询视图person_view中的数据结果node1 :) select * from person_view;SELECT *FROM person_view┌─name─┬───birthday─┐│ 张三 │ 2021-06-01 ││ 李四 │ 2021-06-02 │└──────┴────────────┘┌─name─┬───birthday─┐│ 王五 │ 2021-06-03 ││ 马六 │ 2021-06-04 ││ 田七 │ 2021-06-05 │└──────┴────────────┘5 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.#删除视图 使用drop即可node1 :) drop table person_view;DROP TABLE person_viewOk.0 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.
2.2 物化视图
物化视图是查询结果集的一份持久化存储所以它与普通视图完全不同而非常趋近于表。”查询结果集”的范围很宽泛可以是基础表中部分数据的一份简单拷贝也可以是多表join之后产生的结果或其子集或者原始数据的聚合指标等等。
物化视图创建好之后若源表被写入新数据则物化视图也会同步更新,POPULATE 关键字决定了物化视图的更新策略,若有POPULATE 则在创建视图的过程会将源表已经存在的数据一并导入类似于 create table ... as,若无POPULATE 则物化视图在创建之后没有数据只会在创建只有同步之后写入源表的数据clickhouse 官方并不推荐使用populated因为在创建物化视图的过程中同时写入的数据不能被插入物化视图。
物化视图是种特殊的数据表创建时需要指定引擎可以用show tables 查看。另外物化视图不支持alter 操作。
产生物化视图的过程就叫做“物化”materialization广义地讲物化视图是数据库中的预计算逻辑显式缓存典型的空间换时间思路所以用得好的话它可以避免对基础表的频繁查询并复用结果从而显著提升查询的性能。
物化视图创建语法
CREATE MATERIALIZED VIEW [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER] [TO[db.]name] [ENGINE engine] [POPULATE] AS SELECT ...
示例
#在库 newdb 中创建物化视图 t_view1node1 :) create materialized view t_view1 engine Log as select * from personinfo;#查询 所有表node1 :) show tables;SHOW TABLES┌─name───────────┐│ .inner.t_view1 ││ personinfo └────────────────┘2 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.#向表 personinfo中插入如下数据node1 :) insert into personinfo values (1,张三,18,2021-06-01);node1 :) insert into personinfo values (2,李四,19,2021-06-02);node1 :) insert into personinfo values (3,王五,20,2021-06-03);node1 :) insert into personinfo values (4,马六,21,2021-06-04);node1 :) insert into personinfo values (5,田七,22,2021-06-05);#查看物化视图 t_view1数据node1 :) select * from t_view1;SELECT *FROM t_view1┌─id─┬─name─┬─age─┬───birthday─┐│ 1 │ 张三 │ 18 │ 2021-06-01 ││ 2 │ 李四 │ 19 │ 2021-06-02 │└────┴──────┴─────┴────────────┘┌─id─┬─name─┬─age─┬───birthday─┐│ 3 │ 王五 │ 20 │ 2021-06-03 ││ 4 │ 马六 │ 21 │ 2021-06-04 ││ 5 │ 田七 │ 22 │ 2021-06-05 │└────┴──────┴─────┴────────────┘5 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.#创建物化视图 t_view2node1 :) create materialized view t_view2 engine Log as select count(name) as cnt from personinfo;#向表 personinfo中插入以下数据node1 :) insert into personinfo values (6,赵八,23,2021-06-06),(7,孙九,22,2021-06-07);#查询物化视图表 t_view2数据,可以看到做了预计算这里不能一条条插入不然效果是每条数据都会生成一个结果。node1 :) select * from t_view2;SELECT *FROM t_view2┌─cnt─┐│ 2 │└─────┘1 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.#删除物化视图node1 :) drop table t_view2;DROP TABLE t_view2Ok.0 rows in set. Elapsed: 0.001 sec.
注意当创建好物化视图t_view1时可以进入到/var/lib/clickhouse/data/newdb目录下看到%2Einner%2Et_view1目录当物化视图中同步基表数据时目录中有对应的列文件和元数据记录文件与普通创建表一样有目录结构。 如需博文中的资料请私信博主。
