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ClickHouse 是一款由俄罗斯Yandex公司开源的OLAP数据库，拥有者卓越的性能表现，在官方公布的基准测试中，ClickHouse的平均响应速度是Vertica的2.63倍、InfiniDB的17倍、MonetDB的27倍、Hive的126倍、MySQL的429倍以及Greenplum的10倍。

自2016年开源以来，ClickHouse一直保持着飞速的发展，是目前业界公认的OLAP数据库黑马，已在头条、阿里、腾讯、新浪、青云等众多公司得以应用。

作为一款分析型数据库，ClickHouse提供了许多数据类型，它们可以划分为基础类型、复合类型和特殊类型。其中基础类型使ClickHouse具备了描述数据的基本能力，而另外两种类型则使ClickHouse的数据表达能力更加丰富立体。

本文主要来谈ClickHouse的复合类型，ClickHouse提供了数组、元组、枚举和嵌套四类复合类型。这些类型通常是其他数据库原生不具备的特性。拥有了复合类型之后，ClickHouse的数据模型表达能力更强了。

1. Array

数组有两种定义形式，常规方式array(T)：

SELECT array(1, 2) as a , toTypeName(a)

┌─a───┬─toTypeName(array(1, 2))─┐

│ [1,2] │ Array(UInt8)              │

└─────┴────────────────┘

或者简写方式[T]：

SELECT [1, 2]

通过上述的例子可以发现，在查询时并不需要主动声明数组的元素类型。因为ClickHouse的数组拥有类型推断的能力，推断依据：以最小存储代价为原则，即使用最小可表达的数据类型。例如在上面的例子中，array(1, 2)会通过自动推断将UInt8作为数组类型。但是数组元素中如果存在Null值，则元素类型将变为Nullable，例如：

 SELECT [1, 2, null] as a , toTypeName(a)

┌─a──────┬─toTypeName([1, 2, NULL])─┐

│ [1,2,NULL] │ Array(Nullable(UInt8))    │

└────────┴─────────────────┘

细心的读者可能已经发现，在同一个数组内可以包含多种数据类型，例如数组[1, 2.0]是可行的。但各类型之间必须兼容，例如数组[1, '2']则会报错。

在定义表字段时，数组需要指定明确的元素类型，例如：

CREATE TABLE Array_TEST (

    c1 Array(String)

) engine = Memory

2. Tuple

元组类型由1～n个元素组成，每个元素之间允许设置不同的数据类型，且彼此之间不要求兼容。元组同样支持类型推断，其推断依据仍然以最小存储代价为原则。与数组类似，元组也可以使用两种方式定义，常规方式tuple(T)：

SELECT tuple(1,'a',now()) AS x, toTypeName(x)

┌─x─────────────────┬─toTypeName(tuple(1, 'a', now()))─┐

│ (1,'a','2019-08-28 21:36:32') │ Tuple(UInt8, String, DateTime)    │

└───────────────────┴─────────────────────┘

或者简写方式(T)：

SELECT (1,2.0,null) AS x, toTypeName(x)

┌─x──────┬─toTypeName(tuple(1, 2., NULL))───────┐

│ (1,2,NULL) │ Tuple(UInt8, Float64, Nullable(Nothing)) │

└───────┴──────────────────────────┘

在定义表字段时，元组也需要指定明确的元素类型：

CREATE TABLE Tuple_TEST (

    c1 Tuple(String,Int8)

) ENGINE = Memory;

元素类型和泛型的作用类似，可以进一步保障数据质量。在数据写入的过程中会进行类型检查。例如，写入INSERT INTO Tuple_TEST VALUES( ('abc' , 123) )是可行的，而写入INSERT INTO Tuple_TEST VALUES( ('abc' , 'efg') )则会报错。

3. Enum

ClickHouse支持枚举类型，这是一种在定义常量时经常会使用的数据类型。ClickHouse提供了Enum8和Enum16两种枚举类型，它们除了取值范围不同之外，别无二致。枚举固定使用(String:Int) Key/Value键值对的形式定义数据，所以Enum8和Enum16分别会对应(String:Int8)和(String:Int16)，例如：

CREATE TABLE Enum_TEST (

    c1 Enum8('ready' = 1, 'start' = 2, 'success' = 3, 'error' = 4)

) ENGINE = Memory;

在定义枚举集合的时候，有几点需要注意。首先，Key和Value是不允许重复的，要保证唯一性。其次，Key和Value的值都不能为Null，但Key允许是空字符串。在写入枚举数据的时候，只会用到Key字符串部分，例如：

INSERT INTO Enum_TEST VALUES('ready');

INSERT INTO Enum_TEST VALUES('start');

数据在写入的过程中，会对照枚举集合项的内容逐一检查。如果Key字符串不在集合范围内则会抛出异常，比如执行下面的语句就会出错：

INSERT INTO Enum_TEST VALUES('stop');

可能有人会觉得，完全可以使用String代替枚举，为什么还需要专门的枚举类型呢？这是出于性能的考虑。因为虽然枚举定义中的Key属于String类型，但是在后续对枚举的所有操作中(包括排序、分组、去重、过滤等)，会使用Int类型的Value值。

4. Nested

嵌套类型，顾名思义是一种嵌套表结构。一张数据表，可以定义任意多个嵌套类型字段，但每个字段的嵌套层级只支持一级，即嵌套表内不能继续使用嵌套类型。对于简单场景的层级关系或关联关系，使用嵌套类型也是一种不错的选择。例如，下面的nested_test是一张模拟的员工表，它的所属部门字段就使用了嵌套类型：

CREATE TABLE nested_test (

    name String,

    age  UInt8 ,

    dept Nested(

        id UInt8,

        name String

    )

) ENGINE = Memory;

ClickHouse的嵌套类型和传统的嵌套类型不相同，导致在初次接触它的时候会让人十分困惑。以上面这张表为例，如果按照它的字面意思来理解，会很容易理解成nested_test与dept 是一对一的包含关系，其实这是错误的。不信可以执行下面的语句，看看会是什么结果：

INSERT INTO nested_test VALUES ('nauu',18, 10000, '研发部');

Exception on client:

Code: 53. DB::Exception: Type mismatch in IN or VALUES section. Expected: Array(UInt8). Got: UInt64

注意上面的异常信息，它提示期望写入的是一个Array数组类型。

现在大家应该明白了，嵌套类型本质是一种多维数组的结构。嵌套表中的每个字段都是一个数组，并且行与行之间数组的长度无须对齐。所以需要把刚才的INSERT语句调整成下面的形式：

INSERT INTO nested_test VALUES ('bruce' , 30 , [10000,10001,10002], ['研发部','技术支持中心','测试部']);

--行与行之间,数组长度无须对齐

INSERT INTO nested_test VALUES ('bruce' , 30 , [10000,10001], ['研发部','技术支持中心']);

需要注意的是，在同一行数据内每个数组字段的长度必须相等。例如，在下面的示例中，由于行内数组字段的长度没有对齐，所以会抛出异常：

INSERT INTO nested_test VALUES ('bruce' , 30 , [10000,10001], ['研发部','技术支持中心',

'测试部']);

DB::Exception: Elements 'dept.id' and 'dept.name' of Nested data structure 'dept' (Array columns) have different array sizes..

在访问嵌套类型的数据时需要使用点符号，例如：

SELECT name, dept.id, dept.name FROM nested_test

┌─name─┬─dept.id──┬─dept.name─────────────┐

│ bruce │ [16,17,18] │ ['研发部','技术支持中心','测试部'] │

└────┴───────┴────────────────────┘

关于作者：

朱凯，ClickHouse贡献者之一，ClickHouse布道者，资深架构师，十多年IT从业经验，对大数据领域主流技术与解决方案有深入研究，擅长分布式系统的架构设计与整合。曾主导过多款大数据平台级产品的规划、设计与研发工作，一线实战经验丰富。现就职于远光软件股份有限公司，任大数据事业部平台开发部总经理。著有《企业级大数据平台构建：架构与实现》 《ClickHouse原理解析与应用实践》等书。

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本文为大数据技术与架构整理，原作者独家授权。未经原作者允许转载追究侵权责任。编辑｜冷眼丶微信公众号｜import_bigdata欢迎点赞+收藏+转发朋友圈素质三连

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