1.clickhouse适用场景

clickhouse主要适合那种大量数据做分析的场景。
一般数据insert进去，也就不要修改和删除了。
比如那种埋点的数据，每秒成百上千条插入，但对事务的要求不高。
clickhouse比较吃内存，这也是它比较快的原因之一。
我实际工作的场景，就是把每天几百万甚至几千万的业务数据，在各个维度把数据拉平，存在clickhouse中，所以存的是最细分的数据，然后作为统计报表的查询库，可以查出各个维度下或多个维度下的数据了。

2.clickhouse与mysql类比。

初学的时候，你可以把clickhouse类比mysql来用。
同样的都有数据库，都要创建表，都支持sql标准。
clickhouse的数据也是存在表中的，先建库，再建表，最后insert数据。
clickhouse默认有一个default库，建表的时候，数据类型的定义和mysql不一样，以及引擎也不一样。
clickhouse一般都用的是mergeTree引擎，我们后面也是以这个引擎为例。

3.clickhouse常用数据类型

clickhouse表中的每个字段，都必须在创建表的时候指定数据类型，常用的有以下几种：

1.整形

整型范围
Int8 - [-128 : 127]
Int16 - [-32768 : 32767]
Int32 - [-2147483648 : 2147483647]
Int64 - [-9223372036854775808 : 9223372036854775807]
无符号整型范围
UInt8 - [0 : 255]
UInt16 - [0 : 65535]
UInt32 - [0 : 4294967295]
UInt64 - [0 : 18446744073709551615]

常用UInt16

2.浮点型

Float32, Float64
我用的比较少

3.Decimal

涉及到钱等类似其他精细计算的类型

4.String

最常用的类型，万物皆String

5.Date

精确到天，对应java中，是long类型。
insert的时候注意单位
当表的引擎用mergeTree时，还必须要有个Date类型的字段。

6.DateTime

精确到秒，对应java中，也是long类型
insert的时候，也是注意单位

7.其他

官网还提供了其他类型，平时用不到，所以先不说了

5.clickhouse的引擎

clickhouse提供了很多引擎，我们注意说说mergeTree
mergeTree引擎，主要有个分区的特点。
我们可以指定按天分区，或者按月分区，那么后面查询或者删除的时候，就可以按天或按月。
建表规范如下

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],...INDEX index_name1 expr1 TYPE type1(...) GRANULARITY value1,INDEX index_name2 expr2 TYPE type2(...) GRANULARITY value2
) ENGINE = MergeTree()
[PARTITION BY expr]
[ORDER BY expr]
[PRIMARY KEY expr]
[SAMPLE BY expr]
[SETTINGS name=value, ...]

重点看mergeTree()后面各个属性的定义顺序

删除数据（mergeTree引擎）

带分区的引擎，可以按分区删除。
以按天分区的表举例：
表名：response_event
不需要指定字段名，因为建表的时候已经指定了。

ALTER TABLE response_event DROP PARTITION '2019-11-11';

如果这个字段是null，就用 ‘0000-00-00’

4.实战—java中使用clickhouse

1.使用maven

		<dependency><groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId><artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId><version>0.1.48</version></dependency>

2.JDBC连接数据库

		ClickHouseProperties properties = new ClickHouseProperties();properties.setDataTransferTimeout(5 * 60 * 1000);properties.setMaxExecutionTime(5 * 60 * 1000);properties.setSocketTimeout(5 * 60 * 1000);ClickHouseDataSource dataSource = new ClickHouseDataSource("jdbc:clickhouse://clickhouse的ip:8123/default", properties);ClickHouseConnection connection = dataSource.getConnection();ClickHouseStatement statement = connection.createStatement();

3.创建表

CREATE TABLE response_event(requestId String,event UInt8,...eventTime DateTime,createDate Date)ENGINE = MergeTree PARTITION BY toDate(createDate) ORDER BY (createDate) SETTINGS index_granularity=8192;

boolean execute = statement.execute(sql);

4.插入数据

INSERT INTO response_event(requestId,event,...eventTime,createDate) values(.......)

boolean execute = statement.execute(sql);

5.查询数据

select count(1) from response_event;

select * from response_event;

		ClickHouseResponse response = statement.executeQueryClickhouseResponse(sql);JSONObject res = JSONObject.parseObject(JSONObject.toJSONString(response));JSONArray data = res.getJSONArray("data");JSONArray meta = res.getJSONArray("meta");