《ClickHouse原理解析与应用实践》阅读笔记

ClickHouse原理解析与应用实践

第一章 ClickHouse的前世今生

OLAP 常见架构分类

多维数据分析常见操作

• 下钻: 从高层次向低层次明细数据穿透。例如从“省”下钻到“市”，从“湖北省”穿透到“武汉”和“宜昌”。
• 上卷: 和下钻相反，从低层次向高层次汇聚。例如从“市”汇聚成“省”，将“武汉”“宜昌”汇聚成“湖北”。
• 切片: 观察立方体的一层，将一个或多个维度设为单个固定值，然后观察剩余的维度，例如将商品维度固定为“足球”。
• 切块: 与切片类似，只是将单个固定值变成多个值。例如将商品维度固定成“足球”“篮球”和“乒乓球”。
• 旋转: 旋转立方体的一面，如果要将数据映射到一张二维表，那么就要进行旋转，这就等同于行列置换。”

架构分类

• ROLAP（Relational OLAP，关系型OLAP）
• MOLAP（Multidimensional OLAP，多维型OLAP）
• HOLAP（Hybrid OLAP，混合架构的OLAP）

相关资料

• ClickBench — a Benchmark For Analytical DBMS (clickhouse.com)

第九章 数据查询

WITH 子句

定义

ClickHouse支持CTE（Common Table Expression，公共表表达式），以增强查询语句的表达

Syntax

WITH <expression> AS <identifier>
-- or 
WITH <identifier> AS <subquery expression>

场景一：定义变量

WITH 10 AS start
SELECT
	number
FROM
	system.numbers
WHERE
	number > start
limit 10

场景二：调用函数

WITH SUM(data_uncompressed_bytes) AS bytes
SELECT
	database ,
	formatReadableSize(bytes) AS format
FROM
	system.columns
GROUP BY
	database
ORDER BY
	bytes DESC

• 把 bytes 函数定义成公共表达式供其他 SQL 使用

场景三：定义子查询

/* this example would return TOP 10 of most huge tables */
WITH (
SELECT
	sum(bytes)
FROM
	system.parts WHEREactive) AS total_disk_usage
SELECT
	(sum(bytes) / total_disk_usage) * 100 AS table_disk_usage,
	table
FROM
	system.parts
GROUP BY
	table
ORDER BY
	table_disk_usage DESC
LIMIT 10;

场景四：在子查询中重复使用 WITH

-- 在计算出各database未压缩数据大小与数据总和的比例之后，又进行了取整函数的调用
WITH (
    round(database_disk_usage)
) AS database_disk_usage_v1
SELECT
	database,
	database_disk_usage,
	database_disk_usage_v1
FROM
	(
WITH (
	SELECT
		SUM(data_uncompressed_bytes)
	FROM
		system.columns
) AS total_bytes
	SELECT
		database ,
		(SUM(data_uncompressed_bytes) / total_bytes) * 100 AS database_disk_usage
	FROM
		system.columns
	GROUP BY
		database
	ORDER BY
		database_disk_usage DESC
)

From 子句

从数据表中取数

从子查询中取数

从表函数中取数

SELECT number FROM numbers(5)

SAMPLE 子句

概念/场景

SAMPLE子句能够实现数据采样的功能，使查询仅返回采样数据而不是全部数据，从而有效减少查询负载

这种采样机制是幂等的。如果数据没有发生变化，使用相同的采样规则总是能够返回相同的数据。这个特性适合在需要高效查询而不要求绝对准确性的场景使用。要求在 CREATE TABLE 时声明 SAMPLE BY 抽样表达式。

查询语法

SAMPLE Clause Syntax	产品描述
SAMPLE k	这里 k 是从0到1的数字。 查询执行于 k 数据的分数。 例如, SAMPLE 0.1 对10%的数据运行查询。 Read more
SAMPLE n	这里 n 是足够大的整数。 该查询是在至少一个样本上执行的 n 行（但不超过这个）。 例如, SAMPLE 10000000 在至少10,000,000行上运行查询。 Read more
SAMPLE k OFFSET m	这里 k 和 m 是从0到1的数字。 查询在以下示例上执行 k 数据的分数。 用于采样的数据由以下偏移 m 分数。 Read more

SAMPLE factor

• 在进行统计查询时，为了得到最终的近似结果，需要将得到的直接结果乘以采样系数。例如若想按0.1的因子采样数据，则需要将统计结果放大10倍

SELECT count() * 10 FROM hits_v1 SAMPLE 0.1

SAMPLE rows

• SAMPLE rows表示按样本数量采样，其中rows表示至少采样多少行数据，它的取值必须是大于1的整数。如果rows的取值大于表内数据的总行数，则效果等于rows=1（即不使用采样）

SAMPLE factor OFFSET n

• SAMPLE factor OFFSET n 表示按因子系数和偏移量采样，其中factor表示采样因子，n表示偏移多少数据后才开始采样，它们两个的取值都是0～1之间的小数。

SELECT CounterID FROM hits_v1 SAMPLE 0.4 OFFSET 0.5
-- 查询会从数据的二分之一处开始，按 0.4 的系数采样数据

ARRAY JOIN 子句

ARRAY JOIN子句允许在数据表的内部，与数组或嵌套类型的字段进行JOIN操作，从而将一行数组展开为多行

INNER ARRAY JOIN

ARRAY JOIN 在默认情况下使用的是 INNER JOIN 策略

SELECT title,value,v FROM query_v1 ARRAY JOIN value AS v
┌─title─┬─value──┬─v─┐
│ food   │ [1,2,3]  │ 1  │
│ food   │ [1,2,3]  │ 2  │
│ food   │ [1,2,3]  │ 3  │
│ fruit  │ [3,4]    │ 3  │
│ fruit  │ [3,4]    │ 4  │
└─────┴──────┴───┘
-- 数组被展开成了多行，并且排除掉了空数组

LEFT ARRAY JOIN

普通查询和合并查询

SELECT title,value,v FROM query_v1 LEFT ARRAY JOIN value AS v
┌─title─┬─value──┬─v─┐
│ food   │ [1,2,3]  │ 1  │
│ food   │ [1,2,3]  │ 2  │
│ food   │ [1,2,3]  │ 3  │
│ fruit  │ [3,4]    │ 3  │
│ fruit  │ [3,4]    │ 4  │
│ meat   │ []       │ 0  │
└─────┴──────┴──┘
-- 在 INNER JOIN 中被排除掉的空数组出现在了返回的结果集中

---

SELECT title,value,v ,arrayMap(x -> x * 2,value) as mapv,v_1 FROM query_v1 LEFT ARRAY JOIN value AS v , mapv as v_1
┌─title─┬─value──┬─v─┬─mapv───┬─v_1─┐
│ food   │ [1,2,3]  │ 1   │ [2,4,6]  │   2  │
│ food   │ [1,2,3]  │ 2   │ [2,4,6]  │   4  │
│ food   │ [1,2,3]  │ 3   │ [2,4,6]  │   6  │
│ fruit  │ [3,4]    │ 3   │ [6,8]    │   6  │
│ fruit  │ [3,4]    │ 4   │ [6,8]    │   8  │
│ meat   │ []       │ 0   │ []       │   0  │
└─────┴──────┴───┴──────┴────┘
-- ARRAY JOIN多个数组时，是合并，不是笛卡儿积

嵌套类型数组

嵌套数据对齐限制

INSERT INTO query_v2 VALUES ('food', [1,2,3], [10,20,30]), ('fruit', [4,5], [40,50]), ('meat', [], [])
SELECT title, nest.v1, nest.v2 FROM query_v2
┌─title─┬─nest.v1─┬─nest.v2───┐
│ food   │ [1,2,3]  │ [10,20,30]  │
│ fruit  │ [4,5]    │ [40,50]     │
│ meat   │ []       │ []          │
└─────┴──────┴────────┘
-- 同一行数据，数组长度要对齐

访问方式

对嵌套类型数据的访问，ARRAY JOIN既可以直接使用字段列名

SELECT title, nest.v1, nest.v2 FROM query_v2 ARRAY JOIN nest
-- 字段列名访问
SELECT title, nest.v1, nest.v2 FROM query_v2 ARRAY JOIN nest.v1, nest.v2
-- 点访问符

ARRAY JOIN部分嵌套

SELECT title, nest.v1, nest.v2 FROM query_v2 ARRAY JOIN nest.v1
┌─title─┬─nest.v1─┬─nest.v2───┐
│ food   │       1  │ [10,20,30]  │
│ food   │       2  │ [10,20,30]  │
│ food   │       3  │ [10,20,30]  │
│ fruit  │       4  │ [40,50]     │
│ fruit  │       5  │ [40,50]     │
-- 也可以只ARRAY JOIN其中部分字段

JOIN 子句

graph LR
    A[ALL/ANY/ASOF\n连接精度] -- + --> B["LEFT/RIGHT/FULL[OUTER]\n外连接"]
    A -- + --> C[INNER\n内连接]
    A -- + --> D[CROSS\n交叉连接]
    B --> E[JOIN]
    C --> E[JOIN]
    D --> E[JOIN]

连接精度分为 **ALL、ANY 和 ASOF **三种，而连接类型也可分为外连接、内连接和交叉连接三种

测试表

-- join_tb1
┌─id─┬─name──────┬─────────time─┐
│  1   │ ClickHouse    │ 2019-05-01 12:00:00 │
│  2   │ Spark         │ 2019-05-01 12:30:00 │
│  3   │ ElasticSearch │ 2019-05-01 13:00:00 │
│  4   │ HBase         │ 2019-05-01 13:30:00 │
│ NULL │ ClickHouse    │ 2019-05-01 12:00:00 │
│ NULL │ Spark         │ 2019-05-01 12:30:00 │
└────┴─────────┴─────────────┘

-- join_tb2
┌─id─┬─rate─┬─────────time─┐
│  1  │  100  │ 2019-05-01 11:55:00 │
│  2  │   90  │ 2019-05-01 12:01:00 │
│  3  │   80  │ 2019-05-01 13:10:00 │
│  5  │   70  │ 2019-05-01 14:00:00 │
│  6  │   60  │ 2019-05-01 13:50:00 │
└───┴────┴─────────────┘

-- join_tb3
┌─id─┬─star─┐
│  1  │ 1000  │
│  2  │  900  │
└───┴────┘

连接精度

ALL

如果左表内的一行数据，在右表中有多行数据与之连接匹配，则返回右表中全部连接的数据

SELECT a.id,a.name,b.rate FROM join_tb1 AS a 
ALL INNER JOIN join_tb2 AS b ON a.id = b.id
┌─id─┬─name──────┬─rate──┐
│  1  │ ClickHouse    │  100    │
│  1  │ ClickHouse    │  105    │
│  2  │ Spark         │   90    │
│  3  │ ElasticSearch │   80    │
└───┴─────────┴──────┘
-- 结果集返回了右表中所有与左表id相匹配的数据

ANY

如果左表内的一行数据，在右表中有多行数据与之连接匹配，则仅返回右表中第一行连接的数据

SELECT a.id,a.name,b.rate FROM join_tb1 AS a 
ANY INNER JOIN join_tb2 AS b ON a.id = b.id
 
┌─id─┬─name──────┬─rate──┐
│  1   │ ClickHouse    │  100    │
│  2   │ Spark         │   90    │
│  3   │ ElasticSearch │   80    │
└───┴─────────┴──────┘
-- 结果集仅返回了右表中与左表id相连接的第一行数据

ASOF

ASOF是一种模糊连接，它允许在连接键之后追加定义一个模糊连接的匹配条件 asof_column

SELECT a.id,a.name,b.rate,a.time,b.time 
FROM join_tb1 AS a ASOF INNER JOIN join_tb2 AS b 
ON a.id = b.id AND a.time >= b.time

┌─id─┬─name────┬─rate─┬────time──────┬──────b.time───┐
│  1  │ ClickHouse │  100  │ 2019-05-01 12:00:00 │ 2019-05-01 11:55:00 │
│  2  │ Spark      │   90  │ 2019-05-01 12:30:00 │ 2019-05-01 12:01:00 │
└───┴───────┴────┴─────────────┴─────────────┘
-- 其最终返回的查询结果符合连接条件a.id=b.id AND a.time>=b.time，且仅返回了右表中第一行连接匹配的数据

ASOF支持使用USING的简写形式，USING后声明的最后一个字段会被自动转换成asof_colum模糊连接条件

SELECT a.id,a.name,b.rate,a.time,b.time FROM join_tb1 AS a ASOF 
INNER JOIN join_tb2 AS b USING(id,time)
-- USING后的time字段会被转换成asof_colum，跟上面 SQL 同样效果

对于asof_colum字段的使用有两点需要注意：

• asof_colum必须是整型、浮点型和日期型这类有序序列的数据类型
• asof_colum不能是数据表内的唯一字段，换言之，连接键（JOIN KEY）和asof_colum不能是同一个字段

连接类型

连接类型决定了JOIN查询组合左右两个数据集合要用的策略，它们所形成的结果是交集、并集、笛卡儿积或是其他形式

INNER

只会返回左表与右表两个数据集合中交集的部分，其余部分都会被排除

OUTER

[LEFT|RIGHT|FULL [OUTER]] ] JOIN
-- 其中，OUTER修饰符可以省略

LEFT

在进行左外连接查询时，会以左表为基础逐行遍历数据，然后从右表中找出与左边连接的行以补齐属性。如果在右表中没有找到连接的行，则采用相应字段数据类型的默认值填充

SELECT a.id,a.name,b.rate FROM join_tb1 AS a 
LEFT OUTER JOIN join_tb2 AS b ON a.id = b.id
 
┌─id──┬─name──────┬─rate──┐
│  1   │ ClickHouse    │  100   │
│  1   │ ClickHouse    │  105   │
│  2   │ Spark         │   90   │
│  3   │ ElasticSearch │   80   │
│  4   │ HBase         │    0   │
└────┴─────────┴──────┘
-- 左表join_tb1内的数据全部返回，其中id为4的数据在右表中没有连接，所以由默认值0补全

RIGHT

右外连接查询的效果与左连接恰好相反，右表的数据总是能够全部返回，而左表不能连接的数据则使用默认值补全

SELECT a.id,a.name,b.rate FROM join_tb1 AS a 
RIGHT JOIN join_tb2 AS b ON a.id = b.id
┌─id──┬─name──────┬─rate──┐
│  1   │ ClickHouse    │  100    │
│  1   │ ClickHouse    │  105    │
│  2   │ Spark         │   90    │
│  3   │ ElasticSearch │   80    │
│  5   │               │   70    │
│  6   │               │   60    │
└────┴─────────┴──────┘

FULL

全外连接查询会返回左表与右表两个数据集合的并集

SELECT a.id,a.name,b.rate FROM join_tb1 AS a
FULL JOIN join_tb2 AS b ON a.id = b.id
┌─id──┬─name──────┬─rate──┐
│  1   │ ClickHouse    │  100    │
│  1   │ ClickHouse    │  105    │
│  2   │ Spark         │   90    │
│  3   │ ElasticSearch │   80    │
│  4   │ HBase         │   0     │
│  5   │               │   70    │
│  6   │               │   60    │
└────┴─────────┴──────┘

CROSS

CROSS JOIN表示交叉连接，它会返回左表与右表两个数据集合的笛卡儿积。也正因为如此，CROSS JOIN不需要声明JOIN KEY，因为结果会包含它们的所有组合

“SELECT a.id,a.name,b.rate FROM join_tb1 AS a
CROSS JOIN join_tb2 AS b
┌─id──┬─name──────┬─rate──┐
│  1   │ ClickHouse    │  100   │
│  1   │ ClickHouse    │  105   │
│  1   │ ClickHouse    │   90   │
│  1   │ ClickHouse    │   80   │
│  1   │ ClickHouse    │   70   │
│  1   │ ClickHouse    │   60   │
│  2   │ Spark         │  100   │
│  2   │ Spark         │  105   │
│  2   │ Spark         │   90   │
│  2   │ Spark         │   80   │
...
-- 在进行交叉连接查询时，会以左表为基础，逐行与右表全集相乘

多表连接

在进行多张数据表的连接查询时，ClickHouse会将它们转为两两连接的形式

SELECT a.id,a.name,b.rate,c.star FROM join_tb1 AS a 
INNER JOIN join_tb2 AS b ON a.id = b.id 
LEFT JOIN join_tb3 AS c ON a.id = c.id
┌─a.id─┬─a.name────┬─b.rate──┬─c.star──┐
│    1   │ ClickHouse    │    100    │   1000    │
│    1   │ ClickHouse    │    105    │   1000    │
│    2   │ Spark         │     90    │    900    │
│    3   │ ElasticSearch │     80    │      0    │
└─────┴─────────┴───────┴───────┘
-- 先将join_tb1与join_tb2进行内连接，之后再将它们的结果集与join_tb3左连接

注意事项

• 为了能够优化JOIN查询性能，首先应该遵循左大右小的原则，即将数据量小的表放在右侧。这是因为在执行JOIN查询时，无论使用的是哪种连接方式，右表都会被全部加载到内存中与左表进行比较
• 如果是在大量维度属性补全的查询场景中，则建议使用字典代替JOIN查询
• 连接查询的空值策略是通过 join_use_nulls 参数指定的，默认为0。当参数值为0时，空值由数据类型的默认值填充；而当参数值为1时，空值由Null填充
• JOIN KEY支持简化写法，当数据表的连接字段名称相同时，可以使用 USING 语法简写

SELECT a.id,a.name,b.rate FROM join_tb1 AS a 
INNER JOIN join_tb2 AS b ON a.id = b.id
-- USING简写
SELECT id,name,rate FROM join_tb1 INNER JOIN join_tb2 USING id

WHERE 与 PREWHERE 子句

WHERE 子句基于条件表达式来实现数据过滤。如果过滤条件恰好是主键字段，则能够进一步借助索引加速查询，所以 WHERE 子句是一条查询语句能否启用索引的判断依据（前提是表引擎支持索引特性）

PREWHERE 目前只能用于 MergeTree 系列的表引擎。使用 PREWHERE 时，首先只会读取 PREWHERE 指定的列字段数据，用于数据过滤的条件判断。待数据过滤之后再读取 SELECT 声明的列字段以补全其余属性。

GROUP BY 子句

SELECT SUM(data_compressed_bytes) AS compressed ,
SUM(data_uncompressed_bytes) AS uncompressed  
FROM system.parts
-- SELECT 后只声明了聚合函数，则可以省略 GROUP BY 关键字

-- 除了聚合函数外，只能使用聚合 key 中包含的 table 字段
SELECT table,COUNT() FROM system.parts GROUP BY table
-- 使用聚合 key 中未声明的 rows 字段，则会报错
SELECT table,COUNT(),rows FROM system.parts GROUP BY table

可以借助 any、max 和 min 等聚合函数访问聚合键之外的列字段

SELECT table,COUNT(),any(rows) FROM system.parts GROUP BY table
┌─table────┬─COUNT()─┬─any(rows)─┐
│ partition_v1 │       1   │         4   │
│ agg_merge2   │       1   │         1   │
│ hits_v1      │       2   │   8873898   │
└────────┴───────┴────────┘

当聚合查询内的数据存在NULL值时，ClickHouse会将 NULL 作为 NULL=NULL 的特定值处理

SELECT arrayJoin([1, 2, 3,null,null,null]) AS v GROUP BY v
┌───v───┐
│    1      │
│    2      │
│    3      │
│ NULL      │
└───────┘
-- NULL值都被聚合到了NULL分组

WITH ROLLUP

ROLLUP能够按照聚合键从右向左上卷数据，基于聚合函数依次生成分组小计和总计。如果设聚合键的个数为n，则最终会生成小计的个数为n+1。

SELECT table, name, SUM(bytes_on_disk) FROM system.parts 
GROUP BY table,name 
WITH ROLLUP
ORDER BY table
┌─table──────┬─name──────┬─SUM(bytes_on_disk)─┐
│                │                │         2938852157  │
│partition_v1    │                │                670  │
│ partition_v1   │ 201906_6_6_0   │                160  │
│ partition_v1   │ 201905_1_3_1   │                175  │
│ partition_v1   │ 201905_5_5_0   │                160  │
│ partition_v1   │ 201906_2_4_1   │                175  │
│query_v4        │                │                459  │
│ query_v4       │ 201906_2_2_0   │                203  │
│ query_v4       │ 201905_1_1_0   │                256  │
省略…
└─────────┴─────────┴─────────────┘

WITH CUBE

CUBE会像立方体模型一样，基于聚合键之间所有的组合生成小计信息。如果设聚合键的个数为n，则最终小计组合的个数为2的n次方

SELECT database, table, name, SUM(bytes_on_disk) FROM 
(SELECT database, table, name, bytes_on_disk FROM system.parts WHERE table ='hits_v1') 
GROUP BY database,table,name 
WITH CUBE 
ORDER BY database,table ,name
┌─database─┬─table──┬─name──────┬─SUM(bytes_on_disk) ──┐
│           │          │               │         1460381504     │
│           │          │ 201403_1_29_2 │         1271367153     │
│           │          │ 201403_1_6_1  │          189014351     │
│           │ hits_v1  │               │         1460381504     │
│           │ hits_v1  │ 201403_1_29_2 │         1271367153     │
│           │ hits_v1  │ 201403_1_6_1  │          189014351     │
│ datasets  │          │               │         1271367153     │
│ datasets  │          │ 201403_1_29_2 │         1271367153     │
│ datasets  │ hits_v1  │               │         1271367153     │
│ datasets  │ hits_v1  │ 201403_1_29_2 │         1271367153     │
│ default   │          │               │          189014351     │
│ default   │          │ 201403_1_6_1  │          189014351     │
│ default   │ hits_v1  │               │          189014351     │
│ default   │ hits_v1  │ 201403_1_6_1  │          189014351     │
└───────┴──────┴─────────┴──────────────┘

WITH TOTALS

使用TOTALS修饰符后，会基于聚合函数对所有数据进行总计

SELECT database, SUM(bytes_on_disk),COUNT(table) FROM system.parts 
GROUP BY database WITH TOTALS
┌─database─┬─SUM(bytes_on_disk)─┬─COUNT(table)─┐
│ default   │          378059851  │           46  │
│ datasets  │         2542748913  │            3  │
│ system    │             152144  │            3  │
└───────┴─────────────┴─────────┘
Totals:
┌─database─┬─SUM(bytes_on_disk)─┬─COUNT(table)─┐
│           │         2920960908   │           52  │
└───────┴─────────────┴─────────┘
-- 其结果附加了一行Totals汇总合计，这一结果是基于聚合函数对所有数据聚合总计的结果

HAVING子句

HAVING子句需要与GROUP BY同时出现，不能单独使用。它能够在聚合计算之后实现二次过滤数据

SELECT table ,avg(bytes_on_disk) as avg_bytes 
FROM system.parts GROUP BY table 
HAVING avg_bytes > 10000
┌─table─────┬───avg_bytes───┐
│ hits_v1       │        730190752  │
└─────────┴────────────┘
-- 因为WHERE的执行优先级大于GROUP BY，所以如果需要按照聚合值进行过滤，就必须借助HAVING实现

ORDER BY子句

如果在查询时数据跨越了多个分区，则它们的返回顺序是无法预知的，每一次查询返回的顺序都可能不同。在这种情形下，如果需要数据总是能够按照期望的顺序返回，就需要借助ORDER BY子句来指定全局顺序

如果在查询时数据跨越了多个分区，则它们的返回顺序是无法预知的，每一次查询返回的顺序都可能不同。在这种情形下，如果需要数据总是能够按照期望的顺序返回，就需要借助ORDER BY子句来指定全局顺序

SELECT arrayJoin([1,2,3]) as v1 , arrayJoin([4,5,6]) as v2 
ORDER BY v1 ASC, v2 DESC 
 
SELECT  arrayJoin([1,2,3]) as v1 , arrayJoin([4,5,6]) as v2 
ORDER BY v1, v2 DESC
-- 按照v1升序、v2降序排序, 默认为ASC（升序）

NULLS 策略

NULLS LAST

WITH arrayJoin([30,null,60.5,0/0,1/0,-1/0,30,null,0/0]) AS v1 
SELECT v1 ORDER BY v1 DESC NULLS LAST
┌───v1─┐
│   inf  │
│  60.5  │
│    30  │
│    30  │
│  -inf  │
│   nan  │
│   nan  │
│  NULL  │
│  NULL  │
└─────┘
-- 顺序是value -> NaN -> NULL

NULLS FIRST

WITH arrayJoin([30,null,60.5,0/0,1/0,-1/0,30,null,0/0]) AS v1 
SELECT v1 ORDER BY v1 DESC NULLS FIRST
┌──v1─┐
│ NULL  │
│ NULL  │
│  nan  │
│  nan  │
│  inf  │
│ 60.5  │
│   30  │
│   30  │
│ -inf  │
└────┘
-- 顺序是NULL -> NaN -> value

LIMIT BY 子句

运行于ORDER BY之后和LIMIT之前，能够按照指定分组，最多返回前n行数据（如果数据少于n行，则按实际数量返回），常用于TOP N的查询场景

语法：LIMIT n BY express

SELECT database,table,MAX(bytes_on_disk) AS bytes FROM system.parts 
GROUP BY database,table ORDER BY database ,bytes DESC 
LIMIT 3 BY database
┌─database─┬─table───────┬───bytes──┐
│ datasets  │ hits_v1          │ 1271367153   │
│ datasets  │ hits_v1_1        │ 1269636153   │
│ default   │ hits_v1_1        │  189025442   │
│ default   │ hits_v1          │  189014351   │
│ default   │ partition_v5     │       5344   │
│ system    │ query_log        │      81127   │
│ system    │ query_thread_log │      68838   │
└───────┴───────────┴────────┘
-- limit n by，查询返回数据占磁盘空间最大的前3张表

声明多个表达式需使用逗号分隔，例如下面的语句能够得到每张数据表所定义的字段中，使用最频繁的前5种数据类型

SELECT database,table,type,COUNT(name) AS col_count FROM system.columns 
GROUP BY database,table,type ORDER BY col_count DESC
LIMIT 5 BY database,table

LIMIT BY也支持跳过OFFSET偏移量获取数据

LIMIT n OFFSET y BY express
-- 简写
LIMIT y,n BY express

LIMIT子句

LIMIT子句用于返回指定的前n行数据，常用于分页场景，它的三种语法形式如下所示

LIMIT n
LIMIT n OFFSET m
LIMIT m，n

LIMIT子句可以和LIMIT BY一同使用

SELECT database,table,MAX(bytes_on_disk) AS bytes FROM system.parts 
GROUP BY database,table ORDER BY bytes DESC 
LIMIT 3 BY database 
LIMIT 10
-- 查询返回数据占磁盘空间最大的前3张表，而返回的总数据行等于10

注意⚠️：在使用LIMIT子句时有一点需要注意，如果数据跨越了多个分区，在没有使用ORDER BY指定全局顺序的情况下，每次LIMIT查询所返回的数据有可能不同。如果对数据的返回顺序敏感，则应搭配ORDER BY一同使用

SELECT子句

如果使用 * 通配符，则会返回数据表的所有字段。对于一款列式存储的数据库而言，这是劣势而不是优势

在选择列字段时，ClickHouse还为特定场景提供了一种基于正则查询的形式

SELECT COLUMNS('^n'), COLUMNS('p') FROM system.databases
┌─name────┬─data_path────┬─metadata_path───┐
│ default    │ /data/default/  │ /metadata/default/ │
│ system     │ /data/system/   │ /metadata/system/  │
└───────┴──────────┴────────────┘
-- 查询会返回名称以字母 n 开头和包含字母 p 的列字段

DISTINCT子句

DISTINCT子句能够去除重复数据

当DISTINCT与ORDER BY同时使用时，其执行的优先级是先DISTINCT后ORDER BY

SELECT DISTINCT name FROM query_v5 ORDER BY v1 ASC
┌─name─┐
│ a      │
│ c      │
│ b      │
│ NULL   │
│ d      │
└─────┘

UNION ALL子句

UNION ALL子句能够联合左右两边的两组子查询，将结果一并返回。在一次查询中，可以声明多次UNION ALL以便联合多组查询，但UNION ALL不能直接使用其他子句（例如ORDER BY、LIMIT等），这些子句只能在它联合的子查询中使用

CREATE TABLE union_v1
(
    name String,
    v1 UInt8
) ENGINE = Log

INSERT INTO union_v1 VALUES('apple',1),('cherry',2),('banana',3)
 
CREATE TABLE union_v2
(
    title Nullable(String),
    v1 Float32
) ENGINE = Log

INSERT INTO union_v2 VALUES('apple',20),
(null,4.5),('orange',1.1),('pear',2.0),('lemon',3.54)
-- 测试数据 

SELECT name,v1 FROM union_v1 
UNION ALL 
SELECT title,v1 FROM union_v2
-- 联合查询

有几个特点:

• 列字段的数量必须相同
• 列字段的数据类型必须相同或相兼容
• 列字段的名称可以不同，查询结果中的列名会以左边的子查询为准

目前ClickHouse只支持UNION ALL子句，如果想得到UNION DISTINCT子句的效果，可以使用嵌套查询来变相实现

SELECT DISTINCT name FROM 
(
SELECT name,v1 FROM union_v1 
UNION ALL 
SELECT title,v1 FROM union_v2
)

查看SQL执行计划

ClickHouse目前并没有直接提供EXPLAIN查询，但是借助后台的服务日志，能变相实现该功能

clickhouse-client -h ch7.nauu.com --send_logs_level=trace <<< 'SELECT * FROM hits_v1' > /dev/null

假设数据表hits_v1的关键属性如下所示

CREATE TABLE hits_v1 (
    WatchID UInt64,
    EventDate DATE,
    CounterID UInt32,
...
)ENGINE = MergeTree() 
PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
ORDER BY CounterID 
SETTINGS index_granularity = 8192
-- 表属性

SELECT COUNT(*) FROM hits_v1
┌─COUNT()─┐
│ 8873910  │
└──────┘
-- 分区键是EventDate，主键是CounterID。在写入测试数据后，这张表的数据约900万行

SELECT partition_id ,name FROM 'system'.parts WHERE 'table' = 'hits_v1' AND active = 1
┌─partition_id┬─name──────┐
│ 201403       │ 201403_1_7_1   │
│ 201403       │ 201403_8_13_1  │
│ 201403       │ 201403_14_19_1 │
│ 201403       │ 201403_20_25_1 │
│ 201403       │ 201403_26_26_0 │
│ 201403       │ 201403_27_27_0 │
│ 201403       │ 201403_28_28_0 │
│ 201403       │ 201403_29_29_0 │
│ 201403       │ 201403_30_30_0 │
│ 201405       │ 201405_31_40_2 │
│ 201405       │ 201405_41_41_0 │
│ 201406       │ 201406_42_42_0 │
└────────┴─────────┘
-- 测试数据还拥有12个分区

全字段、全表扫描

[root@ch7 ~]# clickhouse-client  -h ch7.nauu.com --send_logs_level=trace <<< 'SELECT * FROM hits_v1' > /dev/null
[ch7.nauu.com] 2020.03.24 21:17:18.197960 {910ebccd-6af9-4a3e-82f4-d2291686e319} [ 45 ] <Debug> executeQuery: (from 10.37.129.15:47198) SELECT * FROM hits_v1
[ch7.nauu.com] 2020.03.24 21:17:18.200324 {910ebccd-6af9-4a3e-82f4-d2291686e319} [ 45 ] <Debug> default.hits_v1 (SelectExecutor): Key condition: unknown
[ch7.nauu.com] 2020.03.24 21:17:18.200350 {910ebccd-6af9-4a3e-82f4-d2291686e319} [ 45 ] <Debug> default.hits_v1 (SelectExecutor): MinMax index condition: unknown
[ch7.nauu.com] 2020.03.24 21:17:18.200453 {910ebccd-6af9-4a3e-82f4-d2291686e319} [ 45 ] <Debug> default.hits_v1 (SelectExecutor): Selected 12 parts by date, 12 parts by key, 1098 marks to read from 12 ranges
[ch7.nauu.com] 2020.03.24 21:17:18.205865 {910ebccd-6af9-4a3e-82f4-d2291686e319} [ 45 ] <Trace> default.hits_v1 (SelectExecutor): Reading approx. 8917216 rows with 2 streams
[ch7.nauu.com] 2020.03.24 21:17:18.206333 {910ebccd-6af9-4a3e-82f4-d2291686e319} [ 45 ] <Trace> InterpreterSelectQuery: FetchColumns -> Complete
[ch7.nauu.com] 2020.03.24 21:17:18.207143 {910ebccd-6af9-4a3e-82f4-d2291686e319} [ 45 ] <Debug> executeQuery: Query pipeline:
Union
    Expression × 2
        Expression
            MergeTreeThread
 
[ch7.nauu.com] 2020.03.24 21:17:46.460028 {910ebccd-6af9-4a3e-82f4-d2291686e319} [ 45 ] <Trace> UnionBlockInputStream: Waiting for threads to finish
[ch7.nauu.com] 2020.03.24 21:17:46.463029 {910ebccd-6af9-4a3e-82f4-d2291686e319} [ 45 ] <Trace> UnionBlockInputStream: Waited for threads to finish[…]

分析该 SQL 执行计划

Union
    Expression × 2
        Expression
            MergeTreeThread
# 使用了2个线程执行，并最终通过Union合并了结果集

Key condition: unknown
# 没有使用主键索引

MinMax index condition: unknown
# 没有使用分区索引

Selected 12 parts by date, 12 parts by key, 1098 marks to read from 12 ranges
# 该查询语句共扫描了12个分区目录，共计1098个MarkRange

Read 8873910 rows, 8.50 GiB in 28.267 sec., 313928 rows/sec., 308.01 MiB/sec.
# 该查询语句总共读取了8 873 910行数据（全表），共8.50 GB

MemoryTracker: Peak memory usage (for query): 340.03 MiB.
# 该查询语句消耗内存最大时为340 MB

单个字段、全表扫描

clickhouse-client -h ch7.nauu.com --send_logs_level=trace <<< 'SELECT WatchID FROM hits_v1' > /dev/null
# 执行该查询语句

Read 8873910 rows, 67.70 MiB in 0.195 sec., 45505217 rows/sec., 347.18 MiB/sec.
# 会发现该查询语句仍然会扫描所有的12个分区，并读取8873910行数据，但结果集大小由之前的8.50 GB降低到了现在的67.70 MB

MemoryTracker: Peak memory usage (for query): 17.56 MiB.
# 内存的峰值消耗也从先前的340 MB降低为现在的17.56 MB

使用分区索引

clickhouse-client -h ch7.nauu.com --send_logs_level=trace <<< "SELECT WatchID FROM hits_v1 WHERE EventDate = '2014-03-17'" > /dev/null
# 执行该查询语句, 增加WHERE子句，并将分区字段EventDate作为查询条件

InterpreterSelectQuery: MergeTreeWhereOptimizer: condition "EventDate = '2014-03-17'" moved to PREWHERE
# WHERE子句被自动优化成了PREWHERE子句

MinMax index condition: (column 0 in [16146, 16146])
# 分区索引被启动了

Selected 9 parts by date, 9 parts by key, 1095 marks to read from 9 ranges
# 借助分区索引，这次查询只需要扫描9个分区目录，剪枝了3个分区

Reading approx. 8892640 rows with 2 streams
# 由于仍然没有启用主键索引，所以该查询仍然需要扫描9个分区内，即所有的1095个MarkRange。所以，最终需要读取到内存的预估数据量为8892640行

使用主键索引

继续修改SQL语句，在WHERE子句中增加主键字段CounterID的过滤条件

SELECT WatchID FROM hits_v1 WHERE EventDate = '2014-03-17'
AND CounterID = 67141

clickhouse-client -h ch7.nauu.com --send_logs_level=trace <<< "SELECT WatchID FROM hits_v1 WHERE EventDate = '2014-03-17' AND CounterID = 67141 " > /dev/null
# 执行该查询语句

Key condition:  (column 0 in [67141, 67141])
# 上次的基础上主键索引也被启动了

Selected 9 parts by date, 8 parts by key, 8 marks to read from 8 ranges
# 由于启用了主键索引，所以需要扫描的MarkRange由1095个降到了8个

Reading approx. 65536 rows with 2 streams
# 现在最终需要读取到内存的预估数据量只有65536行（8192*8）

总结

1. 通过将 ClickHouse 服务日志设置到 DEBUG 或者 TRACE 级别，可以变相实现 EXPLAIN 查询，以分析 SQL 的执行日志
2. 需要真正执行了 SQL 查询，CH 才能打印计划日志，所以如果表的数据量很大，最好借助 LIMIT 子句以减小查询返回的数据量
3. 在日志中，分区过滤信息部分如下所示：Selected xxx parts by date。其中 by date 是固定的，无论我们的分区键是什么字段，这里都不会变。这是由于在早期版本中，MergeTree 分区键只支持日期字段
4. 不要使用SELECT * 全字段查询
5. 尽可能利用各种索引（分区索引、一级索引、二级索引），这样可避免全表扫描