mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
synced 2024-11-09 17:14:47 +00:00
Review changes and replace … with ...
This commit is contained in:
Blargian
parent
54f6fb89ea
commit
ce26c4f657
@ -2,7 +2,7 @@
|
||||
|
||||
Description.
|
||||
|
||||
For the switch setting, use the typical phrase: “Enables or disables something …”.
|
||||
For the switch setting, use the typical phrase: “Enables or disables something ...”.
|
||||
|
||||
Possible values:
|
||||
|
||||
|
||||
@ -166,4 +166,4 @@
|
||||
* NO CL ENTRY: 'Revert "Abort on std::out_of_range in debug builds"'. [#12752](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/12752) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
|
||||
* NO CL ENTRY: 'Bump protobuf from 3.12.2 to 3.12.4 in /docs/tools'. [#13102](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/13102) ([dependabot-preview[bot]](https://github.com/apps/dependabot-preview)).
|
||||
* NO CL ENTRY: 'Merge [#12574](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/12574)'. [#13158](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/13158) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
|
||||
* NO CL ENTRY: 'Revert "Add QueryTimeMicroseconds, SelectQueryTimeMicroseconds and InsertQuer…"'. [#13303](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/13303) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
|
||||
* NO CL ENTRY: 'Revert "Add QueryTimeMicroseconds, SelectQueryTimeMicroseconds and InsertQuer..."'. [#13303](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/13303) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
|
||||
|
||||
@ -421,5 +421,5 @@ sidebar_label: 2022
|
||||
* Fix possible crash in DataTypeAggregateFunction [#32287](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/32287) ([Nikita Mikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)).
|
||||
* Update backport.py [#32323](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/32323) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
|
||||
* Fix graphite-bench build [#32351](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/32351) ([Nikita Mikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)).
|
||||
* Revert "graphite: split tagged/plain rollup rules (for merges perfoma… [#32376](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/32376) ([Mikhail f. Shiryaev](https://github.com/Felixoid)).
|
||||
* Revert "graphite: split tagged/plain rollup rules (for merges perfoma... [#32376](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/32376) ([Mikhail f. Shiryaev](https://github.com/Felixoid)).
|
||||
* Another attempt to fix unit test Executor::RemoveTasksStress [#32390](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/32390) ([Nikita Mikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)).
|
||||
|
||||
@ -18,4 +18,4 @@ sidebar_label: 2022
|
||||
|
||||
#### NOT FOR CHANGELOG / INSIGNIFICANT
|
||||
|
||||
* fix incorrect number of rows for Chunks with no columns in PartialSor… [#21761](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/21761) ([Alexander Kuzmenkov](https://github.com/akuzm)).
|
||||
* fix incorrect number of rows for Chunks with no columns in PartialSor... [#21761](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/21761) ([Alexander Kuzmenkov](https://github.com/akuzm)).
|
||||
|
||||
@ -223,7 +223,7 @@ sidebar_label: 2022
|
||||
* Do not overlap zookeeper path for ReplicatedMergeTree in stateless *.sh tests [#21724](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/21724) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
|
||||
* make the fuzzer use sources from the CI [#21754](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/21754) ([Alexander Kuzmenkov](https://github.com/akuzm)).
|
||||
* Add one more variant to memcpy benchmark [#21759](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/21759) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
|
||||
* fix incorrect number of rows for Chunks with no columns in PartialSor… [#21761](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/21761) ([Alexander Kuzmenkov](https://github.com/akuzm)).
|
||||
* fix incorrect number of rows for Chunks with no columns in PartialSor... [#21761](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/21761) ([Alexander Kuzmenkov](https://github.com/akuzm)).
|
||||
* docs(fix): typo [#21775](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/21775) ([Ali Demirci](https://github.com/depyronick)).
|
||||
* DDLWorker.cpp: fixed exceeded amount of tries typo [#21807](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/21807) ([Eldar Nasyrov](https://github.com/3ldar-nasyrov)).
|
||||
* fix integration MaterializeMySQL test [#21819](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/21819) ([TCeason](https://github.com/TCeason)).
|
||||
|
||||
@ -226,7 +226,7 @@ sidebar_label: 2022
|
||||
* Do not overlap zookeeper path for ReplicatedMergeTree in stateless *.sh tests [#21724](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/21724) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
|
||||
* make the fuzzer use sources from the CI [#21754](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/21754) ([Alexander Kuzmenkov](https://github.com/akuzm)).
|
||||
* Add one more variant to memcpy benchmark [#21759](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/21759) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
|
||||
* fix incorrect number of rows for Chunks with no columns in PartialSor… [#21761](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/21761) ([Alexander Kuzmenkov](https://github.com/akuzm)).
|
||||
* fix incorrect number of rows for Chunks with no columns in PartialSor... [#21761](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/21761) ([Alexander Kuzmenkov](https://github.com/akuzm)).
|
||||
* docs(fix): typo [#21775](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/21775) ([Ali Demirci](https://github.com/depyronick)).
|
||||
* DDLWorker.cpp: fixed exceeded amount of tries typo [#21807](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/21807) ([Eldar Nasyrov](https://github.com/3ldar-nasyrov)).
|
||||
* fix integration MaterializeMySQL test [#21819](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/21819) ([TCeason](https://github.com/TCeason)).
|
||||
|
||||
@ -160,7 +160,7 @@ sidebar_label: 2022
|
||||
* fix toString error on DatatypeDate32. [#37775](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/37775) ([LiuNeng](https://github.com/liuneng1994)).
|
||||
* The clickhouse-keeper setting `dead_session_check_period_ms` was transformed into microseconds (multiplied by 1000), which lead to dead sessions only being cleaned up after several minutes (instead of 500ms). [#37824](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/37824) ([Michael Lex](https://github.com/mlex)).
|
||||
* Fix possible "No more packets are available" for distributed queries (in case of `async_socket_for_remote`/`use_hedged_requests` is disabled). [#37826](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/37826) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
|
||||
* Do not drop the inner target table when executing `ALTER TABLE … MODIFY QUERY` in WindowView. [#37879](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/37879) ([vxider](https://github.com/Vxider)).
|
||||
* Do not drop the inner target table when executing `ALTER TABLE ... MODIFY QUERY` in WindowView. [#37879](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/37879) ([vxider](https://github.com/Vxider)).
|
||||
* Fix directory ownership of coordination dir in clickhouse-keeper Docker image. Fixes [#37914](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/37914). [#37915](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/37915) ([James Maidment](https://github.com/jamesmaidment)).
|
||||
* Dictionaries fix custom query with update field and `{condition}`. Closes [#33746](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/33746). [#37947](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/37947) ([Maksim Kita](https://github.com/kitaisreal)).
|
||||
* Fix possible incorrect result of `SELECT ... WITH FILL` in the case when `ORDER BY` should be applied after `WITH FILL` result (e.g. for outer query). Incorrect result was caused by optimization for `ORDER BY` expressions ([#35623](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/35623)). Closes [#37904](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/37904). [#37959](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/37959) ([Yakov Olkhovskiy](https://github.com/yakov-olkhovskiy)).
|
||||
@ -180,7 +180,7 @@ sidebar_label: 2022
|
||||
#### NO CL ENTRY
|
||||
|
||||
* NO CL ENTRY: 'Revert "Fix mutations in tables with columns of type `Object`"'. [#37355](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/37355) ([Alexander Tokmakov](https://github.com/tavplubix)).
|
||||
* NO CL ENTRY: 'Revert "Remove height restrictions from the query div in play web tool, and m…"'. [#37501](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/37501) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
|
||||
* NO CL ENTRY: 'Revert "Remove height restrictions from the query div in play web tool, and m..."'. [#37501](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/37501) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
|
||||
* NO CL ENTRY: 'Revert "Add support for preprocessing ZooKeeper operations in `clickhouse-keeper`"'. [#37534](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/37534) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
|
||||
* NO CL ENTRY: 'Revert "(only with zero-copy replication, non-production experimental feature not recommended to use) fix possible deadlock during fetching part"'. [#37545](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/37545) ([Alexander Tokmakov](https://github.com/tavplubix)).
|
||||
* NO CL ENTRY: 'Revert "RFC: Fix converting types for UNION queries (may produce LOGICAL_ERROR)"'. [#37582](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/37582) ([Dmitry Novik](https://github.com/novikd)).
|
||||
|
||||
@ -410,7 +410,7 @@ sidebar_label: 2022
|
||||
* Add test for [#39132](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/39132) [#39173](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/39173) ([Nikolai Kochetov](https://github.com/KochetovNicolai)).
|
||||
* Suppression for BC check (`Cannot parse string 'Hello' as UInt64`) [#39176](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/39176) ([Alexander Tokmakov](https://github.com/tavplubix)).
|
||||
* Fix 01961_roaring_memory_tracking test [#39187](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/39187) ([Dmitry Novik](https://github.com/novikd)).
|
||||
* Cleanup: done during [#38719](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/38719) (SortingStep: deduce way to sort based on … [#39191](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/39191) ([Igor Nikonov](https://github.com/devcrafter)).
|
||||
* Cleanup: done during [#38719](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/38719) (SortingStep: deduce way to sort based on ... [#39191](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/39191) ([Igor Nikonov](https://github.com/devcrafter)).
|
||||
* Fix exception in AsynchronousMetrics for s390x [#39193](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/39193) ([Harry Lee](https://github.com/HarryLeeIBM)).
|
||||
* Optimize accesses to system.stack_trace (filter by name before sending signal) [#39212](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/39212) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
|
||||
* Enable warning "-Wdeprecated-dynamic-exception-spec" [#39213](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/39213) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
|
||||
|
||||
@ -20,4 +20,4 @@ sidebar_label: 2023
|
||||
* Fix wrong approved_at, simplify conditions [#45302](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/45302) ([Mikhail f. Shiryaev](https://github.com/Felixoid)).
|
||||
* Get rid of artifactory in favor of r2 + ch-repos-manager [#45421](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/45421) ([Mikhail f. Shiryaev](https://github.com/Felixoid)).
|
||||
* Trim refs/tags/ from GITHUB_TAG in release workflow [#45636](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/45636) ([Mikhail f. Shiryaev](https://github.com/Felixoid)).
|
||||
* Merge pull request [#38262](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/38262) from PolyProgrammist/fix-ordinary-system-un… [#45650](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/45650) ([alesapin](https://github.com/alesapin)).
|
||||
* Merge pull request [#38262](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/38262) from PolyProgrammist/fix-ordinary-system-un... [#45650](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/45650) ([alesapin](https://github.com/alesapin)).
|
||||
|
||||
@ -217,7 +217,7 @@ sidebar_label: 2023
|
||||
* S3Queue minor fix [#56999](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/56999) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
|
||||
* Fix file path validation for DatabaseFileSystem [#57029](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/57029) ([San](https://github.com/santrancisco)).
|
||||
* Fix `fuzzBits` with `ARRAY JOIN` [#57033](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/57033) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
|
||||
* Fix Nullptr dereference in partial merge join with joined_subquery_re… [#57048](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/57048) ([vdimir](https://github.com/vdimir)).
|
||||
* Fix Nullptr dereference in partial merge join with joined_subquery_re... [#57048](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/57048) ([vdimir](https://github.com/vdimir)).
|
||||
* Fix race condition in RemoteSource [#57052](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/57052) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
|
||||
* Implement `bitHammingDistance` for big integers [#57073](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/57073) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
|
||||
* S3-style links bug fix [#57075](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/57075) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
|
||||
|
||||
@ -272,7 +272,7 @@ sidebar_label: 2023
|
||||
* Bump Azure to v1.6.0 [#58052](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/58052) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
|
||||
* Correct values for randomization [#58058](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/58058) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
|
||||
* Non post request should be readonly [#58060](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/58060) ([San](https://github.com/santrancisco)).
|
||||
* Revert "Merge pull request [#55710](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/55710) from guoxiaolongzte/clickhouse-test… [#58066](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/58066) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
|
||||
* Revert "Merge pull request [#55710](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/55710) from guoxiaolongzte/clickhouse-test... [#58066](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/58066) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
|
||||
* fix typo in the test 02479 [#58072](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/58072) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
|
||||
* Bump Azure to 1.7.2 [#58075](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/58075) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
|
||||
* Fix flaky test `02567_and_consistency` [#58076](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/58076) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
|
||||
|
||||
@ -520,7 +520,7 @@ sidebar_label: 2023
|
||||
* Improve script for updating clickhouse-docs [#48135](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/48135) ([Alexander Tokmakov](https://github.com/tavplubix)).
|
||||
* Fix stdlib compatibility issues [#48150](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/48150) ([DimasKovas](https://github.com/DimasKovas)).
|
||||
* Make test test_disallow_concurrency less flaky [#48152](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/48152) ([Vitaly Baranov](https://github.com/vitlibar)).
|
||||
* Remove unused mockSystemDatabase from gtest_transform_query_for_exter… [#48162](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/48162) ([Vladimir C](https://github.com/vdimir)).
|
||||
* Remove unused mockSystemDatabase from gtest_transform_query_for_exter... [#48162](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/48162) ([Vladimir C](https://github.com/vdimir)).
|
||||
* Update environmental-sensors.md [#48166](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/48166) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
|
||||
* Correctly handle NULL constants in logical optimizer for new analyzer [#48168](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/48168) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
|
||||
* Try making KeeperMap test more stable [#48170](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/48170) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
|
||||
|
||||
@ -474,7 +474,7 @@ sidebar_label: 2023
|
||||
* Fix flakiness of test_distributed_load_balancing test [#49921](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/49921) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
|
||||
* Add some logging [#49925](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/49925) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
|
||||
* Support hardlinking parts transactionally [#49931](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/49931) ([Michael Kolupaev](https://github.com/al13n321)).
|
||||
* Fix for analyzer: 02377_ optimize_sorting_by_input_stream_properties_e… [#49943](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/49943) ([Igor Nikonov](https://github.com/devcrafter)).
|
||||
* Fix for analyzer: 02377_ optimize_sorting_by_input_stream_properties_e... [#49943](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/49943) ([Igor Nikonov](https://github.com/devcrafter)).
|
||||
* Follow up to [#49429](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/49429) [#49964](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/49964) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
|
||||
* Fix flaky test_ssl_cert_authentication to use urllib3 [#49982](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/49982) ([SmitaRKulkarni](https://github.com/SmitaRKulkarni)).
|
||||
* Fix woboq codebrowser build with -Wno-poison-system-directories [#49992](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/49992) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
|
||||
|
||||
@ -272,7 +272,7 @@ sidebar_label: 2023
|
||||
* Add more checks into ThreadStatus ctor. [#42019](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/42019) ([Nikolai Kochetov](https://github.com/KochetovNicolai)).
|
||||
* Refactor Query Tree visitor [#46740](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/46740) ([Dmitry Novik](https://github.com/novikd)).
|
||||
* Revert "Revert "Randomize JIT settings in tests"" [#48282](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/48282) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
|
||||
* Fix outdated cache configuration in s3 tests: s3_storage_policy_by_defau… [#48424](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/48424) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
|
||||
* Fix outdated cache configuration in s3 tests: s3_storage_policy_by_defau... [#48424](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/48424) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
|
||||
* Fix IN with decimal in analyzer [#48754](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/48754) ([vdimir](https://github.com/vdimir)).
|
||||
* Some unclear change in StorageBuffer::reschedule() for something [#49723](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/49723) ([DimasKovas](https://github.com/DimasKovas)).
|
||||
* MergeTree & SipHash checksum big-endian support [#50276](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/50276) ([ltrk2](https://github.com/ltrk2)).
|
||||
|
||||
@ -13,7 +13,7 @@ sidebar_label: 2024
|
||||
|
||||
#### Bug Fix (user-visible misbehavior in an official stable release)
|
||||
|
||||
* Fix `ASTAlterCommand::formatImpl` in case of column specific settings… [#59445](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/59445) ([János Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
|
||||
* Fix `ASTAlterCommand::formatImpl` in case of column specific settings... [#59445](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/59445) ([János Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
|
||||
* Make MAX use the same rules as permutation for complex types [#59498](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/59498) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
|
||||
* Fix corner case when passing `update_insert_deduplication_token_in_dependent_materialized_views` [#59544](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/59544) ([Jordi Villar](https://github.com/jrdi)).
|
||||
* Fix incorrect result of arrayElement / map[] on empty value [#59594](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/59594) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
|
||||
|
||||
@ -130,7 +130,7 @@ sidebar_label: 2024
|
||||
* Fix translate() with FixedString input [#59356](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/59356) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
|
||||
* Fix digest calculation in Keeper [#59439](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/59439) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
|
||||
* Fix stacktraces for binaries without debug symbols [#59444](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/59444) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
|
||||
* Fix `ASTAlterCommand::formatImpl` in case of column specific settings… [#59445](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/59445) ([János Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
|
||||
* Fix `ASTAlterCommand::formatImpl` in case of column specific settings... [#59445](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/59445) ([János Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
|
||||
* Fix `SELECT * FROM [...] ORDER BY ALL` with Analyzer [#59462](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/59462) ([zhongyuankai](https://github.com/zhongyuankai)).
|
||||
* Fix possible uncaught exception during distributed query cancellation [#59487](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/59487) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
|
||||
* Make MAX use the same rules as permutation for complex types [#59498](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/59498) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
|
||||
|
||||
@ -526,7 +526,7 @@ sidebar_label: 2024
|
||||
* No "please" [#61916](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/61916) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
|
||||
* Update version_date.tsv and changelogs after v23.12.6.19-stable [#61917](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/61917) ([robot-clickhouse](https://github.com/robot-clickhouse)).
|
||||
* Update version_date.tsv and changelogs after v24.1.8.22-stable [#61918](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/61918) ([robot-clickhouse](https://github.com/robot-clickhouse)).
|
||||
* Fix flaky test_broken_projestions/test.py::test_broken_ignored_replic… [#61932](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/61932) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
|
||||
* Fix flaky test_broken_projestions/test.py::test_broken_ignored_replic... [#61932](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/61932) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
|
||||
* Check is Rust avaiable for build, if not, suggest a way to disable Rust support [#61938](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/61938) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
|
||||
* CI: new ci menu in PR body [#61948](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/61948) ([Max K.](https://github.com/maxknv)).
|
||||
* Remove flaky test `01193_metadata_loading` [#61961](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/61961) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
|
||||
|
||||
@ -57,7 +57,7 @@ memcpy(&buf[place_value], &x, sizeof(x));
|
||||
for (size_t i = 0; i < rows; i += storage.index_granularity)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**7.** Add spaces around binary operators (`+`, `-`, `*`, `/`, `%`, …) and the ternary operator `?:`.
|
||||
**7.** Add spaces around binary operators (`+`, `-`, `*`, `/`, `%`, ...) and the ternary operator `?:`.
|
||||
|
||||
``` cpp
|
||||
UInt16 year = (s[0] - '0') * 1000 + (s[1] - '0') * 100 + (s[2] - '0') * 10 + (s[3] - '0');
|
||||
@ -86,7 +86,7 @@ dst.ClickGoodEvent = click.GoodEvent;
|
||||
|
||||
If necessary, the operator can be wrapped to the next line. In this case, the offset in front of it is increased.
|
||||
|
||||
**11.** Do not use a space to separate unary operators (`--`, `++`, `*`, `&`, …) from the argument.
|
||||
**11.** Do not use a space to separate unary operators (`--`, `++`, `*`, `&`, ...) from the argument.
|
||||
|
||||
**12.** Put a space after a comma, but not before it. The same rule goes for a semicolon inside a `for` expression.
|
||||
|
||||
@ -115,7 +115,7 @@ public:
|
||||
|
||||
**16.** If the same `namespace` is used for the entire file, and there isn’t anything else significant, an offset is not necessary inside `namespace`.
|
||||
|
||||
**17.** If the block for an `if`, `for`, `while`, or other expression consists of a single `statement`, the curly brackets are optional. Place the `statement` on a separate line, instead. This rule is also valid for nested `if`, `for`, `while`, …
|
||||
**17.** If the block for an `if`, `for`, `while`, or other expression consists of a single `statement`, the curly brackets are optional. Place the `statement` on a separate line, instead. This rule is also valid for nested `if`, `for`, `while`, ...
|
||||
|
||||
But if the inner `statement` contains curly brackets or `else`, the external block should be written in curly brackets.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -118,7 +118,7 @@ If the listing of files contains number ranges with leading zeros, use the const
|
||||
|
||||
**Example**
|
||||
|
||||
Create table with files named `file000`, `file001`, … , `file999`:
|
||||
Create table with files named `file000`, `file001`, ... , `file999`:
|
||||
|
||||
``` sql
|
||||
CREATE TABLE big_table (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/big_dir/file{0..9}{0..9}{0..9}', 'CSV')
|
||||
|
||||
@ -178,7 +178,7 @@ If the listing of files contains number ranges with leading zeros, use the const
|
||||
|
||||
**Example with wildcards 1**
|
||||
|
||||
Create table with files named `file-000.csv`, `file-001.csv`, … , `file-999.csv`:
|
||||
Create table with files named `file-000.csv`, `file-001.csv`, ... , `file-999.csv`:
|
||||
|
||||
``` sql
|
||||
CREATE TABLE big_table (name String, value UInt32)
|
||||
|
||||
@ -71,7 +71,7 @@ WHERE table = 'visits'
|
||||
└───────────┴───────────────────┴────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
The `partition` column contains the names of the partitions. There are two partitions in this example: `201901` and `201902`. You can use this column value to specify the partition name in [ALTER … PARTITION](../../../sql-reference/statements/alter/partition.md) queries.
|
||||
The `partition` column contains the names of the partitions. There are two partitions in this example: `201901` and `201902`. You can use this column value to specify the partition name in [ALTER ... PARTITION](../../../sql-reference/statements/alter/partition.md) queries.
|
||||
|
||||
The `name` column contains the names of the partition data parts. You can use this column to specify the name of the part in the [ALTER ATTACH PART](../../../sql-reference/statements/alter/partition.md#alter_attach-partition) query.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -954,7 +954,7 @@ In the case of `MergeTree` tables, data is getting to disk in different ways:
|
||||
- As a result of an insert (`INSERT` query).
|
||||
- During background merges and [mutations](/docs/en/sql-reference/statements/alter/index.md#alter-mutations).
|
||||
- When downloading from another replica.
|
||||
- As a result of partition freezing [ALTER TABLE … FREEZE PARTITION](/docs/en/sql-reference/statements/alter/partition.md/#alter_freeze-partition).
|
||||
- As a result of partition freezing [ALTER TABLE ... FREEZE PARTITION](/docs/en/sql-reference/statements/alter/partition.md/#alter_freeze-partition).
|
||||
|
||||
In all these cases except for mutations and partition freezing, a part is stored on a volume and a disk according to the given storage policy:
|
||||
|
||||
@ -966,7 +966,7 @@ Under the hood, mutations and partition freezing make use of [hard links](https:
|
||||
In the background, parts are moved between volumes on the basis of the amount of free space (`move_factor` parameter) according to the order the volumes are declared in the configuration file.
|
||||
Data is never transferred from the last one and into the first one. One may use system tables [system.part_log](/docs/en/operations/system-tables/part_log.md/#system_tables-part-log) (field `type = MOVE_PART`) and [system.parts](/docs/en/operations/system-tables/parts.md/#system_tables-parts) (fields `path` and `disk`) to monitor background moves. Also, the detailed information can be found in server logs.
|
||||
|
||||
User can force moving a part or a partition from one volume to another using the query [ALTER TABLE … MOVE PART\|PARTITION … TO VOLUME\|DISK …](/docs/en/sql-reference/statements/alter/partition.md/#alter_move-partition), all the restrictions for background operations are taken into account. The query initiates a move on its own and does not wait for background operations to be completed. User will get an error message if not enough free space is available or if any of the required conditions are not met.
|
||||
User can force moving a part or a partition from one volume to another using the query [ALTER TABLE ... MOVE PART\|PARTITION ... TO VOLUME\|DISK ...](/docs/en/sql-reference/statements/alter/partition.md/#alter_move-partition), all the restrictions for background operations are taken into account. The query initiates a move on its own and does not wait for background operations to be completed. User will get an error message if not enough free space is available or if any of the required conditions are not met.
|
||||
|
||||
Moving data does not interfere with data replication. Therefore, different storage policies can be specified for the same table on different replicas.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -29,7 +29,7 @@ Only a single table can be retrieved from stdin.
|
||||
The following parameters are optional: **–name**– Name of the table. If omitted, _data is used.
|
||||
**–format** – Data format in the file. If omitted, TabSeparated is used.
|
||||
|
||||
One of the following parameters is required:**–types** – A list of comma-separated column types. For example: `UInt64,String`. The columns will be named _1, _2, …
|
||||
One of the following parameters is required:**–types** – A list of comma-separated column types. For example: `UInt64,String`. The columns will be named _1, _2, ...
|
||||
**–structure**– The table structure in the format`UserID UInt64`, `URL String`. Defines the column names and types.
|
||||
|
||||
The files specified in ‘file’ will be parsed by the format specified in ‘format’, using the data types specified in ‘types’ or ‘structure’. The table will be uploaded to the server and accessible there as a temporary table with the name in ‘name’.
|
||||
|
||||
@ -303,7 +303,7 @@ What to do when the amount of data exceeds one of the limits: ‘throw’ or ‘
|
||||
|
||||
Limits the number of rows in the hash table that is used when joining tables.
|
||||
|
||||
This settings applies to [SELECT … JOIN](../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join) operations and the [Join](../../engines/table-engines/special/join.md) table engine.
|
||||
This settings applies to [SELECT ... JOIN](../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join) operations and the [Join](../../engines/table-engines/special/join.md) table engine.
|
||||
|
||||
If a query contains multiple joins, ClickHouse checks this setting for every intermediate result.
|
||||
|
||||
@ -320,7 +320,7 @@ Default value: 0.
|
||||
|
||||
Limits the size in bytes of the hash table used when joining tables.
|
||||
|
||||
This setting applies to [SELECT … JOIN](../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join) operations and [Join table engine](../../engines/table-engines/special/join.md).
|
||||
This setting applies to [SELECT ... JOIN](../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join) operations and [Join table engine](../../engines/table-engines/special/join.md).
|
||||
|
||||
If the query contains joins, ClickHouse checks this setting for every intermediate result.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -2248,7 +2248,7 @@ Default value: 0.
|
||||
|
||||
## count_distinct_implementation {#count_distinct_implementation}
|
||||
|
||||
Specifies which of the `uniq*` functions should be used to perform the [COUNT(DISTINCT …)](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/count.md/#agg_function-count) construction.
|
||||
Specifies which of the `uniq*` functions should be used to perform the [COUNT(DISTINCT ...)](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/count.md/#agg_function-count) construction.
|
||||
|
||||
Possible values:
|
||||
|
||||
|
||||
@ -82,7 +82,7 @@ FROM
|
||||
|
||||
In this case, you should remember that you do not know the histogram bin borders.
|
||||
|
||||
## sequenceMatch(pattern)(timestamp, cond1, cond2, …)
|
||||
## sequenceMatch(pattern)(timestamp, cond1, cond2, ...)
|
||||
|
||||
Checks whether the sequence contains an event chain that matches the pattern.
|
||||
|
||||
@ -172,7 +172,7 @@ SELECT sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, number = 1, number = 2, number = 4) FROM
|
||||
|
||||
- [sequenceCount](#function-sequencecount)
|
||||
|
||||
## sequenceCount(pattern)(time, cond1, cond2, …)
|
||||
## sequenceCount(pattern)(time, cond1, cond2, ...)
|
||||
|
||||
Counts the number of event chains that matched the pattern. The function searches event chains that do not overlap. It starts to search for the next chain after the current chain is matched.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -7,7 +7,7 @@ sidebar_position: 201
|
||||
|
||||
## quantiles
|
||||
|
||||
Syntax: `quantiles(level1, level2, …)(x)`
|
||||
Syntax: `quantiles(level1, level2, ...)(x)`
|
||||
|
||||
All the quantile functions also have corresponding quantiles functions: `quantiles`, `quantilesDeterministic`, `quantilesTiming`, `quantilesTimingWeighted`, `quantilesExact`, `quantilesExactWeighted`, `quantileInterpolatedWeighted`, `quantilesTDigest`, `quantilesBFloat16`, `quantilesDD`. These functions calculate all the quantiles of the listed levels in one pass, and return an array of the resulting values.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -6,9 +6,9 @@ sidebar_label: AggregateFunction
|
||||
|
||||
# AggregateFunction
|
||||
|
||||
Aggregate functions can have an implementation-defined intermediate state that can be serialized to an `AggregateFunction(…)` data type and stored in a table, usually, by means of [a materialized view](../../sql-reference/statements/create/view.md). The common way to produce an aggregate function state is by calling the aggregate function with the `-State` suffix. To get the final result of aggregation in the future, you must use the same aggregate function with the `-Merge`suffix.
|
||||
Aggregate functions can have an implementation-defined intermediate state that can be serialized to an `AggregateFunction(...)` data type and stored in a table, usually, by means of [a materialized view](../../sql-reference/statements/create/view.md). The common way to produce an aggregate function state is by calling the aggregate function with the `-State` suffix. To get the final result of aggregation in the future, you must use the same aggregate function with the `-Merge`suffix.
|
||||
|
||||
`AggregateFunction(name, types_of_arguments…)` — parametric data type.
|
||||
`AggregateFunction(name, types_of_arguments...)` — parametric data type.
|
||||
|
||||
**Parameters**
|
||||
|
||||
|
||||
@ -21,8 +21,8 @@ The `FixedString` type is efficient when data has the length of precisely `N` by
|
||||
Examples of the values that can be efficiently stored in `FixedString`-typed columns:
|
||||
|
||||
- The binary representation of IP addresses (`FixedString(16)` for IPv6).
|
||||
- Language codes (ru_RU, en_US … ).
|
||||
- Currency codes (USD, RUB … ).
|
||||
- Language codes (ru_RU, en_US ... ).
|
||||
- Currency codes (USD, RUB ... ).
|
||||
- Binary representation of hashes (`FixedString(16)` for MD5, `FixedString(32)` for SHA256).
|
||||
|
||||
To store UUID values, use the [UUID](../../sql-reference/data-types/uuid.md) data type.
|
||||
|
||||
@ -6,7 +6,7 @@ sidebar_label: Nested(Name1 Type1, Name2 Type2, ...)
|
||||
|
||||
# Nested
|
||||
|
||||
## Nested(name1 Type1, Name2 Type2, …)
|
||||
## Nested(name1 Type1, Name2 Type2, ...)
|
||||
|
||||
A nested data structure is like a table inside a cell. The parameters of a nested data structure – the column names and types – are specified the same way as in a [CREATE TABLE](../../../sql-reference/statements/create/table.md) query. Each table row can correspond to any number of rows in a nested data structure.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -5,7 +5,7 @@ sidebar_label: SimpleAggregateFunction
|
||||
---
|
||||
# SimpleAggregateFunction
|
||||
|
||||
`SimpleAggregateFunction(name, types_of_arguments…)` data type stores current value of the aggregate function, and does not store its full state as [`AggregateFunction`](../../sql-reference/data-types/aggregatefunction.md) does. This optimization can be applied to functions for which the following property holds: the result of applying a function `f` to a row set `S1 UNION ALL S2` can be obtained by applying `f` to parts of the row set separately, and then again applying `f` to the results: `f(S1 UNION ALL S2) = f(f(S1) UNION ALL f(S2))`. This property guarantees that partial aggregation results are enough to compute the combined one, so we do not have to store and process any extra data.
|
||||
`SimpleAggregateFunction(name, types_of_arguments...)` data type stores current value of the aggregate function, and does not store its full state as [`AggregateFunction`](../../sql-reference/data-types/aggregatefunction.md) does. This optimization can be applied to functions for which the following property holds: the result of applying a function `f` to a row set `S1 UNION ALL S2` can be obtained by applying `f` to parts of the row set separately, and then again applying `f` to the results: `f(S1 UNION ALL S2) = f(f(S1) UNION ALL f(S2))`. This property guarantees that partial aggregation results are enough to compute the combined one, so we do not have to store and process any extra data.
|
||||
|
||||
The common way to produce an aggregate function value is by calling the aggregate function with the [-SimpleState](../../sql-reference/aggregate-functions/combinators.md#agg-functions-combinator-simplestate) suffix.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -140,6 +140,60 @@ Same as `intDiv` but returns zero when dividing by zero or when dividing a minim
|
||||
intDivOrZero(a, b)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## isFinite
|
||||
|
||||
Returns 1 if the Float32 or Float64 argument not infinite and not a NaN, otherwise this function returns 0.
|
||||
|
||||
**Syntax**
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
isFinite(x)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## isInfinite
|
||||
|
||||
Returns 1 if the Float32 or Float64 argument is infinite, otherwise this function returns 0. Note that 0 is returned for a NaN.
|
||||
|
||||
**Syntax**
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
isInfinite(x)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## ifNotFinite
|
||||
|
||||
Checks whether a floating point value is finite.
|
||||
|
||||
**Syntax**
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
ifNotFinite(x,y)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Arguments**
|
||||
|
||||
- `x` — Value to check for infinity. [Float\*](../../sql-reference/data-types/float.md).
|
||||
- `y` — Fallback value. [Float\*](../../sql-reference/data-types/float.md).
|
||||
|
||||
**Returned value**
|
||||
|
||||
- `x` if `x` is finite.
|
||||
- `y` if `x` is not finite.
|
||||
|
||||
**Example**
|
||||
|
||||
Query:
|
||||
|
||||
SELECT 1/0 as infimum, ifNotFinite(infimum,42)
|
||||
|
||||
Result:
|
||||
|
||||
┌─infimum─┬─ifNotFinite(divide(1, 0), 42)─┐
|
||||
│ inf │ 42 │
|
||||
└─────────┴───────────────────────────────┘
|
||||
|
||||
You can get similar result by using the [ternary operator](../../sql-reference/functions/conditional-functions.md#ternary-operator): `isFinite(x) ? x : y`.
|
||||
|
||||
## modulo
|
||||
|
||||
Calculates the remainder of the division of two values `a` by `b`.
|
||||
|
||||
@ -561,7 +561,7 @@ Result:
|
||||
└─────────────┴─────────────┴────────────────┴─────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
## array(x1, …), operator \[x1, …\]
|
||||
## array(x1, ...), operator \[x1, ...\]
|
||||
|
||||
Creates an array from the function arguments.
|
||||
The arguments must be constants and have types that have the smallest common type. At least one argument must be passed, because otherwise it isn’t clear which type of array to create. That is, you can’t use this function to create an empty array (to do that, use the ‘emptyArray\*’ function described above).
|
||||
@ -768,9 +768,9 @@ SELECT indexOf([1, 3, NULL, NULL], NULL)
|
||||
|
||||
Elements set to `NULL` are handled as normal values.
|
||||
|
||||
## arrayCount(\[func,\] arr1, …)
|
||||
## arrayCount(\[func,\] arr1, ...)
|
||||
|
||||
Returns the number of elements for which `func(arr1[i], …, arrN[i])` returns something other than 0. If `func` is not specified, it returns the number of non-zero elements in the array.
|
||||
Returns the number of elements for which `func(arr1[i], ..., arrN[i])` returns something other than 0. If `func` is not specified, it returns the number of non-zero elements in the array.
|
||||
|
||||
Note that the `arrayCount` is a [higher-order function](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions). You can pass a lambda function to it as the first argument.
|
||||
|
||||
@ -847,7 +847,7 @@ SELECT countEqual([1, 2, NULL, NULL], NULL)
|
||||
|
||||
## arrayEnumerate(arr)
|
||||
|
||||
Returns the array \[1, 2, 3, …, length (arr) \]
|
||||
Returns the array \[1, 2, 3, ..., length (arr) \]
|
||||
|
||||
This function is normally used with ARRAY JOIN. It allows counting something just once for each array after applying ARRAY JOIN. Example:
|
||||
|
||||
@ -887,7 +887,7 @@ WHERE (CounterID = 160656) AND notEmpty(GoalsReached)
|
||||
|
||||
This function can also be used in higher-order functions. For example, you can use it to get array indexes for elements that match a condition.
|
||||
|
||||
## arrayEnumerateUniq(arr, …)
|
||||
## arrayEnumerateUniq(arr, ...)
|
||||
|
||||
Returns an array the same size as the source array, indicating for each element what its position is among elements with the same value.
|
||||
For example: arrayEnumerateUniq(\[10, 20, 10, 30\]) = \[1, 1, 2, 1\].
|
||||
@ -1206,7 +1206,7 @@ Result:
|
||||
└───────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
## arraySort(\[func,\] arr, …) {#sort}
|
||||
## arraySort(\[func,\] arr, ...) {#sort}
|
||||
|
||||
Sorts the elements of the `arr` array in ascending order. If the `func` function is specified, sorting order is determined by the result of the `func` function applied to the elements of the array. If `func` accepts multiple arguments, the `arraySort` function is passed several arrays that the arguments of `func` will correspond to. Detailed examples are shown at the end of `arraySort` description.
|
||||
|
||||
@ -1307,11 +1307,11 @@ SELECT arraySort((x, y) -> -y, [0, 1, 2], [1, 2, 3]) as res;
|
||||
To improve sorting efficiency, the [Schwartzian transform](https://en.wikipedia.org/wiki/Schwartzian_transform) is used.
|
||||
:::
|
||||
|
||||
## arrayPartialSort(\[func,\] limit, arr, …)
|
||||
## arrayPartialSort(\[func,\] limit, arr, ...)
|
||||
|
||||
Same as `arraySort` with additional `limit` argument allowing partial sorting. Returns an array of the same size as the original array where elements in range `[1..limit]` are sorted in ascending order. Remaining elements `(limit..N]` shall contain elements in unspecified order.
|
||||
|
||||
## arrayReverseSort(\[func,\] arr, …) {#reverse-sort}
|
||||
## arrayReverseSort(\[func,\] arr, ...) {#reverse-sort}
|
||||
|
||||
Sorts the elements of the `arr` array in descending order. If the `func` function is specified, `arr` is sorted according to the result of the `func` function applied to the elements of the array, and then the sorted array is reversed. If `func` accepts multiple arguments, the `arrayReverseSort` function is passed several arrays that the arguments of `func` will correspond to. Detailed examples are shown at the end of `arrayReverseSort` description.
|
||||
|
||||
@ -1412,7 +1412,7 @@ SELECT arrayReverseSort((x, y) -> -y, [4, 3, 5], [1, 2, 3]) AS res;
|
||||
└─────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
## arrayPartialReverseSort(\[func,\] limit, arr, …)
|
||||
## arrayPartialReverseSort(\[func,\] limit, arr, ...)
|
||||
|
||||
Same as `arrayReverseSort` with additional `limit` argument allowing partial sorting. Returns an array of the same size as the original array where elements in range `[1..limit]` are sorted in descending order. Remaining elements `(limit..N]` shall contain elements in unspecified order.
|
||||
|
||||
@ -1535,7 +1535,7 @@ Result:
|
||||
[3,9,1,4,5,6,7,8,2,10]
|
||||
```
|
||||
|
||||
## arrayUniq(arr, …)
|
||||
## arrayUniq(arr, ...)
|
||||
|
||||
If one argument is passed, it counts the number of different elements in the array.
|
||||
If multiple arguments are passed, it counts the number of different tuples of elements at corresponding positions in multiple arrays.
|
||||
@ -2079,9 +2079,9 @@ Result:
|
||||
└───────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
## arrayMap(func, arr1, …)
|
||||
## arrayMap(func, arr1, ...)
|
||||
|
||||
Returns an array obtained from the original arrays by application of `func(arr1[i], …, arrN[i])` for each element. Arrays `arr1` … `arrN` must have the same number of elements.
|
||||
Returns an array obtained from the original arrays by application of `func(arr1[i], ..., arrN[i])` for each element. Arrays `arr1` ... `arrN` must have the same number of elements.
|
||||
|
||||
Examples:
|
||||
|
||||
@ -2109,9 +2109,9 @@ SELECT arrayMap((x, y) -> (x, y), [1, 2, 3], [4, 5, 6]) AS res
|
||||
|
||||
Note that the `arrayMap` is a [higher-order function](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions). You must pass a lambda function to it as the first argument, and it can’t be omitted.
|
||||
|
||||
## arrayFilter(func, arr1, …)
|
||||
## arrayFilter(func, arr1, ...)
|
||||
|
||||
Returns an array containing only the elements in `arr1` for which `func(arr1[i], …, arrN[i])` returns something other than 0.
|
||||
Returns an array containing only the elements in `arr1` for which `func(arr1[i], ..., arrN[i])` returns something other than 0.
|
||||
|
||||
Examples:
|
||||
|
||||
@ -2142,9 +2142,9 @@ SELECT
|
||||
|
||||
Note that the `arrayFilter` is a [higher-order function](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions). You must pass a lambda function to it as the first argument, and it can’t be omitted.
|
||||
|
||||
## arrayFill(func, arr1, …)
|
||||
## arrayFill(func, arr1, ...)
|
||||
|
||||
Scan through `arr1` from the first element to the last element and replace `arr1[i]` by `arr1[i - 1]` if `func(arr1[i], …, arrN[i])` returns 0. The first element of `arr1` will not be replaced.
|
||||
Scan through `arr1` from the first element to the last element and replace `arr1[i]` by `arr1[i - 1]` if `func(arr1[i], ..., arrN[i])` returns 0. The first element of `arr1` will not be replaced.
|
||||
|
||||
Examples:
|
||||
|
||||
@ -2160,9 +2160,9 @@ SELECT arrayFill(x -> not isNull(x), [1, null, 3, 11, 12, null, null, 5, 6, 14,
|
||||
|
||||
Note that the `arrayFill` is a [higher-order function](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions). You must pass a lambda function to it as the first argument, and it can’t be omitted.
|
||||
|
||||
## arrayReverseFill(func, arr1, …)
|
||||
## arrayReverseFill(func, arr1, ...)
|
||||
|
||||
Scan through `arr1` from the last element to the first element and replace `arr1[i]` by `arr1[i + 1]` if `func(arr1[i], …, arrN[i])` returns 0. The last element of `arr1` will not be replaced.
|
||||
Scan through `arr1` from the last element to the first element and replace `arr1[i]` by `arr1[i + 1]` if `func(arr1[i], ..., arrN[i])` returns 0. The last element of `arr1` will not be replaced.
|
||||
|
||||
Examples:
|
||||
|
||||
@ -2178,9 +2178,9 @@ SELECT arrayReverseFill(x -> not isNull(x), [1, null, 3, 11, 12, null, null, 5,
|
||||
|
||||
Note that the `arrayReverseFill` is a [higher-order function](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions). You must pass a lambda function to it as the first argument, and it can’t be omitted.
|
||||
|
||||
## arraySplit(func, arr1, …)
|
||||
## arraySplit(func, arr1, ...)
|
||||
|
||||
Split `arr1` into multiple arrays. When `func(arr1[i], …, arrN[i])` returns something other than 0, the array will be split on the left hand side of the element. The array will not be split before the first element.
|
||||
Split `arr1` into multiple arrays. When `func(arr1[i], ..., arrN[i])` returns something other than 0, the array will be split on the left hand side of the element. The array will not be split before the first element.
|
||||
|
||||
Examples:
|
||||
|
||||
@ -2196,9 +2196,9 @@ SELECT arraySplit((x, y) -> y, [1, 2, 3, 4, 5], [1, 0, 0, 1, 0]) AS res
|
||||
|
||||
Note that the `arraySplit` is a [higher-order function](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions). You must pass a lambda function to it as the first argument, and it can’t be omitted.
|
||||
|
||||
## arrayReverseSplit(func, arr1, …)
|
||||
## arrayReverseSplit(func, arr1, ...)
|
||||
|
||||
Split `arr1` into multiple arrays. When `func(arr1[i], …, arrN[i])` returns something other than 0, the array will be split on the right hand side of the element. The array will not be split after the last element.
|
||||
Split `arr1` into multiple arrays. When `func(arr1[i], ..., arrN[i])` returns something other than 0, the array will be split on the right hand side of the element. The array will not be split after the last element.
|
||||
|
||||
Examples:
|
||||
|
||||
@ -2214,30 +2214,30 @@ SELECT arrayReverseSplit((x, y) -> y, [1, 2, 3, 4, 5], [1, 0, 0, 1, 0]) AS res
|
||||
|
||||
Note that the `arrayReverseSplit` is a [higher-order function](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions). You must pass a lambda function to it as the first argument, and it can’t be omitted.
|
||||
|
||||
## arrayExists(\[func,\] arr1, …)
|
||||
## arrayExists(\[func,\] arr1, ...)
|
||||
|
||||
Returns 1 if there is at least one element in `arr` for which `func(arr1[i], …, arrN[i])` returns something other than 0. Otherwise, it returns 0.
|
||||
Returns 1 if there is at least one element in `arr` for which `func(arr1[i], ..., arrN[i])` returns something other than 0. Otherwise, it returns 0.
|
||||
|
||||
Note that the `arrayExists` is a [higher-order function](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions). You can pass a lambda function to it as the first argument.
|
||||
|
||||
## arrayAll(\[func,\] arr1, …)
|
||||
## arrayAll(\[func,\] arr1, ...)
|
||||
|
||||
Returns 1 if `func(arr1[i], …, arrN[i])` returns something other than 0 for all the elements in arrays. Otherwise, it returns 0.
|
||||
Returns 1 if `func(arr1[i], ..., arrN[i])` returns something other than 0 for all the elements in arrays. Otherwise, it returns 0.
|
||||
|
||||
Note that the `arrayAll` is a [higher-order function](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions). You can pass a lambda function to it as the first argument.
|
||||
|
||||
## arrayFirst(func, arr1, …)
|
||||
## arrayFirst(func, arr1, ...)
|
||||
|
||||
Returns the first element in the `arr1` array for which `func(arr1[i], …, arrN[i])` returns something other than 0.
|
||||
Returns the first element in the `arr1` array for which `func(arr1[i], ..., arrN[i])` returns something other than 0.
|
||||
|
||||
## arrayFirstOrNull
|
||||
|
||||
Returns the first element in the `arr1` array for which `func(arr1[i], …, arrN[i])` returns something other than 0, otherwise it returns `NULL`.
|
||||
Returns the first element in the `arr1` array for which `func(arr1[i], ..., arrN[i])` returns something other than 0, otherwise it returns `NULL`.
|
||||
|
||||
**Syntax**
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
arrayFirstOrNull(func, arr1, …)
|
||||
arrayFirstOrNull(func, arr1, ...)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Parameters**
|
||||
@ -2292,20 +2292,20 @@ Result:
|
||||
\N
|
||||
```
|
||||
|
||||
## arrayLast(func, arr1, …)
|
||||
## arrayLast(func, arr1, ...)
|
||||
|
||||
Returns the last element in the `arr1` array for which `func(arr1[i], …, arrN[i])` returns something other than 0.
|
||||
Returns the last element in the `arr1` array for which `func(arr1[i], ..., arrN[i])` returns something other than 0.
|
||||
|
||||
Note that the `arrayLast` is a [higher-order function](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions). You must pass a lambda function to it as the first argument, and it can’t be omitted.
|
||||
|
||||
## arrayLastOrNull
|
||||
|
||||
Returns the last element in the `arr1` array for which `func(arr1[i], …, arrN[i])` returns something other than 0, otherwise returns `NULL`.
|
||||
Returns the last element in the `arr1` array for which `func(arr1[i], ..., arrN[i])` returns something other than 0, otherwise returns `NULL`.
|
||||
|
||||
**Syntax**
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
arrayLastOrNull(func, arr1, …)
|
||||
arrayLastOrNull(func, arr1, ...)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Parameters**
|
||||
@ -2348,15 +2348,15 @@ Result:
|
||||
\N
|
||||
```
|
||||
|
||||
## arrayFirstIndex(func, arr1, …)
|
||||
## arrayFirstIndex(func, arr1, ...)
|
||||
|
||||
Returns the index of the first element in the `arr1` array for which `func(arr1[i], …, arrN[i])` returns something other than 0.
|
||||
Returns the index of the first element in the `arr1` array for which `func(arr1[i], ..., arrN[i])` returns something other than 0.
|
||||
|
||||
Note that the `arrayFirstIndex` is a [higher-order function](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions). You must pass a lambda function to it as the first argument, and it can’t be omitted.
|
||||
|
||||
## arrayLastIndex(func, arr1, …)
|
||||
## arrayLastIndex(func, arr1, ...)
|
||||
|
||||
Returns the index of the last element in the `arr1` array for which `func(arr1[i], …, arrN[i])` returns something other than 0.
|
||||
Returns the index of the last element in the `arr1` array for which `func(arr1[i], ..., arrN[i])` returns something other than 0.
|
||||
|
||||
Note that the `arrayLastIndex` is a [higher-order function](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions). You must pass a lambda function to it as the first argument, and it can’t be omitted.
|
||||
|
||||
@ -2580,9 +2580,9 @@ Result:
|
||||
└─────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
## arrayCumSum(\[func,\] arr1, …)
|
||||
## arrayCumSum(\[func,\] arr1, ...)
|
||||
|
||||
Returns an array of the partial (running) sums of the elements in the source array `arr1`. If `func` is specified, then the sum is computed from applying `func` to `arr1`, `arr2`, ..., `arrN`, i.e. `func(arr1[i], …, arrN[i])`.
|
||||
Returns an array of the partial (running) sums of the elements in the source array `arr1`. If `func` is specified, then the sum is computed from applying `func` to `arr1`, `arr2`, ..., `arrN`, i.e. `func(arr1[i], ..., arrN[i])`.
|
||||
|
||||
**Syntax**
|
||||
|
||||
@ -2614,9 +2614,9 @@ SELECT arrayCumSum([1, 1, 1, 1]) AS res
|
||||
|
||||
Note that the `arrayCumSum` is a [higher-order function](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions). You can pass a lambda function to it as the first argument.
|
||||
|
||||
## arrayCumSumNonNegative(\[func,\] arr1, …)
|
||||
## arrayCumSumNonNegative(\[func,\] arr1, ...)
|
||||
|
||||
Same as `arrayCumSum`, returns an array of the partial (running) sums of the elements in the source array. If `func` is specified, then the sum is computed from applying `func` to `arr1`, `arr2`, ..., `arrN`, i.e. `func(arr1[i], …, arrN[i])`. Unlike `arrayCumSum`, if the current running sum is smaller than `0`, it is replaced by `0`.
|
||||
Same as `arrayCumSum`, returns an array of the partial (running) sums of the elements in the source array. If `func` is specified, then the sum is computed from applying `func` to `arr1`, `arr2`, ..., `arrN`, i.e. `func(arr1[i], ..., arrN[i])`. Unlike `arrayCumSum`, if the current running sum is smaller than `0`, it is replaced by `0`.
|
||||
|
||||
**Syntax**
|
||||
|
||||
|
||||
@ -1499,7 +1499,7 @@ This function returns the week number for date or datetime. The two-argument for
|
||||
|
||||
The following table describes how the mode argument works.
|
||||
|
||||
| Mode | First day of week | Range | Week 1 is the first week … |
|
||||
| Mode | First day of week | Range | Week 1 is the first week ... |
|
||||
|------|-------------------|-------|-------------------------------|
|
||||
| 0 | Sunday | 0-53 | with a Sunday in this year |
|
||||
| 1 | Monday | 0-53 | with 4 or more days this year |
|
||||
|
||||
@ -386,7 +386,7 @@ SELECT isValidJSON('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}') = 1
|
||||
SELECT isValidJSON('not a json') = 0
|
||||
```
|
||||
|
||||
## JSONHas(json\[, indices_or_keys\]…)
|
||||
## JSONHas(json\[, indices_or_keys\]...)
|
||||
|
||||
If the value exists in the JSON document, `1` will be returned.
|
||||
|
||||
@ -419,7 +419,7 @@ SELECT JSONExtractKey('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', -2) = 'a'
|
||||
SELECT JSONExtractString('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 1) = 'hello'
|
||||
```
|
||||
|
||||
## JSONLength(json\[, indices_or_keys\]…)
|
||||
## JSONLength(json\[, indices_or_keys\]...)
|
||||
|
||||
Return the length of a JSON array or a JSON object.
|
||||
|
||||
@ -432,7 +432,7 @@ SELECT JSONLength('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b') = 3
|
||||
SELECT JSONLength('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}') = 2
|
||||
```
|
||||
|
||||
## JSONType(json\[, indices_or_keys\]…)
|
||||
## JSONType(json\[, indices_or_keys\]...)
|
||||
|
||||
Return the type of a JSON value.
|
||||
|
||||
@ -446,13 +446,13 @@ SELECT JSONType('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'a') = 'String'
|
||||
SELECT JSONType('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b') = 'Array'
|
||||
```
|
||||
|
||||
## JSONExtractUInt(json\[, indices_or_keys\]…)
|
||||
## JSONExtractUInt(json\[, indices_or_keys\]...)
|
||||
|
||||
## JSONExtractInt(json\[, indices_or_keys\]…)
|
||||
## JSONExtractInt(json\[, indices_or_keys\]...)
|
||||
|
||||
## JSONExtractFloat(json\[, indices_or_keys\]…)
|
||||
## JSONExtractFloat(json\[, indices_or_keys\]...)
|
||||
|
||||
## JSONExtractBool(json\[, indices_or_keys\]…)
|
||||
## JSONExtractBool(json\[, indices_or_keys\]...)
|
||||
|
||||
Parses a JSON and extract a value. These functions are similar to `visitParam` functions.
|
||||
|
||||
@ -466,7 +466,7 @@ SELECT JSONExtractFloat('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b', 2) = 200
|
||||
SELECT JSONExtractUInt('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b', -1) = 300
|
||||
```
|
||||
|
||||
## JSONExtractString(json\[, indices_or_keys\]…)
|
||||
## JSONExtractString(json\[, indices_or_keys\]...)
|
||||
|
||||
Parses a JSON and extract a string. This function is similar to `visitParamExtractString` functions.
|
||||
|
||||
@ -484,7 +484,7 @@ SELECT JSONExtractString('{"abc":"\\u263"}', 'abc') = ''
|
||||
SELECT JSONExtractString('{"abc":"hello}', 'abc') = ''
|
||||
```
|
||||
|
||||
## JSONExtract(json\[, indices_or_keys…\], Return_type)
|
||||
## JSONExtract(json\[, indices_or_keys...\], Return_type)
|
||||
|
||||
Parses a JSON and extract a value of the given ClickHouse data type.
|
||||
|
||||
@ -506,7 +506,7 @@ SELECT JSONExtract('{"day": "Thursday"}', 'day', 'Enum8(\'Sunday\' = 0, \'Monday
|
||||
SELECT JSONExtract('{"day": 5}', 'day', 'Enum8(\'Sunday\' = 0, \'Monday\' = 1, \'Tuesday\' = 2, \'Wednesday\' = 3, \'Thursday\' = 4, \'Friday\' = 5, \'Saturday\' = 6)') = 'Friday'
|
||||
```
|
||||
|
||||
## JSONExtractKeysAndValues(json\[, indices_or_keys…\], Value_type)
|
||||
## JSONExtractKeysAndValues(json\[, indices_or_keys...\], Value_type)
|
||||
|
||||
Parses key-value pairs from a JSON where the values are of the given ClickHouse data type.
|
||||
|
||||
@ -554,7 +554,7 @@ text
|
||||
└────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
## JSONExtractRaw(json\[, indices_or_keys\]…)
|
||||
## JSONExtractRaw(json\[, indices_or_keys\]...)
|
||||
|
||||
Returns a part of JSON as unparsed string.
|
||||
|
||||
@ -566,7 +566,7 @@ Example:
|
||||
SELECT JSONExtractRaw('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b') = '[-100, 200.0, 300]';
|
||||
```
|
||||
|
||||
## JSONExtractArrayRaw(json\[, indices_or_keys…\])
|
||||
## JSONExtractArrayRaw(json\[, indices_or_keys...\])
|
||||
|
||||
Returns an array with elements of JSON array, each represented as unparsed string.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -172,7 +172,7 @@ Result:
|
||||
## visibleWidth
|
||||
|
||||
Calculates the approximate width when outputting values to the console in text format (tab-separated).
|
||||
This function is used by the system to implement [Pretty formats](../formats.mdx).
|
||||
This function is used by the system to implement [Pretty formats](../../interfaces/formats.md).
|
||||
|
||||
`NULL` is represented as a string corresponding to `NULL` in `Pretty` formats.
|
||||
|
||||
@ -335,7 +335,7 @@ The argument is internally still evaluated. Useful e.g. for benchmarks.
|
||||
**Syntax**
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
ignore(…)
|
||||
ignore(x)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## sleep
|
||||
@ -541,60 +541,6 @@ Result:
|
||||
└────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
## isFinite
|
||||
|
||||
Returns 1 if the Float32 or Float64 argument not infinite and not a NaN, otherwise this function returns 0.
|
||||
|
||||
**Syntax**
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
isFinite(x)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## isInfinite
|
||||
|
||||
Returns 1 if the Float32 or Float64 argument is infinite, otherwise this function returns 0. Note that 0 is returned for a NaN.
|
||||
|
||||
**Syntax**
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
isInfinite(x)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## ifNotFinite
|
||||
|
||||
Checks whether a floating point value is finite.
|
||||
|
||||
**Syntax**
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
ifNotFinite(x,y)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Arguments**
|
||||
|
||||
- `x` — Value to check for infinity. [Float\*](../../sql-reference/data-types/float.md).
|
||||
- `y` — Fallback value. [Float\*](../../sql-reference/data-types/float.md).
|
||||
|
||||
**Returned value**
|
||||
|
||||
- `x` if `x` is finite.
|
||||
- `y` if `x` is not finite.
|
||||
|
||||
**Example**
|
||||
|
||||
Query:
|
||||
|
||||
SELECT 1/0 as infimum, ifNotFinite(infimum,42)
|
||||
|
||||
Result:
|
||||
|
||||
┌─infimum─┬─ifNotFinite(divide(1, 0), 42)─┐
|
||||
│ inf │ 42 │
|
||||
└─────────┴───────────────────────────────┘
|
||||
|
||||
You can get similar result by using the [ternary operator](../../sql-reference/functions/conditional-functions.md#ternary-operator): `isFinite(x) ? x : y`.
|
||||
|
||||
## isNaN
|
||||
|
||||
Returns 1 if the Float32 and Float64 argument is NaN, otherwise this function 0.
|
||||
@ -2303,7 +2249,7 @@ Accepts a path to a catboost model and model arguments (features). Returns Float
|
||||
**Syntax**
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
catboostEvaluate(path_to_model, feature_1, feature_2, …, feature_n)
|
||||
catboostEvaluate(path_to_model, feature_1, feature_2, ..., feature_n)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Example**
|
||||
@ -2351,7 +2297,7 @@ Throw an exception if argument `x` is true.
|
||||
**Syntax**
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
throwIf(x\[, message\[, error_code\]\])
|
||||
throwIf(x[, message[, error_code]])
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Arguments**
|
||||
|
||||
@ -139,7 +139,7 @@ Format the `pattern` string with the values (strings, integers, etc.) listed in
|
||||
**Syntax**
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
format(pattern, s0, s1, …)
|
||||
format(pattern, s0, s1, ...)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Example**
|
||||
|
||||
@ -799,7 +799,7 @@ If you only want to search multiple substrings in a string, you can use function
|
||||
**Syntax**
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
multiMatchAny(haystack, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, …, pattern<sub>n</sub>\])
|
||||
multiMatchAny(haystack, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, ..., pattern<sub>n</sub>\])
|
||||
```
|
||||
|
||||
## multiMatchAnyIndex
|
||||
@ -809,7 +809,7 @@ Like `multiMatchAny` but returns any index that matches the haystack.
|
||||
**Syntax**
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
multiMatchAnyIndex(haystack, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, …, pattern<sub>n</sub>\])
|
||||
multiMatchAnyIndex(haystack, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, ..., pattern<sub>n</sub>\])
|
||||
```
|
||||
|
||||
## multiMatchAllIndices
|
||||
@ -819,7 +819,7 @@ Like `multiMatchAny` but returns the array of all indices that match the haystac
|
||||
**Syntax**
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
multiMatchAllIndices(haystack, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, …, pattern<sub>n</sub>\])
|
||||
multiMatchAllIndices(haystack, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, ..., pattern<sub>n</sub>\])
|
||||
```
|
||||
|
||||
## multiFuzzyMatchAny
|
||||
@ -833,7 +833,7 @@ Like `multiMatchAny` but returns 1 if any pattern matches the haystack within a
|
||||
**Syntax**
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
multiFuzzyMatchAny(haystack, distance, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, …, pattern<sub>n</sub>\])
|
||||
multiFuzzyMatchAny(haystack, distance, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, ..., pattern<sub>n</sub>\])
|
||||
```
|
||||
|
||||
## multiFuzzyMatchAnyIndex
|
||||
@ -843,7 +843,7 @@ Like `multiFuzzyMatchAny` but returns any index that matches the haystack within
|
||||
**Syntax**
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
multiFuzzyMatchAnyIndex(haystack, distance, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, …, pattern<sub>n</sub>\])
|
||||
multiFuzzyMatchAnyIndex(haystack, distance, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, ..., pattern<sub>n</sub>\])
|
||||
```
|
||||
|
||||
## multiFuzzyMatchAllIndices
|
||||
@ -853,7 +853,7 @@ Like `multiFuzzyMatchAny` but returns the array of all indices in any order that
|
||||
**Syntax**
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
multiFuzzyMatchAllIndices(haystack, distance, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, …, pattern<sub>n</sub>\])
|
||||
multiFuzzyMatchAllIndices(haystack, distance, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, ..., pattern<sub>n</sub>\])
|
||||
```
|
||||
|
||||
## extract
|
||||
|
||||
@ -7,15 +7,15 @@ sidebar_label: Tuples
|
||||
## tuple
|
||||
|
||||
A function that allows grouping multiple columns.
|
||||
For columns with the types T1, T2, …, it returns a Tuple(T1, T2, …) type tuple containing these columns. There is no cost to execute the function.
|
||||
For columns with the types T1, T2, ..., it returns a Tuple(T1, T2, ...) type tuple containing these columns. There is no cost to execute the function.
|
||||
Tuples are normally used as intermediate values for an argument of IN operators, or for creating a list of formal parameters of lambda functions. Tuples can’t be written to a table.
|
||||
|
||||
The function implements the operator `(x, y, …)`.
|
||||
The function implements the operator `(x, y, ...)`.
|
||||
|
||||
**Syntax**
|
||||
|
||||
``` sql
|
||||
tuple(x, y, …)
|
||||
tuple(x, y, ...)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## tupleElement
|
||||
|
||||
@ -589,7 +589,7 @@ mapApply(func, map)
|
||||
|
||||
**Returned value**
|
||||
|
||||
- Returns a map obtained from the original map by application of `func(map1[i], …, mapN[i])` for each element.
|
||||
- Returns a map obtained from the original map by application of `func(map1[i], ..., mapN[i])` for each element.
|
||||
|
||||
**Example**
|
||||
|
||||
@ -629,7 +629,7 @@ mapFilter(func, map)
|
||||
|
||||
**Returned value**
|
||||
|
||||
- Returns a map containing only the elements in `map` for which `func(map1[i], …, mapN[i])` returns something other than 0.
|
||||
- Returns a map containing only the elements in `map` for which `func(map1[i], ..., mapN[i])` returns something other than 0.
|
||||
|
||||
|
||||
**Example**
|
||||
|
||||
@ -16,7 +16,7 @@ If the relevant part isn’t present in a URL, an empty string is returned.
|
||||
|
||||
Extracts the protocol from a URL.
|
||||
|
||||
Examples of typical returned values: http, https, ftp, mailto, tel, magnet…
|
||||
Examples of typical returned values: http, https, ftp, mailto, tel, magnet...
|
||||
|
||||
### domain
|
||||
|
||||
|
||||
@ -4,7 +4,7 @@ sidebar_position: 51
|
||||
sidebar_label: COMMENT
|
||||
---
|
||||
|
||||
# ALTER TABLE … MODIFY COMMENT
|
||||
# ALTER TABLE ... MODIFY COMMENT
|
||||
|
||||
Adds, modifies, or removes comment to the table, regardless if it was set before or not. Comment change is reflected in both [system.tables](../../../operations/system-tables/tables.md) and `SHOW CREATE TABLE` query.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -4,7 +4,7 @@ sidebar_position: 39
|
||||
sidebar_label: DELETE
|
||||
---
|
||||
|
||||
# ALTER TABLE … DELETE Statement
|
||||
# ALTER TABLE ... DELETE Statement
|
||||
|
||||
``` sql
|
||||
ALTER TABLE [db.]table [ON CLUSTER cluster] DELETE WHERE filter_expr
|
||||
|
||||
@ -42,7 +42,7 @@ These `ALTER` statements modify entities related to role-based access control:
|
||||
|
||||
## Mutations
|
||||
|
||||
`ALTER` queries that are intended to manipulate table data are implemented with a mechanism called “mutations”, most notably [ALTER TABLE … DELETE](/docs/en/sql-reference/statements/alter/delete.md) and [ALTER TABLE … UPDATE](/docs/en/sql-reference/statements/alter/update.md). They are asynchronous background processes similar to merges in [MergeTree](/docs/en/engines/table-engines/mergetree-family/index.md) tables that to produce new “mutated” versions of parts.
|
||||
`ALTER` queries that are intended to manipulate table data are implemented with a mechanism called “mutations”, most notably [ALTER TABLE ... DELETE](/docs/en/sql-reference/statements/alter/delete.md) and [ALTER TABLE ... UPDATE](/docs/en/sql-reference/statements/alter/update.md). They are asynchronous background processes similar to merges in [MergeTree](/docs/en/engines/table-engines/mergetree-family/index.md) tables that to produce new “mutated” versions of parts.
|
||||
|
||||
For `*MergeTree` tables mutations execute by **rewriting whole data parts**. There is no atomicity - parts are substituted for mutated parts as soon as they are ready and a `SELECT` query that started executing during a mutation will see data from parts that have already been mutated along with data from parts that have not been mutated yet.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -4,7 +4,7 @@ sidebar_position: 40
|
||||
sidebar_label: UPDATE
|
||||
---
|
||||
|
||||
# ALTER TABLE … UPDATE Statements
|
||||
# ALTER TABLE ... UPDATE Statements
|
||||
|
||||
``` sql
|
||||
ALTER TABLE [db.]table [ON CLUSTER cluster] UPDATE column1 = expr1 [, ...] [IN PARTITION partition_id] WHERE filter_expr
|
||||
|
||||
@ -4,9 +4,9 @@ sidebar_position: 50
|
||||
sidebar_label: VIEW
|
||||
---
|
||||
|
||||
# ALTER TABLE … MODIFY QUERY Statement
|
||||
# ALTER TABLE ... MODIFY QUERY Statement
|
||||
|
||||
You can modify `SELECT` query that was specified when a [materialized view](../create/view.md#materialized) was created with the `ALTER TABLE … MODIFY QUERY` statement without interrupting ingestion process.
|
||||
You can modify `SELECT` query that was specified when a [materialized view](../create/view.md#materialized) was created with the `ALTER TABLE ... MODIFY QUERY` statement without interrupting ingestion process.
|
||||
|
||||
This command is created to change materialized view created with `TO [db.]name` clause. It does not change the structure of the underlying storage table and it does not change the columns' definition of the materialized view, because of this the application of this command is very limited for materialized views are created without `TO [db.]name` clause.
|
||||
|
||||
@ -198,6 +198,6 @@ SELECT * FROM mv;
|
||||
|
||||
`ALTER LIVE VIEW ... REFRESH` statement refreshes a [Live view](../create/view.md#live-view). See [Force Live View Refresh](../create/view.md#live-view-alter-refresh).
|
||||
|
||||
## ALTER TABLE … MODIFY REFRESH Statement
|
||||
## ALTER TABLE ... MODIFY REFRESH Statement
|
||||
|
||||
`ALTER TABLE ... MODIFY REFRESH` statement changes refresh parameters of a [Refreshable Materialized View](../create/view.md#refreshable-materialized-view). See [Changing Refresh Parameters](../create/view.md#changing-refresh-parameters).
|
||||
|
||||
@ -306,7 +306,7 @@ CREATE WINDOW VIEW test.wv TO test.dst WATERMARK=ASCENDING ALLOWED_LATENESS=INTE
|
||||
|
||||
Note that elements emitted by a late firing should be treated as updated results of a previous computation. Instead of firing at the end of windows, the window view will fire immediately when the late event arrives. Thus, it will result in multiple outputs for the same window. Users need to take these duplicated results into account or deduplicate them.
|
||||
|
||||
You can modify `SELECT` query that was specified in the window view by using `ALTER TABLE … MODIFY QUERY` statement. The data structure resulting in a new `SELECT` query should be the same as the original `SELECT` query when with or without `TO [db.]name` clause. Note that the data in the current window will be lost because the intermediate state cannot be reused.
|
||||
You can modify `SELECT` query that was specified in the window view by using `ALTER TABLE ... MODIFY QUERY` statement. The data structure resulting in a new `SELECT` query should be the same as the original `SELECT` query when with or without `TO [db.]name` clause. Note that the data in the current window will be lost because the intermediate state cannot be reused.
|
||||
|
||||
### Monitoring New Windows
|
||||
|
||||
|
||||
@ -73,7 +73,7 @@ Data can be passed to the INSERT in any [format](../../interfaces/formats.md#for
|
||||
INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] FORMAT format_name data_set
|
||||
```
|
||||
|
||||
For example, the following query format is identical to the basic version of INSERT … VALUES:
|
||||
For example, the following query format is identical to the basic version of INSERT ... VALUES:
|
||||
|
||||
``` sql
|
||||
INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] FORMAT Values (v11, v12, v13), (v21, v22, v23), ...
|
||||
|
||||
@ -17,11 +17,11 @@ If there is no [ORDER BY](../../../sql-reference/statements/select/order-by.md)
|
||||
The number of rows in the result set can also depend on the [limit](../../../operations/settings/settings.md#limit) setting.
|
||||
:::
|
||||
|
||||
## LIMIT … WITH TIES Modifier
|
||||
## LIMIT ... WITH TIES Modifier
|
||||
|
||||
When you set `WITH TIES` modifier for `LIMIT n[,m]` and specify `ORDER BY expr_list`, you will get in result first `n` or `n,m` rows and all rows with same `ORDER BY` fields values equal to row at position `n` for `LIMIT n` and `m` for `LIMIT n,m`.
|
||||
|
||||
This modifier also can be combined with [ORDER BY … WITH FILL modifier](../../../sql-reference/statements/select/order-by.md#orderby-with-fill).
|
||||
This modifier also can be combined with [ORDER BY ... WITH FILL modifier](../../../sql-reference/statements/select/order-by.md#orderby-with-fill).
|
||||
|
||||
For example, the following query
|
||||
|
||||
|
||||
@ -283,7 +283,7 @@ In `MaterializedView`-engine tables the optimization works with views like `SELE
|
||||
|
||||
## ORDER BY Expr WITH FILL Modifier
|
||||
|
||||
This modifier also can be combined with [LIMIT … WITH TIES modifier](../../../sql-reference/statements/select/limit.md#limit-with-ties).
|
||||
This modifier also can be combined with [LIMIT ... WITH TIES modifier](../../../sql-reference/statements/select/limit.md#limit-with-ties).
|
||||
|
||||
`WITH FILL` modifier can be set after `ORDER BY expr` with optional `FROM expr`, `TO expr` and `STEP expr` parameters.
|
||||
All missed values of `expr` column will be filled sequentially and other columns will be filled as defaults.
|
||||
|
||||
@ -169,7 +169,7 @@ If your listing of files contains number ranges with leading zeros, use the cons
|
||||
|
||||
**Example**
|
||||
|
||||
Query the total number of rows in files named `file000`, `file001`, … , `file999`:
|
||||
Query the total number of rows in files named `file000`, `file001`, ... , `file999`:
|
||||
|
||||
``` sql
|
||||
SELECT count(*) FROM file('big_dir/file{0..9}{0..9}{0..9}', 'CSV', 'name String, value UInt32');
|
||||
|
||||
@ -130,7 +130,7 @@ FROM gcs('https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/{some,another}_prefi
|
||||
If your listing of files contains number ranges with leading zeros, use the construction with braces for each digit separately or use `?`.
|
||||
:::
|
||||
|
||||
Count the total amount of rows in files named `file-000.csv`, `file-001.csv`, … , `file-999.csv`:
|
||||
Count the total amount of rows in files named `file-000.csv`, `file-001.csv`, ... , `file-999.csv`:
|
||||
|
||||
``` sql
|
||||
SELECT count(*)
|
||||
|
||||
@ -85,7 +85,7 @@ If your listing of files contains number ranges with leading zeros, use the cons
|
||||
|
||||
**Example**
|
||||
|
||||
Query the data from files named `file000`, `file001`, … , `file999`:
|
||||
Query the data from files named `file000`, `file001`, ... , `file999`:
|
||||
|
||||
``` sql
|
||||
SELECT count(*)
|
||||
|
||||
@ -137,7 +137,7 @@ FROM s3('https://clickhouse-public-datasets.s3.amazonaws.com/my-test-bucket-768/
|
||||
If your listing of files contains number ranges with leading zeros, use the construction with braces for each digit separately or use `?`.
|
||||
:::
|
||||
|
||||
Count the total amount of rows in files named `file-000.csv`, `file-001.csv`, … , `file-999.csv`:
|
||||
Count the total amount of rows in files named `file-000.csv`, `file-001.csv`, ... , `file-999.csv`:
|
||||
|
||||
``` sql
|
||||
SELECT count(*)
|
||||
|
||||
@ -57,7 +57,7 @@ memcpy(&buf[place_value], &x, sizeof(x));
|
||||
for (size_t i = 0; i < rows; i += storage.index_granularity)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**7.** Вокруг бинарных операторов (`+`, `-`, `*`, `/`, `%`, …), а также тернарного оператора `?:` ставятся пробелы.
|
||||
**7.** Вокруг бинарных операторов (`+`, `-`, `*`, `/`, `%`, ...), а также тернарного оператора `?:` ставятся пробелы.
|
||||
|
||||
``` cpp
|
||||
UInt16 year = (s[0] - '0') * 1000 + (s[1] - '0') * 100 + (s[2] - '0') * 10 + (s[3] - '0');
|
||||
@ -86,7 +86,7 @@ dst.ClickGoodEvent = click.GoodEvent;
|
||||
|
||||
При необходимости, оператор может быть перенесён на новую строку. В этом случае, перед ним увеличивается отступ.
|
||||
|
||||
**11.** Унарные операторы `--`, `++`, `*`, `&`, … не отделяются от аргумента пробелом.
|
||||
**11.** Унарные операторы `--`, `++`, `*`, `&`, ... не отделяются от аргумента пробелом.
|
||||
|
||||
**12.** После запятой ставится пробел, а перед — нет. Аналогично для точки с запятой внутри выражения `for`.
|
||||
|
||||
@ -115,7 +115,7 @@ public:
|
||||
|
||||
**16.** Если на весь файл один `namespace` и кроме него ничего существенного нет, то отступ внутри `namespace` не нужен.
|
||||
|
||||
**17.** Если блок для выражения `if`, `for`, `while`, … состоит из одного `statement`, то фигурные скобки не обязательны. Вместо этого поместите `statement` на отдельную строку. Это правило справедливо и для вложенных `if`, `for`, `while`, …
|
||||
**17.** Если блок для выражения `if`, `for`, `while`, ... состоит из одного `statement`, то фигурные скобки не обязательны. Вместо этого поместите `statement` на отдельную строку. Это правило справедливо и для вложенных `if`, `for`, `while`, ...
|
||||
|
||||
Если внутренний `statement` содержит фигурные скобки или `else`, то внешний блок следует писать в фигурных скобках.
|
||||
|
||||
@ -266,7 +266,7 @@ void executeQuery(
|
||||
|
||||
Пример взят с ресурса http://home.tamk.fi/~jaalto/course/coding-style/doc/unmaintainable-code/.
|
||||
|
||||
**7.** Нельзя писать мусорные комментарии (автор, дата создания…) в начале каждого файла.
|
||||
**7.** Нельзя писать мусорные комментарии (автор, дата создания...) в начале каждого файла.
|
||||
|
||||
**8.** Однострочные комментарии начинаются с трёх слешей: `///` , многострочные с `/**`. Такие комментарии считаются «документирующими».
|
||||
|
||||
|
||||
@ -103,7 +103,7 @@ CREATE TABLE table_with_asterisk (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs
|
||||
|
||||
**Example**
|
||||
|
||||
Создадим таблицу с именами `file000`, `file001`, … , `file999`:
|
||||
Создадим таблицу с именами `file000`, `file001`, ... , `file999`:
|
||||
|
||||
``` sql
|
||||
CREATE TABLE big_table (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/big_dir/file{0..9}{0..9}{0..9}', 'CSV')
|
||||
|
||||
@ -73,7 +73,7 @@ SELECT * FROM s3_engine_table LIMIT 2;
|
||||
|
||||
**Пример подстановки 1**
|
||||
|
||||
Таблица содержит данные из файлов с именами `file-000.csv`, `file-001.csv`, … , `file-999.csv`:
|
||||
Таблица содержит данные из файлов с именами `file-000.csv`, `file-001.csv`, ... , `file-999.csv`:
|
||||
|
||||
``` sql
|
||||
CREATE TABLE big_table (name String, value UInt32)
|
||||
|
||||
@ -66,7 +66,7 @@ WHERE table = 'visits'
|
||||
└───────────┴───────────────────┴────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
Столбец `partition` содержит имена всех партиций таблицы. Таблица `visits` из нашего примера содержит две партиции: `201901` и `201902`. Используйте значения из этого столбца в запросах [ALTER … PARTITION](../../../sql-reference/statements/alter/partition.md).
|
||||
Столбец `partition` содержит имена всех партиций таблицы. Таблица `visits` из нашего примера содержит две партиции: `201901` и `201902`. Используйте значения из этого столбца в запросах [ALTER ... PARTITION](../../../sql-reference/statements/alter/partition.md).
|
||||
|
||||
Столбец `name` содержит названия кусков партиций. Значения из этого столбца можно использовать в запросах [ALTER ATTACH PART](../../../sql-reference/statements/alter/partition.md#alter_attach-partition).
|
||||
|
||||
|
||||
@ -771,7 +771,7 @@ SETTINGS storage_policy = 'moving_from_ssd_to_hdd'
|
||||
- В результате вставки (запрос `INSERT`).
|
||||
- В фоновых операциях слияний и [мутаций](../../../sql-reference/statements/alter/index.md#mutations).
|
||||
- При скачивании данных с другой реплики.
|
||||
- В результате заморозки партиций [ALTER TABLE … FREEZE PARTITION](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#alter_freeze-partition).
|
||||
- В результате заморозки партиций [ALTER TABLE ... FREEZE PARTITION](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#alter_freeze-partition).
|
||||
|
||||
Во всех случаях, кроме мутаций и заморозки партиций, при записи куска выбирается том и диск в соответствии с указанной конфигурацией хранилища:
|
||||
|
||||
@ -781,7 +781,7 @@ SETTINGS storage_policy = 'moving_from_ssd_to_hdd'
|
||||
Мутации и запросы заморозки партиций в реализации используют [жесткие ссылки](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%96%D1%91%D1%81%D1%82%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%81%D1%8B%D0%BB%D0%BA%D0%B0). Жесткие ссылки между различными дисками не поддерживаются, поэтому в случае таких операций куски размещаются на тех же дисках, что и исходные.
|
||||
|
||||
В фоне куски перемещаются между томами на основе информации о занятом месте (настройка `move_factor`) по порядку, в котором указаны тома в конфигурации. Данные никогда не перемещаются с последнего тома и на первый том. Следить за фоновыми перемещениями можно с помощью системных таблиц [system.part_log](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#system_tables-part-log) (поле `type = MOVE_PART`) и [system.parts](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#system_tables-parts) (поля `path` и `disk`). Также подробная информация о перемещениях доступна в логах сервера.
|
||||
С помощью запроса [ALTER TABLE … MOVE PART\|PARTITION … TO VOLUME\|DISK …](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#alter_move-partition) пользователь может принудительно перенести кусок или партицию с одного раздела на другой. При этом учитываются все ограничения, указанные для фоновых операций. Запрос самостоятельно инициирует процесс перемещения не дожидаясь фоновых операций. В случае недостатка места или неудовлетворения ограничениям пользователь получит сообщение об ошибке.
|
||||
С помощью запроса [ALTER TABLE ... MOVE PART\|PARTITION ... TO VOLUME\|DISK ...](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#alter_move-partition) пользователь может принудительно перенести кусок или партицию с одного раздела на другой. При этом учитываются все ограничения, указанные для фоновых операций. Запрос самостоятельно инициирует процесс перемещения не дожидаясь фоновых операций. В случае недостатка места или неудовлетворения ограничениям пользователь получит сообщение об ошибке.
|
||||
|
||||
Перемещения данных не взаимодействуют с репликацией данных, поэтому на разных репликах одной и той же таблицы могут быть указаны разные политики хранения.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -31,7 +31,7 @@ ClickHouse позволяет отправить на сервер данные,
|
||||
- **--format** - формат данных в файле. Если не указано - используется TabSeparated.
|
||||
|
||||
Должен быть указан один из следующих параметров:
|
||||
- **--types** - список типов столбцов через запятую. Например, `UInt64,String`. Столбцы будут названы _1, _2, …
|
||||
- **--types** - список типов столбцов через запятую. Например, `UInt64,String`. Столбцы будут названы _1, _2, ...
|
||||
- **--structure** - структура таблицы, в форме `UserID UInt64`, `URL String`. Определяет имена и типы столбцов.
|
||||
|
||||
Файлы, указанные в file, будут разобраны форматом, указанным в format, с использованием типов данных, указанных в types или structure. Таблица будет загружена на сервер, и доступна там в качестве временной таблицы с именем name.
|
||||
|
||||
@ -9,13 +9,13 @@ sidebar_position: 100
|
||||
[OLAP](https://ru.wikipedia.org/wiki/OLAP) (OnLine Analytical Processing) переводится как обработка данных в реальном времени. Это широкий термин, который можно рассмотреть с двух сторон: с технической и с точки зрения бизнеса. Для самого общего понимания можно просто прочитать его с конца:
|
||||
|
||||
**Processing**
|
||||
Обрабатываются некие исходные данные…
|
||||
Обрабатываются некие исходные данные...
|
||||
|
||||
**Analytical**
|
||||
: … чтобы получить какие-то аналитические отчеты или новые знания…
|
||||
: ... чтобы получить какие-то аналитические отчеты или новые знания...
|
||||
|
||||
**OnLine**
|
||||
: … в реальном времени, практически без задержек на обработку.
|
||||
: ... в реальном времени, практически без задержек на обработку.
|
||||
|
||||
## OLAP с точки зрения бизнеса {#olap-from-the-business-perspective}
|
||||
|
||||
|
||||
@ -196,7 +196,7 @@ real 75m56.214s
|
||||
|
||||
(Импорт данных напрямую из Postgres также возможен с использованием `COPY ... TO PROGRAM`.)
|
||||
|
||||
К сожалению, все поля, связанные с погодой (precipitation…average_wind_speed) заполнены NULL. Из-за этого мы исключим их из финального набора данных.
|
||||
К сожалению, все поля, связанные с погодой (precipitation...average_wind_speed) заполнены NULL. Из-за этого мы исключим их из финального набора данных.
|
||||
|
||||
Для начала мы создадим таблицу на одном сервере. Позже мы сделаем таблицу распределенной.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -15,7 +15,7 @@ ClickHouse — столбцовая система управления база
|
||||
| #0 | 89354350662 | 1 | Investor Relations | 1 | 2016-05-18 05:19:20 |
|
||||
| #1 | 90329509958 | 0 | Contact us | 1 | 2016-05-18 08:10:20 |
|
||||
| #2 | 89953706054 | 1 | Mission | 1 | 2016-05-18 07:38:00 |
|
||||
| #N | … | … | … | … | … |
|
||||
| #N | ... | ... | ... | ... | ... |
|
||||
|
||||
То есть, значения, относящиеся к одной строке, физически хранятся рядом.
|
||||
|
||||
@ -26,11 +26,11 @@ ClickHouse — столбцовая система управления база
|
||||
|
||||
| Строка: | #0 | #1 | #2 | #N |
|
||||
|-------------|---------------------|---------------------|---------------------|-----|
|
||||
| WatchID: | 89354350662 | 90329509958 | 89953706054 | … |
|
||||
| JavaEnable: | 1 | 0 | 1 | … |
|
||||
| Title: | Investor Relations | Contact us | Mission | … |
|
||||
| GoodEvent: | 1 | 1 | 1 | … |
|
||||
| EventTime: | 2016-05-18 05:19:20 | 2016-05-18 08:10:20 | 2016-05-18 07:38:00 | … |
|
||||
| WatchID: | 89354350662 | 90329509958 | 89953706054 | ... |
|
||||
| JavaEnable: | 1 | 0 | 1 | ... |
|
||||
| Title: | Investor Relations | Contact us | Mission | ... |
|
||||
| GoodEvent: | 1 | 1 | 1 | ... |
|
||||
| EventTime: | 2016-05-18 05:19:20 | 2016-05-18 08:10:20 | 2016-05-18 07:38:00 | ... |
|
||||
|
||||
В примерах изображён только порядок расположения данных.
|
||||
То есть значения из разных столбцов хранятся отдельно, а данные одного столбца — вместе.
|
||||
|
||||
@ -260,7 +260,7 @@ FORMAT Null;
|
||||
|
||||
Ограничивает количество строк в хэш-таблице, используемой при соединении таблиц.
|
||||
|
||||
Параметр применяется к операциям [SELECT… JOIN](../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join) и к движку таблиц [Join](../../engines/table-engines/special/join.md).
|
||||
Параметр применяется к операциям [SELECT... JOIN](../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join) и к движку таблиц [Join](../../engines/table-engines/special/join.md).
|
||||
|
||||
Если запрос содержит несколько `JOIN`, то ClickHouse проверяет значение настройки для каждого промежуточного результата.
|
||||
|
||||
@ -277,7 +277,7 @@ FORMAT Null;
|
||||
|
||||
Ограничивает размер (в байтах) хэш-таблицы, используемой при объединении таблиц.
|
||||
|
||||
Параметр применяется к операциям [SELECT… JOIN](../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join) и к движку таблиц [Join](../../engines/table-engines/special/join.md).
|
||||
Параметр применяется к операциям [SELECT... JOIN](../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join) и к движку таблиц [Join](../../engines/table-engines/special/join.md).
|
||||
|
||||
Если запрос содержит несколько `JOIN`, то ClickHouse проверяет значение настройки для каждого промежуточного результата.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -1859,7 +1859,7 @@ SELECT * FROM test_table
|
||||
|
||||
## count_distinct_implementation {#settings-count_distinct_implementation}
|
||||
|
||||
Задаёт, какая из функций `uniq*` используется при выполнении конструкции [COUNT(DISTINCT …)](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/count.md#agg_function-count).
|
||||
Задаёт, какая из функций `uniq*` используется при выполнении конструкции [COUNT(DISTINCT ...)](../../sql-reference/aggregate-functions/reference/count.md#agg_function-count).
|
||||
|
||||
Возможные значения:
|
||||
|
||||
|
||||
@ -82,7 +82,7 @@ FROM
|
||||
|
||||
В этом случае необходимо помнить, что границы корзин гистограммы не известны.
|
||||
|
||||
## sequenceMatch(pattern)(timestamp, cond1, cond2, …) {#function-sequencematch}
|
||||
## sequenceMatch(pattern)(timestamp, cond1, cond2, ...) {#function-sequencematch}
|
||||
|
||||
Проверяет, содержит ли последовательность событий цепочку, которая соответствует указанному шаблону.
|
||||
|
||||
@ -172,7 +172,7 @@ SELECT sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, number = 1, number = 2, number = 4) FROM
|
||||
|
||||
- [sequenceCount](#function-sequencecount)
|
||||
|
||||
## sequenceCount(pattern)(time, cond1, cond2, …) {#function-sequencecount}
|
||||
## sequenceCount(pattern)(time, cond1, cond2, ...) {#function-sequencecount}
|
||||
|
||||
Вычисляет количество цепочек событий, соответствующих шаблону. Функция обнаруживает только непересекающиеся цепочки событий. Она начинает искать следующую цепочку только после того, как полностью совпала текущая цепочка событий.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -7,7 +7,7 @@ sidebar_position: 201
|
||||
|
||||
## quantiles {#quantiles}
|
||||
|
||||
Синтаксис: `quantiles(level1, level2, …)(x)`
|
||||
Синтаксис: `quantiles(level1, level2, ...)(x)`
|
||||
|
||||
Все функции для вычисления квантилей имеют соответствующие функции для вычисления нескольких квантилей: `quantiles`, `quantilesDeterministic`, `quantilesTiming`, `quantilesTimingWeighted`, `quantilesExact`, `quantilesExactWeighted`, `quantilesTDigest`, `quantilesBFloat16`. Эти функции вычисляют все квантили указанных уровней в один проход и возвращают массив с вычисленными значениями.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -6,9 +6,9 @@ sidebar_label: AggregateFunction
|
||||
|
||||
# AggregateFunction {#data-type-aggregatefunction}
|
||||
|
||||
Агрегатные функции могут обладать определяемым реализацией промежуточным состоянием, которое может быть сериализовано в тип данных, соответствующий AggregateFunction(…), и быть записано в таблицу обычно посредством [материализованного представления](../../sql-reference/statements/create/view.md). Чтобы получить промежуточное состояние, обычно используются агрегатные функции с суффиксом `-State`. Чтобы в дальнейшем получить агрегированные данные необходимо использовать те же агрегатные функции с суффиксом `-Merge`.
|
||||
Агрегатные функции могут обладать определяемым реализацией промежуточным состоянием, которое может быть сериализовано в тип данных, соответствующий AggregateFunction(...), и быть записано в таблицу обычно посредством [материализованного представления](../../sql-reference/statements/create/view.md). Чтобы получить промежуточное состояние, обычно используются агрегатные функции с суффиксом `-State`. Чтобы в дальнейшем получить агрегированные данные необходимо использовать те же агрегатные функции с суффиксом `-Merge`.
|
||||
|
||||
`AggregateFunction(name, types_of_arguments…)` — параметрический тип данных.
|
||||
`AggregateFunction(name, types_of_arguments...)` — параметрический тип данных.
|
||||
|
||||
**Параметры**
|
||||
|
||||
|
||||
@ -21,8 +21,8 @@ sidebar_label: FixedString(N)
|
||||
Примеры значений, которые можно эффективно хранить в столбцах типа `FixedString`:
|
||||
|
||||
- Двоичное представление IP-адреса (`FixedString(16)` для IPv6).
|
||||
- Коды языков (ru_RU, en_US … ).
|
||||
- Коды валют (USD, RUB … ).
|
||||
- Коды языков (ru_RU, en_US ... ).
|
||||
- Коды валют (USD, RUB ... ).
|
||||
- Двоичное представление хэшей (`FixedString(16)` для MD5, `FixedString(32)` для SHA256).
|
||||
|
||||
Для хранения значений UUID используйте тип данных [UUID](uuid.md).
|
||||
|
||||
@ -3,7 +3,7 @@ slug: /ru/sql-reference/data-types/nested-data-structures/nested
|
||||
---
|
||||
# Nested {#nested}
|
||||
|
||||
## Nested(Name1 Type1, Name2 Type2, …) {#nestedname1-type1-name2-type2}
|
||||
## Nested(Name1 Type1, Name2 Type2, ...) {#nestedname1-type1-name2-type2}
|
||||
|
||||
Вложенная структура данных - это как будто вложенная таблица. Параметры вложенной структуры данных - имена и типы столбцов, указываются так же, как у запроса CREATE. Каждой строке таблицы может соответствовать произвольное количество строк вложенной структуры данных.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -4,7 +4,7 @@ sidebar_position: 54
|
||||
sidebar_label: Tuple(T1, T2, ...)
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Tuple(T1, T2, …) {#tuplet1-t2}
|
||||
# Tuple(T1, T2, ...) {#tuplet1-t2}
|
||||
|
||||
Кортеж из элементов любого [типа](index.md#data_types). Элементы кортежа могут быть одного или разных типов.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -161,7 +161,7 @@ SELECT range(5), range(1, 5), range(1, 5, 2);
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
## array(x1, …), оператор \[x1, …\] {#arrayx1-operator-x1}
|
||||
## array(x1, ...), оператор \[x1, ...\] {#arrayx1-operator-x1}
|
||||
|
||||
Создаёт массив из аргументов функции.
|
||||
Аргументы должны быть константами и иметь типы, для которых есть наименьший общий тип. Должен быть передан хотя бы один аргумент, так как иначе непонятно, какого типа создавать массив. То есть, с помощью этой функции невозможно создать пустой массив (для этого используйте функции emptyArray\*, описанные выше).
|
||||
@ -308,7 +308,7 @@ SELECT indexOf([1, 3, NULL, NULL], NULL)
|
||||
|
||||
Элементы, равные `NULL`, обрабатываются как обычные значения.
|
||||
|
||||
## arrayCount(\[func,\] arr1, …) {#array-count}
|
||||
## arrayCount(\[func,\] arr1, ...) {#array-count}
|
||||
|
||||
Возвращает количество элементов массива `arr`, для которых функция `func` возвращает не 0. Если `func` не указана - возвращает количество ненулевых элементов массива.
|
||||
|
||||
@ -335,7 +335,7 @@ SELECT countEqual([1, 2, NULL, NULL], NULL)
|
||||
|
||||
## arrayEnumerate(arr) {#array_functions-arrayenumerate}
|
||||
|
||||
Возвращает массив \[1, 2, 3, …, length(arr)\]
|
||||
Возвращает массив \[1, 2, 3, ..., length(arr)\]
|
||||
|
||||
Эта функция обычно используется совместно с ARRAY JOIN. Она позволяет, после применения ARRAY JOIN, посчитать что-либо только один раз для каждого массива. Пример:
|
||||
|
||||
@ -375,7 +375,7 @@ WHERE (CounterID = 160656) AND notEmpty(GoalsReached)
|
||||
|
||||
Также эта функция может быть использована в функциях высшего порядка. Например, с её помощью можно достать индексы массива для элементов, удовлетворяющих некоторому условию.
|
||||
|
||||
## arrayEnumerateUniq(arr, …) {#arrayenumerateuniqarr}
|
||||
## arrayEnumerateUniq(arr, ...) {#arrayenumerateuniqarr}
|
||||
|
||||
Возвращает массив, такого же размера, как исходный, где для каждого элемента указано, какой он по счету среди элементов с таким же значением.
|
||||
Например: arrayEnumerateUniq(\[10, 20, 10, 30\]) = \[1, 1, 2, 1\].
|
||||
@ -597,7 +597,7 @@ SELECT arraySlice([1, 2, NULL, 4, 5], 2, 3) AS res;
|
||||
|
||||
Элементы массива равные `NULL` обрабатываются как обычные значения.
|
||||
|
||||
## arraySort(\[func,\] arr, …) {#array_functions-sort}
|
||||
## arraySort(\[func,\] arr, ...) {#array_functions-sort}
|
||||
|
||||
Возвращает массив `arr`, отсортированный в восходящем порядке. Если задана функция `func`, то порядок сортировки определяется результатом применения этой функции на элементы массива `arr`. Если `func` принимает несколько аргументов, то в функцию `arraySort` нужно передавать несколько массивов, которые будут соответствовать аргументам функции `func`. Подробные примеры рассмотрены в конце описания `arraySort`.
|
||||
|
||||
@ -698,11 +698,11 @@ SELECT arraySort((x, y) -> -y, [0, 1, 2], [1, 2, 3]) as res;
|
||||
Для улучшения эффективности сортировки применяется [преобразование Шварца](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D1%80%D0%B5%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%A8%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%86%D0%B0).
|
||||
:::
|
||||
|
||||
## arrayPartialSort(\[func,\] limit, arr, …) {#array_functions-sort}
|
||||
## arrayPartialSort(\[func,\] limit, arr, ...) {#array_functions-sort}
|
||||
|
||||
То же, что и `arraySort` с дополнительным аргументом `limit`, позволяющим частичную сортировку. Возвращает массив того же размера, как и исходный, в котором элементы `[1..limit]` отсортированы в возрастающем порядке. Остальные элементы `(limit..N]` остаются в неспецифицированном порядке.
|
||||
|
||||
## arrayReverseSort(\[func,\] arr, …) {#array_functions-reverse-sort}
|
||||
## arrayReverseSort(\[func,\] arr, ...) {#array_functions-reverse-sort}
|
||||
|
||||
Возвращает массив `arr`, отсортированный в нисходящем порядке. Если указана функция `func`, то массив `arr` сначала сортируется в порядке, который определяется функцией `func`, а затем отсортированный массив переворачивается. Если функция `func` принимает несколько аргументов, то в функцию `arrayReverseSort` необходимо передавать несколько массивов, которые будут соответствовать аргументам функции `func`. Подробные примеры рассмотрены в конце описания функции `arrayReverseSort`.
|
||||
|
||||
@ -803,11 +803,11 @@ SELECT arrayReverseSort((x, y) -> -y, [4, 3, 5], [1, 2, 3]) AS res;
|
||||
└─────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
## arrayPartialReverseSort(\[func,\] limit, arr, …) {#array_functions-sort}
|
||||
## arrayPartialReverseSort(\[func,\] limit, arr, ...) {#array_functions-sort}
|
||||
|
||||
То же, что и `arrayReverseSort` с дополнительным аргументом `limit`, позволяющим частичную сортировку. Возвращает массив того же размера, как и исходный, в котором элементы `[1..limit]` отсортированы в убывающем порядке. Остальные элементы `(limit..N]` остаются в неспецифицированном порядке.
|
||||
|
||||
## arrayUniq(arr, …) {#array-functions-arrayuniq}
|
||||
## arrayUniq(arr, ...) {#array-functions-arrayuniq}
|
||||
|
||||
Если передан один аргумент, считает количество разных элементов в массиве.
|
||||
Если передано несколько аргументов, считает количество разных кортежей из элементов на соответствующих позициях в нескольких массивах.
|
||||
@ -1174,7 +1174,7 @@ SELECT arrayZip(['a', 'b', 'c'], [5, 2, 1]);
|
||||
└──────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
## arrayMap(func, arr1, …) {#array-map}
|
||||
## arrayMap(func, arr1, ...) {#array-map}
|
||||
|
||||
Возвращает массив, полученный на основе результатов применения функции `func` к каждому элементу массива `arr`.
|
||||
|
||||
@ -1204,7 +1204,7 @@ SELECT arrayMap((x, y) -> (x, y), [1, 2, 3], [4, 5, 6]) AS res;
|
||||
|
||||
Функция `arrayMap` является [функцией высшего порядка](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions) — в качестве первого аргумента ей нужно передать лямбда-функцию, и этот аргумент не может быть опущен.
|
||||
|
||||
## arrayFilter(func, arr1, …) {#array-filter}
|
||||
## arrayFilter(func, arr1, ...) {#array-filter}
|
||||
|
||||
Возвращает массив, содержащий только те элементы массива `arr1`, для которых функция `func` возвращает не 0.
|
||||
|
||||
@ -1237,7 +1237,7 @@ SELECT
|
||||
|
||||
Функция `arrayFilter` является [функцией высшего порядка](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions) — в качестве первого аргумента ей нужно передать лямбда-функцию, и этот аргумент не может быть опущен.
|
||||
|
||||
## arrayFill(func, arr1, …) {#array-fill}
|
||||
## arrayFill(func, arr1, ...) {#array-fill}
|
||||
|
||||
Перебирает `arr1` от первого элемента к последнему и заменяет `arr1[i]` на `arr1[i - 1]`, если `func` вернула 0. Первый элемент `arr1` остаётся неизменным.
|
||||
|
||||
@ -1255,7 +1255,7 @@ SELECT arrayFill(x -> not isNull(x), [1, null, 3, 11, 12, null, null, 5, 6, 14,
|
||||
|
||||
Функция `arrayFill` является [функцией высшего порядка](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions) — в качестве первого аргумента ей нужно передать лямбда-функцию, и этот аргумент не может быть опущен.
|
||||
|
||||
## arrayReverseFill(func, arr1, …) {#array-reverse-fill}
|
||||
## arrayReverseFill(func, arr1, ...) {#array-reverse-fill}
|
||||
|
||||
Перебирает `arr1` от последнего элемента к первому и заменяет `arr1[i]` на `arr1[i + 1]`, если `func` вернула 0. Последний элемент `arr1` остаётся неизменным.
|
||||
|
||||
@ -1273,7 +1273,7 @@ SELECT arrayReverseFill(x -> not isNull(x), [1, null, 3, 11, 12, null, null, 5,
|
||||
|
||||
Функция `arrayReverseFill` является [функцией высшего порядка](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions) — в качестве первого аргумента ей нужно передать лямбда-функцию, и этот аргумент не может быть опущен.
|
||||
|
||||
## arraySplit(func, arr1, …) {#array-split}
|
||||
## arraySplit(func, arr1, ...) {#array-split}
|
||||
|
||||
Разделяет массив `arr1` на несколько. Если `func` возвращает не 0, то массив разделяется, а элемент помещается в левую часть. Массив не разбивается по первому элементу.
|
||||
|
||||
@ -1291,7 +1291,7 @@ SELECT arraySplit((x, y) -> y, [1, 2, 3, 4, 5], [1, 0, 0, 1, 0]) AS res
|
||||
|
||||
Функция `arraySplit` является [функцией высшего порядка](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions) — в качестве первого аргумента ей нужно передать лямбда-функцию, и этот аргумент не может быть опущен.
|
||||
|
||||
## arrayReverseSplit(func, arr1, …) {#array-reverse-split}
|
||||
## arrayReverseSplit(func, arr1, ...) {#array-reverse-split}
|
||||
|
||||
Разделяет массив `arr1` на несколько. Если `func` возвращает не 0, то массив разделяется, а элемент помещается в правую часть. Массив не разбивается по последнему элементу.
|
||||
|
||||
@ -1309,25 +1309,25 @@ SELECT arrayReverseSplit((x, y) -> y, [1, 2, 3, 4, 5], [1, 0, 0, 1, 0]) AS res
|
||||
|
||||
Функция `arrayReverseSplit` является [функцией высшего порядка](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions) — в качестве первого аргумента ей нужно передать лямбда-функцию, и этот аргумент не может быть опущен.
|
||||
|
||||
## arrayExists(\[func,\] arr1, …) {#arrayexistsfunc-arr1}
|
||||
## arrayExists(\[func,\] arr1, ...) {#arrayexistsfunc-arr1}
|
||||
|
||||
Возвращает 1, если существует хотя бы один элемент массива `arr`, для которого функция func возвращает не 0. Иначе возвращает 0.
|
||||
|
||||
Функция `arrayExists` является [функцией высшего порядка](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions) - в качестве первого аргумента ей можно передать лямбда-функцию.
|
||||
|
||||
## arrayAll(\[func,\] arr1, …) {#arrayallfunc-arr1}
|
||||
## arrayAll(\[func,\] arr1, ...) {#arrayallfunc-arr1}
|
||||
|
||||
Возвращает 1, если для всех элементов массива `arr`, функция `func` возвращает не 0. Иначе возвращает 0.
|
||||
|
||||
Функция `arrayAll` является [функцией высшего порядка](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions) - в качестве первого аргумента ей можно передать лямбда-функцию.
|
||||
|
||||
## arrayFirst(func, arr1, …) {#array-first}
|
||||
## arrayFirst(func, arr1, ...) {#array-first}
|
||||
|
||||
Возвращает первый элемент массива `arr1`, для которого функция func возвращает не 0.
|
||||
|
||||
Функция `arrayFirst` является [функцией высшего порядка](../../sql-reference/functions/index.md#higher-order-functions) — в качестве первого аргумента ей нужно передать лямбда-функцию, и этот аргумент не может быть опущен.
|
||||
|
||||
## arrayFirstIndex(func, arr1, …) {#array-first-index}
|
||||
## arrayFirstIndex(func, arr1, ...) {#array-first-index}
|
||||
|
||||
Возвращает индекс первого элемента массива `arr1`, для которого функция func возвращает не 0.
|
||||
|
||||
@ -1599,7 +1599,7 @@ SELECT arraySum(x -> x*x, [2, 3]) AS res;
|
||||
└─────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
## arrayCumSum(\[func,\] arr1, …) {#arraycumsumfunc-arr1}
|
||||
## arrayCumSum(\[func,\] arr1, ...) {#arraycumsumfunc-arr1}
|
||||
|
||||
Возвращает массив из частичных сумм элементов исходного массива (сумма с накоплением). Если указана функция `func`, то значения элементов массива преобразуются этой функцией перед суммированием.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -559,7 +559,7 @@ SELECT
|
||||
|
||||
Описание режимов (mode):
|
||||
|
||||
| Mode | Первый день недели | Диапазон | Неделя 1 это первая неделя … |
|
||||
| Mode | Первый день недели | Диапазон | Неделя 1 это первая неделя ... |
|
||||
| ----------- | -------- | -------- | ------------------ |
|
||||
|0|Воскресенье|0-53|с воскресеньем в этом году
|
||||
|1|Понедельник|0-53|с 4-мя или более днями в этом году
|
||||
|
||||
@ -88,7 +88,7 @@ SELECT isValidJSON('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}') = 1
|
||||
SELECT isValidJSON('not a json') = 0
|
||||
```
|
||||
|
||||
## JSONHas(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonhasjson-indices-or-keys}
|
||||
## JSONHas(json\[, indices_or_keys\]...) {#jsonhasjson-indices-or-keys}
|
||||
|
||||
Если значение существует в документе JSON, то возвращается `1`.
|
||||
|
||||
@ -121,7 +121,7 @@ SELECT JSONExtractKey('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', -2) = 'a'
|
||||
SELECT JSONExtractString('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 1) = 'hello'
|
||||
```
|
||||
|
||||
## JSONLength(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonlengthjson-indices-or-keys}
|
||||
## JSONLength(json\[, indices_or_keys\]...) {#jsonlengthjson-indices-or-keys}
|
||||
|
||||
Возвращает длину массива JSON или объекта JSON.
|
||||
|
||||
@ -134,7 +134,7 @@ SELECT JSONLength('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b') = 3
|
||||
SELECT JSONLength('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}') = 2
|
||||
```
|
||||
|
||||
## JSONType(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsontypejson-indices-or-keys}
|
||||
## JSONType(json\[, indices_or_keys\]...) {#jsontypejson-indices-or-keys}
|
||||
|
||||
Возвращает тип значения JSON.
|
||||
|
||||
@ -148,13 +148,13 @@ SELECT JSONType('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'a') = 'String'
|
||||
SELECT JSONType('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b') = 'Array'
|
||||
```
|
||||
|
||||
## JSONExtractUInt(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonextractuintjson-indices-or-keys}
|
||||
## JSONExtractUInt(json\[, indices_or_keys\]...) {#jsonextractuintjson-indices-or-keys}
|
||||
|
||||
## JSONExtractInt(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonextractintjson-indices-or-keys}
|
||||
## JSONExtractInt(json\[, indices_or_keys\]...) {#jsonextractintjson-indices-or-keys}
|
||||
|
||||
## JSONExtractFloat(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonextractfloatjson-indices-or-keys}
|
||||
## JSONExtractFloat(json\[, indices_or_keys\]...) {#jsonextractfloatjson-indices-or-keys}
|
||||
|
||||
## JSONExtractBool(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonextractbooljson-indices-or-keys}
|
||||
## JSONExtractBool(json\[, indices_or_keys\]...) {#jsonextractbooljson-indices-or-keys}
|
||||
|
||||
Парсит JSON и извлекает значение. Эти функции аналогичны функциям `visitParam`.
|
||||
|
||||
@ -168,7 +168,7 @@ SELECT JSONExtractFloat('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b', 2) = 200
|
||||
SELECT JSONExtractUInt('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b', -1) = 300
|
||||
```
|
||||
|
||||
## JSONExtractString(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonextractstringjson-indices-or-keys}
|
||||
## JSONExtractString(json\[, indices_or_keys\]...) {#jsonextractstringjson-indices-or-keys}
|
||||
|
||||
Парсит JSON и извлекает строку. Эта функция аналогична функции `visitParamExtractString`.
|
||||
|
||||
@ -186,7 +186,7 @@ SELECT JSONExtractString('{"abc":"\\u263"}', 'abc') = ''
|
||||
SELECT JSONExtractString('{"abc":"hello}', 'abc') = ''
|
||||
```
|
||||
|
||||
## JSONExtract(json\[, indices_or_keys…\], Return_type) {#jsonextractjson-indices-or-keys-return-type}
|
||||
## JSONExtract(json\[, indices_or_keys...\], Return_type) {#jsonextractjson-indices-or-keys-return-type}
|
||||
|
||||
Парсит JSON и извлекает значение с заданным типом данных.
|
||||
|
||||
@ -207,7 +207,7 @@ SELECT JSONExtract('{"day": "Thursday"}', 'day', 'Enum8(\'Sunday\' = 0, \'Monday
|
||||
SELECT JSONExtract('{"day": 5}', 'day', 'Enum8(\'Sunday\' = 0, \'Monday\' = 1, \'Tuesday\' = 2, \'Wednesday\' = 3, \'Thursday\' = 4, \'Friday\' = 5, \'Saturday\' = 6)') = 'Friday'
|
||||
```
|
||||
|
||||
## JSONExtractKeysAndValues(json\[, indices_or_keys…\], Value_type) {#jsonextractkeysandvaluesjson-indices-or-keys-value-type}
|
||||
## JSONExtractKeysAndValues(json\[, indices_or_keys...\], Value_type) {#jsonextractkeysandvaluesjson-indices-or-keys-value-type}
|
||||
|
||||
Разбор пар ключ-значение из JSON, где значение имеет тип данных ClickHouse.
|
||||
|
||||
@ -255,7 +255,7 @@ text
|
||||
└────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
## JSONExtractRaw(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonextractrawjson-indices-or-keys}
|
||||
## JSONExtractRaw(json\[, indices_or_keys\]...) {#jsonextractrawjson-indices-or-keys}
|
||||
|
||||
Возвращает часть JSON в виде строки, содержащей неразобранную подстроку.
|
||||
|
||||
@ -267,7 +267,7 @@ text
|
||||
SELECT JSONExtractRaw('{"a": "hello", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'b') = '[-100, 200.0, 300]';
|
||||
```
|
||||
|
||||
## JSONExtractArrayRaw(json\[, indices_or_keys\]…) {#jsonextractarrayrawjson-indices-or-keys}
|
||||
## JSONExtractArrayRaw(json\[, indices_or_keys\]...) {#jsonextractarrayrawjson-indices-or-keys}
|
||||
|
||||
Возвращает массив из элементов JSON массива, каждый из которых представлен в виде строки с неразобранными подстроками из JSON.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -286,7 +286,7 @@ SELECT byteSize(NULL, 1, 0.3, '');
|
||||
Превращает константу в полноценный столбец, содержащий только одно значение.
|
||||
В ClickHouse полноценные столбцы и константы представлены в памяти по-разному. Функции по-разному работают для аргументов-констант и обычных аргументов (выполняется разный код), хотя результат почти всегда должен быть одинаковым. Эта функция предназначена для отладки такого поведения.
|
||||
|
||||
## ignore(…) {#ignore}
|
||||
## ignore(...) {#ignore}
|
||||
|
||||
Принимает любые аргументы, в т.ч. `NULL`, всегда возвращает 0.
|
||||
При этом, аргумент всё равно вычисляется. Это может использоваться для бенчмарков.
|
||||
|
||||
@ -358,7 +358,7 @@ SELECT repeat('abc', 10);
|
||||
|
||||
Разворачивает последовательность кодовых точек Unicode, при допущении, что строка содержит набор байтов, представляющий текст в кодировке UTF-8. Иначе — что-то делает (не кидает исключение).
|
||||
|
||||
## format(pattern, s0, s1, …) {#format}
|
||||
## format(pattern, s0, s1, ...) {#format}
|
||||
|
||||
Форматирует константный шаблон со строками, перечисленными в аргументах. `pattern` — упрощенная версия шаблона в языке Python. Шаблон содержит «заменяющие поля», которые окружены фигурными скобками `{}`. Всё, что не содержится в скобках, интерпретируется как обычный текст и просто копируется. Если нужно использовать символ фигурной скобки, можно экранировать двойной скобкой `{{ '{{' }}` или `{{ '}}' }}`. Имя полей могут быть числами (нумерация с нуля) или пустыми (тогда они интерпретируются как последовательные числа).
|
||||
|
||||
|
||||
@ -311,19 +311,19 @@ Result:
|
||||
|
||||
Смотрите `multiSearchAllPositions`.
|
||||
|
||||
## multiSearchFirstPosition(haystack, \[needle<sub>1</sub>, needle<sub>2</sub>, …, needle<sub>n</sub>\]) {#multisearchfirstpositionhaystack-needle1-needle2-needlen}
|
||||
## multiSearchFirstPosition(haystack, \[needle<sub>1</sub>, needle<sub>2</sub>, ..., needle<sub>n</sub>\]) {#multisearchfirstpositionhaystack-needle1-needle2-needlen}
|
||||
|
||||
Так же, как и `position`, только возвращает оффсет первого вхождения любого из needles.
|
||||
|
||||
Для поиска без учета регистра и/или в кодировке UTF-8 используйте функции `multiSearchFirstPositionCaseInsensitive, multiSearchFirstPositionUTF8, multiSearchFirstPositionCaseInsensitiveUTF8`.
|
||||
|
||||
## multiSearchFirstIndex(haystack, \[needle<sub>1</sub>, needle<sub>2</sub>, …, needle<sub>n</sub>\]) {#multisearchfirstindexhaystack-needle1-needle2-needlen}
|
||||
## multiSearchFirstIndex(haystack, \[needle<sub>1</sub>, needle<sub>2</sub>, ..., needle<sub>n</sub>\]) {#multisearchfirstindexhaystack-needle1-needle2-needlen}
|
||||
|
||||
Возвращает индекс `i` (нумерация с единицы) первой найденной строки needle<sub>i</sub> в строке `haystack` и 0 иначе.
|
||||
|
||||
Для поиска без учета регистра и/или в кодировке UTF-8 используйте функции `multiSearchFirstIndexCaseInsensitive, multiSearchFirstIndexUTF8, multiSearchFirstIndexCaseInsensitiveUTF8`.
|
||||
|
||||
## multiSearchAny(haystack, \[needle<sub>1</sub>, needle<sub>2</sub>, …, needle<sub>n</sub>\]) {#function-multisearchany}
|
||||
## multiSearchAny(haystack, \[needle<sub>1</sub>, needle<sub>2</sub>, ..., needle<sub>n</sub>\]) {#function-multisearchany}
|
||||
|
||||
Возвращает 1, если хотя бы одна подстрока needle<sub>i</sub> нашлась в строке `haystack` и 0 иначе.
|
||||
|
||||
@ -343,30 +343,30 @@ Result:
|
||||
Регулярное выражение работает со строкой как с набором байт. Регулярное выражение не может содержать нулевые байты.
|
||||
Для шаблонов на поиск подстроки в строке, лучше используйте LIKE или position, так как они работают существенно быстрее.
|
||||
|
||||
## multiMatchAny(haystack, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, …, pattern<sub>n</sub>\]) {#multimatchanyhaystack-pattern1-pattern2-patternn}
|
||||
## multiMatchAny(haystack, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, ..., pattern<sub>n</sub>\]) {#multimatchanyhaystack-pattern1-pattern2-patternn}
|
||||
|
||||
То же, что и `match`, но возвращает ноль, если ни одно регулярное выражение не подошло и один, если хотя бы одно. Используется библиотека [hyperscan](https://github.com/intel/hyperscan) для соответствия регулярных выражений. Для шаблонов на поиск многих подстрок в строке, лучше используйте `multiSearchAny`, так как она работает существенно быстрее.
|
||||
|
||||
:::note Примечание
|
||||
Длина любой строки из `haystack` должна быть меньше 2<sup>32</sup> байт, иначе бросается исключение. Это ограничение связано с ограничением hyperscan API.
|
||||
:::
|
||||
## multiMatchAnyIndex(haystack, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, …, pattern<sub>n</sub>\]) {#multimatchanyindexhaystack-pattern1-pattern2-patternn}
|
||||
## multiMatchAnyIndex(haystack, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, ..., pattern<sub>n</sub>\]) {#multimatchanyindexhaystack-pattern1-pattern2-patternn}
|
||||
|
||||
То же, что и `multiMatchAny`, только возвращает любой индекс подходящего регулярного выражения.
|
||||
|
||||
## multiMatchAllIndices(haystack, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, …, pattern<sub>n</sub>\]) {#multimatchallindiceshaystack-pattern1-pattern2-patternn}
|
||||
## multiMatchAllIndices(haystack, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, ..., pattern<sub>n</sub>\]) {#multimatchallindiceshaystack-pattern1-pattern2-patternn}
|
||||
|
||||
То же, что и `multiMatchAny`, только возвращает массив всех индексов всех подходящих регулярных выражений в любом порядке.
|
||||
|
||||
## multiFuzzyMatchAny(haystack, distance, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, …, pattern<sub>n</sub>\]) {#multifuzzymatchanyhaystack-distance-pattern1-pattern2-patternn}
|
||||
## multiFuzzyMatchAny(haystack, distance, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, ..., pattern<sub>n</sub>\]) {#multifuzzymatchanyhaystack-distance-pattern1-pattern2-patternn}
|
||||
|
||||
То же, что и `multiMatchAny`, но возвращает 1 если любой шаблон соответствует haystack в пределах константного [редакционного расстояния](https://en.wikipedia.org/wiki/Edit_distance). Эта функция основана на экспериментальной библиотеке [hyperscan](https://intel.github.io/hyperscan/dev-reference/compilation.html#approximate-matching) и может быть медленной для некоторых частных случаев. Производительность зависит от значения редакционного расстояния и используемых шаблонов, но всегда медленнее по сравнению с non-fuzzy вариантами.
|
||||
|
||||
## multiFuzzyMatchAnyIndex(haystack, distance, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, …, pattern<sub>n</sub>\]) {#multifuzzymatchanyindexhaystack-distance-pattern1-pattern2-patternn}
|
||||
## multiFuzzyMatchAnyIndex(haystack, distance, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, ..., pattern<sub>n</sub>\]) {#multifuzzymatchanyindexhaystack-distance-pattern1-pattern2-patternn}
|
||||
|
||||
То же, что и `multiFuzzyMatchAny`, только возвращает любой индекс подходящего регулярного выражения в пределах константного редакционного расстояния.
|
||||
|
||||
## multiFuzzyMatchAllIndices(haystack, distance, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, …, pattern<sub>n</sub>\]) {#multifuzzymatchallindiceshaystack-distance-pattern1-pattern2-patternn}
|
||||
## multiFuzzyMatchAllIndices(haystack, distance, \[pattern<sub>1</sub>, pattern<sub>2</sub>, ..., pattern<sub>n</sub>\]) {#multifuzzymatchallindiceshaystack-distance-pattern1-pattern2-patternn}
|
||||
|
||||
То же, что и `multiFuzzyMatchAny`, только возвращает массив всех индексов всех подходящих регулярных выражений в любом порядке в пределах константного редакционного расстояния.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -9,15 +9,15 @@ sidebar_label: Функции для работы с кортежами
|
||||
## tuple {#tuple}
|
||||
|
||||
Функция, позволяющая сгруппировать несколько столбцов.
|
||||
Для столбцов, имеющих типы T1, T2, … возвращает кортеж типа Tuple(T1, T2, …), содержащий эти столбцы. Выполнение функции ничего не стоит.
|
||||
Для столбцов, имеющих типы T1, T2, ... возвращает кортеж типа Tuple(T1, T2, ...), содержащий эти столбцы. Выполнение функции ничего не стоит.
|
||||
Кортежи обычно используются как промежуточное значение в качестве аргумента операторов IN, или для создания списка формальных параметров лямбда-функций. Кортежи не могут быть записаны в таблицу.
|
||||
|
||||
С помощью функции реализуется оператор `(x, y, …)`.
|
||||
С помощью функции реализуется оператор `(x, y, ...)`.
|
||||
|
||||
**Синтаксис**
|
||||
|
||||
``` sql
|
||||
tuple(x, y, …)
|
||||
tuple(x, y, ...)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## tupleElement {#tupleelement}
|
||||
|
||||
@ -14,7 +14,7 @@ sidebar_label: "Функции для работы с URL"
|
||||
|
||||
### protocol {#protocol}
|
||||
|
||||
Возвращает протокол. Примеры: http, ftp, mailto, magnet…
|
||||
Возвращает протокол. Примеры: http, ftp, mailto, magnet...
|
||||
|
||||
### domain {#domain}
|
||||
|
||||
|
||||
@ -4,7 +4,7 @@ sidebar_position: 51
|
||||
sidebar_label: COMMENT
|
||||
---
|
||||
|
||||
# ALTER TABLE … MODIFY COMMENT {#alter-modify-comment}
|
||||
# ALTER TABLE ... MODIFY COMMENT {#alter-modify-comment}
|
||||
|
||||
Добавляет, изменяет или удаляет комментарий к таблице, независимо от того, был ли он установлен раньше или нет. Изменение комментария отражается как в системной таблице [system.tables](../../../operations/system-tables/tables.md), так и в результате выполнения запроса `SHOW CREATE TABLE`.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -4,7 +4,7 @@ sidebar_position: 39
|
||||
sidebar_label: DELETE
|
||||
---
|
||||
|
||||
# ALTER TABLE … DELETE {#alter-mutations}
|
||||
# ALTER TABLE ... DELETE {#alter-mutations}
|
||||
|
||||
``` sql
|
||||
ALTER TABLE [db.]table [ON CLUSTER cluster] DELETE WHERE filter_expr
|
||||
|
||||
@ -46,7 +46,7 @@ ALTER TABLE [db].name [ON CLUSTER cluster] ADD|DROP|CLEAR|COMMENT|MODIFY COLUMN
|
||||
|
||||
### Мутации {#mutations}
|
||||
|
||||
Мутации - разновидность запроса ALTER, позволяющая изменять или удалять данные в таблице. В отличие от стандартных запросов [ALTER TABLE … DELETE](../../../sql-reference/statements/alter/delete.md) и [ALTER TABLE … UPDATE](../../../sql-reference/statements/alter/update.md), рассчитанных на точечное изменение данных, область применения мутаций - достаточно тяжёлые изменения, затрагивающие много строк в таблице. Поддержана для движков таблиц семейства [MergeTree](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md), в том числе для движков с репликацией.
|
||||
Мутации - разновидность запроса ALTER, позволяющая изменять или удалять данные в таблице. В отличие от стандартных запросов [ALTER TABLE ... DELETE](../../../sql-reference/statements/alter/delete.md) и [ALTER TABLE ... UPDATE](../../../sql-reference/statements/alter/update.md), рассчитанных на точечное изменение данных, область применения мутаций - достаточно тяжёлые изменения, затрагивающие много строк в таблице. Поддержана для движков таблиц семейства [MergeTree](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md), в том числе для движков с репликацией.
|
||||
|
||||
Конвертировать существующие таблицы для работы с мутациями не нужно. Но после применения первой мутации формат данных таблицы становится несовместимым с предыдущими версиями и откатиться на предыдущую версию уже не получится.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -4,7 +4,7 @@ sidebar_position: 40
|
||||
sidebar_label: UPDATE
|
||||
---
|
||||
|
||||
# ALTER TABLE … UPDATE {#alter-table-update-statements}
|
||||
# ALTER TABLE ... UPDATE {#alter-table-update-statements}
|
||||
|
||||
``` sql
|
||||
ALTER TABLE [db.]table [ON CLUSTER cluster] UPDATE column1 = expr1 [, ...] WHERE filter_expr
|
||||
|
||||
@ -4,9 +4,9 @@ sidebar_position: 50
|
||||
sidebar_label: VIEW
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Выражение ALTER TABLE … MODIFY QUERY {#alter-modify-query}
|
||||
# Выражение ALTER TABLE ... MODIFY QUERY {#alter-modify-query}
|
||||
|
||||
Вы можете изменить запрос `SELECT`, который был задан при создании [материализованного представления](../create/view.md#materialized), с помощью запроса 'ALTER TABLE … MODIFY QUERY'. Используйте его если при создании материализованного представления не использовалась секция `TO [db.]name`. Настройка `allow_experimental_alter_materialized_view_structure` должна быть включена.
|
||||
Вы можете изменить запрос `SELECT`, который был задан при создании [материализованного представления](../create/view.md#materialized), с помощью запроса 'ALTER TABLE ... MODIFY QUERY'. Используйте его если при создании материализованного представления не использовалась секция `TO [db.]name`. Настройка `allow_experimental_alter_materialized_view_structure` должна быть включена.
|
||||
|
||||
Если при создании материализованного представления использовалась конструкция `TO [db.]name`, то для изменения отсоедините представление с помощью [DETACH](../detach.md), измените таблицу с помощью [ALTER TABLE](index.md), а затем снова присоедините запрос с помощью [ATTACH](../attach.md).
|
||||
|
||||
|
||||
@ -60,7 +60,7 @@ AS SELECT ...
|
||||
|
||||
Если указано `POPULATE`, то при создании представления в него будут добавлены данные, уже содержащиеся в исходной таблице, как если бы был сделан запрос `CREATE TABLE ... AS SELECT ...` . Если `POPULATE` не указано, представление будет содержать только данные, добавленные в таблицу после создания представления. Использовать `POPULATE` не рекомендуется, так как в представление не попадут данные, добавляемые в таблицу во время создания представления.
|
||||
|
||||
Запрос `SELECT` может содержать `DISTINCT`, `GROUP BY`, `ORDER BY`, `LIMIT`… Следует иметь ввиду, что соответствующие преобразования будут выполняться независимо, на каждый блок вставляемых данных. Например, при наличии `GROUP BY`, данные будут агрегироваться при вставке, но только в рамках одной пачки вставляемых данных. Далее, данные не будут доагрегированы. Исключение - использование ENGINE, производящего агрегацию данных самостоятельно, например, `SummingMergeTree`.
|
||||
Запрос `SELECT` может содержать `DISTINCT`, `GROUP BY`, `ORDER BY`, `LIMIT`... Следует иметь ввиду, что соответствующие преобразования будут выполняться независимо, на каждый блок вставляемых данных. Например, при наличии `GROUP BY`, данные будут агрегироваться при вставке, но только в рамках одной пачки вставляемых данных. Далее, данные не будут доагрегированы. Исключение - использование ENGINE, производящего агрегацию данных самостоятельно, например, `SummingMergeTree`.
|
||||
|
||||
Выполнение запросов [ALTER](../../../sql-reference/statements/alter/view.md) над материализованными представлениями имеет свои особенности, поэтому эти запросы могут быть неудобными для использования. Если материализованное представление использует конструкцию `TO [db.]name`, то можно выполнить `DETACH` представления, `ALTER` для целевой таблицы и последующий `ATTACH` ранее отсоединенного (`DETACH`) представления.
|
||||
|
||||
|
||||
@ -73,7 +73,7 @@ INSERT INTO insert_select_testtable VALUES (1, DEFAULT, 1) ;
|
||||
INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] FORMAT format_name data_set
|
||||
```
|
||||
|
||||
Например, следующий формат запроса идентичен базовому варианту INSERT … VALUES:
|
||||
Например, следующий формат запроса идентичен базовому варианту INSERT ... VALUES:
|
||||
|
||||
``` sql
|
||||
INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] FORMAT Values (v11, v12, v13), (v21, v22, v23), ...
|
||||
|
||||
@ -116,7 +116,7 @@ SELECT count(*) FROM file('{some,another}_dir/*', 'TSV', 'name String, value UIn
|
||||
|
||||
**Пример**
|
||||
|
||||
Запрос данных из файлов с именами `file000`, `file001`, … , `file999`:
|
||||
Запрос данных из файлов с именами `file000`, `file001`, ... , `file999`:
|
||||
|
||||
``` sql
|
||||
SELECT count(*) FROM file('big_dir/file{0..9}{0..9}{0..9}', 'CSV', 'name String, value UInt32');
|
||||
|
||||
@ -108,7 +108,7 @@ FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/{some,another}_prefi
|
||||
Если список файлов содержит диапазоны чисел с ведущими нулями, используйте конструкцию с фигурными скобками для каждой цифры отдельно или используйте `?`.
|
||||
:::
|
||||
|
||||
Подсчитаем общее количество строк в файлах с именами `file-000.csv`, `file-001.csv`, … , `file-999.csv`:
|
||||
Подсчитаем общее количество строк в файлах с именами `file-000.csv`, `file-001.csv`, ... , `file-999.csv`:
|
||||
|
||||
``` sql
|
||||
SELECT count(*)
|
||||
|
||||
@ -190,7 +190,7 @@ sidebar_label: "\u53D8\u66F4\u65E5\u5FD7"
|
||||
- 如果在获取系统数据时发生了zookeeper异常。副本，将其显示在单独的列中。 这实现了 [#9137](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/9137) [#9138](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/9138) ([阿列克谢-米洛维多夫](https://github.com/alexey-milovidov))
|
||||
- 原子删除destroy上的MergeTree数据部分。 [#8402](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/8402) ([Vladimir Chebotarev](https://github.com/excitoon))
|
||||
- 支持分布式表的行级安全性。 [#8926](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/8926) ([伊万](https://github.com/abyss7))
|
||||
- Now we recognize suffix (like KB, KiB…) in settings values. [#8072](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/8072) ([米哈伊尔\*科罗托夫](https://github.com/millb))
|
||||
- Now we recognize suffix (like KB, KiB...) in settings values. [#8072](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/8072) ([米哈伊尔\*科罗托夫](https://github.com/millb))
|
||||
- 在构建大型连接的结果时防止内存不足。 [#8637](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/8637) ([Artem Zuikov](https://github.com/4ertus2))
|
||||
- 在交互模式下为建议添加群集名称 `clickhouse-client`. [#8709](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/8709) ([阿列克谢-米洛维多夫](https://github.com/alexey-milovidov))
|
||||
- Initialize query profiler for all threads in a group, e.g. it allows to fully profile insert-queries [#8820](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/8820) ([伊万](https://github.com/abyss7))
|
||||
@ -523,7 +523,7 @@ sidebar_label: "\u53D8\u66F4\u65E5\u5FD7"
|
||||
- 现在后台在磁盘之间移动，运行它的seprate线程池。 [#7670](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/7670) ([Vladimir Chebotarev](https://github.com/excitoon))
|
||||
- `SYSTEM RELOAD DICTIONARY` 现在同步执行。 [#8240](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/8240) ([维塔利\*巴拉诺夫](https://github.com/vitlibar))
|
||||
- 堆栈跟踪现在显示物理地址（对象文件中的偏移量），而不是虚拟内存地址（加载对象文件的位置）。 这允许使用 `addr2line` 当二进制独立于位置并且ASLR处于活动状态时。 这修复 [#8360](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/8360). [#8387](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/8387) ([阿列克谢-米洛维多夫](https://github.com/alexey-milovidov))
|
||||
- 支持行级安全筛选器的新语法: `<table name='table_name'>…</table>`. 修复 [#5779](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/5779). [#8381](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/8381) ([伊万](https://github.com/abyss7))
|
||||
- 支持行级安全筛选器的新语法: `<table name='table_name'>...</table>`. 修复 [#5779](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/5779). [#8381](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/8381) ([伊万](https://github.com/abyss7))
|
||||
- 现在 `cityHash` 功能可以与工作 `Decimal` 和 `UUID` 类型。 修复 [#5184](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/5184). [#7693](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/7693) ([米哈伊尔\*科罗托夫](https://github.com/millb))
|
||||
- 从系统日志中删除了固定的索引粒度（它是1024），因为它在实现自适应粒度之后已经过时。 [#7698](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/7698) ([阿列克谢-米洛维多夫](https://github.com/alexey-milovidov))
|
||||
- 当ClickHouse在没有SSL的情况下编译时，启用MySQL兼容服务器。 [#7852](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/7852) ([尤里\*巴拉诺夫](https://github.com/yurriy))
|
||||
|
||||
@ -53,7 +53,7 @@ memcpy(&buf[place_value], &x, sizeof(x));
|
||||
for (size_t i = 0; i < rows; i += storage.index_granularity)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**7.** 在二元运算符（`+`，`-`，`*`，`/`，`％`，…）和三元运算符 `?:` 周围添加空格。
|
||||
**7.** 在二元运算符（`+`，`-`，`*`，`/`，`％`，...）和三元运算符 `?:` 周围添加空格。
|
||||
|
||||
``` cpp
|
||||
UInt16 year = (s[0] - '0') * 1000 + (s[1] - '0') * 100 + (s[2] - '0') * 10 + (s[3] - '0');
|
||||
@ -82,7 +82,7 @@ dst.ClickGoodEvent = click.GoodEvent;
|
||||
|
||||
如有必要，运算符可以包裹到下一行。 在这种情况下，它前面的偏移量增加。
|
||||
|
||||
**11.** 不要使用空格来分开一元运算符 (`--`, `++`, `*`, `&`, …) 和参数。
|
||||
**11.** 不要使用空格来分开一元运算符 (`--`, `++`, `*`, `&`, ...) 和参数。
|
||||
|
||||
**12.** 在逗号后面加一个空格，而不是在之前。同样的规则也适合 `for` 循环中的分号。
|
||||
|
||||
@ -111,7 +111,7 @@ public:
|
||||
|
||||
**16.** 如果对整个文件使用相同的 `namespace`，并且没有其他重要的东西，则 `namespace` 中不需要偏移量。
|
||||
|
||||
**17.** 在 `if`, `for`, `while` 中包裹的代码块中，若代码是一个单行的 `statement`，那么大括号是可选的。 可以将 `statement` 放到一行中。这个规则同样适用于嵌套的 `if`， `for`， `while`， …
|
||||
**17.** 在 `if`, `for`, `while` 中包裹的代码块中，若代码是一个单行的 `statement`，那么大括号是可选的。 可以将 `statement` 放到一行中。这个规则同样适用于嵌套的 `if`， `for`， `while`， ...
|
||||
|
||||
但是如果内部 `statement` 包含大括号或 `else`，则外部块应该用大括号括起来。
|
||||
|
||||
@ -262,7 +262,7 @@ void executeQuery(
|
||||
|
||||
这个示例来源于 http://home.tamk.fi/~jaalto/course/coding-style/doc/unmaintainable-code/。
|
||||
|
||||
**7.** 不要在每个文件的开头写入垃圾注释（作者，创建日期…）。
|
||||
**7.** 不要在每个文件的开头写入垃圾注释（作者，创建日期...）。
|
||||
|
||||
**8.** 单行注释用三个斜杆： `///` ，多行注释以 `/**`开始。 这些注释会当做文档。
|
||||
|
||||
|
||||
@ -103,7 +103,7 @@ CREATE TABLE table_with_asterisk (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs
|
||||
|
||||
**示例**
|
||||
|
||||
创建具有名为文件的表 `file000`, `file001`, … , `file999`:
|
||||
创建具有名为文件的表 `file000`, `file001`, ... , `file999`:
|
||||
|
||||
``` sql
|
||||
CREARE TABLE big_table (name String, value UInt32) ENGINE = HDFS('hdfs://hdfs1:9000/big_dir/file{0..9}{0..9}{0..9}', 'CSV')
|
||||
|
||||
@ -109,7 +109,7 @@ CREATE TABLE table_with_asterisk (name String, value UInt32) ENGINE = S3('https:
|
||||
|
||||
**示例**
|
||||
|
||||
使用文件`file-000.csv`, `file-001.csv`, … , `file-999.csv`来创建表:
|
||||
使用文件`file-000.csv`, `file-001.csv`, ... , `file-999.csv`来创建表:
|
||||
|
||||
``` sql
|
||||
CREATE TABLE big_table (name String, value UInt32) ENGINE = S3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/big_prefix/file-{000..999}.csv', 'CSV');
|
||||
@ -202,7 +202,7 @@ ENGINE = S3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/{some,another}_p
|
||||
!!! warning "Warning"
|
||||
如果文件列表中包含有从0开头的数字范围，请对每个数字分别使用带括号的结构，或者使用`?`.
|
||||
|
||||
4. 从文件`file-000.csv`, `file-001.csv`, … , `file-999.csv`创建表:
|
||||
4. 从文件`file-000.csv`, `file-001.csv`, ... , `file-999.csv`创建表:
|
||||
|
||||
``` sql
|
||||
CREATE TABLE big_table (name String, value UInt32)
|
||||
|
||||
@ -59,7 +59,7 @@ WHERE table = 'visits'
|
||||
└───────────┴────────────────┴────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
`partition` 列存储分区的名称。此示例中有两个分区：`201901` 和 `201902`。在 [ALTER … PARTITION](#alter_manipulations-with-partitions) 语句中你可以使用该列值来指定分区名称。
|
||||
`partition` 列存储分区的名称。此示例中有两个分区：`201901` 和 `201902`。在 [ALTER ... PARTITION](#alter_manipulations-with-partitions) 语句中你可以使用该列值来指定分区名称。
|
||||
|
||||
`name` 列为分区中数据片段的名称。在 [ALTER ATTACH PART](#alter_attach-partition) 语句中你可以使用此列值中来指定片段名称。
|
||||
|
||||
|
||||
@ -702,7 +702,7 @@ SETTINGS storage_policy = 'moving_from_ssd_to_hdd'
|
||||
- 插入（`INSERT`查询）
|
||||
- 后台合并和[数据变异](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter-mutations)
|
||||
- 从另一个副本下载
|
||||
- [ALTER TABLE … FREEZE PARTITION](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter_freeze-partition) 冻结分区
|
||||
- [ALTER TABLE ... FREEZE PARTITION](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter_freeze-partition) 冻结分区
|
||||
|
||||
除了数据变异和冻结分区以外的情况下，数据按照以下逻辑存储到卷或磁盘上：
|
||||
|
||||
@ -713,7 +713,7 @@ SETTINGS storage_policy = 'moving_from_ssd_to_hdd'
|
||||
|
||||
在后台，数据片段基于剩余空间（`move_factor`参数）根据卷在配置文件中定义的顺序进行转移。数据永远不会从最后一个移出也不会从第一个移入。可以通过系统表 [system.part_log](../../../operations/system-tables/part_log.md#system_tables-part-log) (字段 `type = MOVE_PART`) 和 [system.parts](../../../operations/system-tables/parts.md#system_tables-parts) (字段 `path` 和 `disk`) 来监控后台的移动情况。具体细节可以通过服务器日志查看。
|
||||
|
||||
用户可以通过 [ALTER TABLE … MOVE PART\|PARTITION … TO VOLUME\|DISK …](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter_move-partition) 强制移动一个数据片段或分区到另外一个卷，所有后台移动的限制都会被考虑在内。这个查询会自行启动，无需等待后台操作完成。如果没有足够的可用空间或任何必须条件没有被满足，用户会收到报错信息。
|
||||
用户可以通过 [ALTER TABLE ... MOVE PART\|PARTITION ... TO VOLUME\|DISK ...](../../../sql-reference/statements/alter.md#alter_move-partition) 强制移动一个数据片段或分区到另外一个卷，所有后台移动的限制都会被考虑在内。这个查询会自行启动，无需等待后台操作完成。如果没有足够的可用空间或任何必须条件没有被满足，用户会收到报错信息。
|
||||
|
||||
数据移动不会妨碍到数据复制。也就是说，同一张表的不同副本可以指定不同的存储策略。
|
||||
|
||||
|
||||
@ -26,7 +26,7 @@ ClickHouse 允许向服务器发送处理查询所需的数据以及 SELECT 查
|
||||
以下的参数是可选的：**–name** – 表的名称，如果省略，则采用 _data。
|
||||
**–format** – 文件中的数据格式。 如果省略，则使用 TabSeparated。
|
||||
|
||||
以下的参数必选一个：**–types** – 逗号分隔列类型的列表。例如：`UInt64,String`。列将被命名为 _1，_2，…
|
||||
以下的参数必选一个：**–types** – 逗号分隔列类型的列表。例如：`UInt64,String`。列将被命名为 _1，_2，...
|
||||
**–structure**– 表结构的格式 `UserID UInt64`，`URL String`。定义列的名字以及类型。
|
||||
|
||||
在 «file» 中指定的文件将由 «format» 中指定的格式解析，使用在 «types» 或 «structure» 中指定的数据类型。该表将被上传到服务器，并在作为名称为 «name»临时表。
|
||||
|
||||
@ -10,13 +10,13 @@ sidebar_position: 100
|
||||
[OLAP](https://en.wikipedia.org/wiki/Online_analytical_processing) stands for Online Analytical Processing. It is a broad term that can be looked at from two perspectives: technical and business. But at the very high level, you can just read these words backward:
|
||||
|
||||
Processing
|
||||
: Some source data is processed…
|
||||
: Some source data is processed...
|
||||
|
||||
Analytical
|
||||
: …to produce some analytical reports and insights…
|
||||
: ...to produce some analytical reports and insights...
|
||||
|
||||
Online
|
||||
: …in real-time.
|
||||
: ...in real-time.
|
||||
|
||||
## OLAP from the Business Perspective {#olap-from-the-business-perspective}
|
||||
|
||||
|
||||
@ -196,7 +196,7 @@ real 75m56.214s
|
||||
|
||||
（也可以直接使用`COPY ... TO PROGRAM`从Postgres中导入数据）
|
||||
|
||||
数据中所有与天气相关的字段(precipitation……average_wind_speed)都填充了NULL。 所以，我们将从最终数据集中删除它们
|
||||
数据中所有与天气相关的字段(precipitation...average_wind_speed)都填充了NULL。 所以，我们将从最终数据集中删除它们
|
||||
|
||||
首先，我们使用单台服务器创建表，后面我们将在多台节点上创建这些表。
|
||||
|
||||
|
||||
@ -212,7 +212,7 @@ ORDER BY year
|
||||
└──────┴─────────┴───────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
2020 年房价出事了！但这并不令人意外……
|
||||
2020 年房价出事了！但这并不令人意外...
|
||||
|
||||
### 查询 3. 最昂贵的社区 {#most-expensive-neighborhoods}
|
||||
|
||||
|
||||
@ -371,7 +371,7 @@ UserID.bin，URL.bin，和EventTime.bin是<font face = "monospace">UserID</font>
|
||||
:::note
|
||||
- 最后一个索引条目(上图中的“mark 1082”)存储了上图中颗粒1082的主键列的最大值。
|
||||
|
||||
- 索引条目(索引标记)不是基于表中的特定行，而是基于颗粒。例如，对于上图中的索引条目‘mark 0’，在我们的表中没有<font face = "monospace">UserID</font>为240.923且<font face = "monospace">URL</font>为“goal://metry=10000467796a411…”的行，相反，对于该表，有一个颗粒0，在该颗粒中，最小<font face = "monospace">UserID</font>值是240.923，最小<font face = "monospace">URL</font>值是“goal://metry=10000467796a411…”，这两个值来自不同的行。
|
||||
- 索引条目(索引标记)不是基于表中的特定行，而是基于颗粒。例如，对于上图中的索引条目‘mark 0’，在我们的表中没有<font face = "monospace">UserID</font>为240.923且<font face = "monospace">URL</font>为“goal://metry=10000467796a411...”的行，相反，对于该表，有一个颗粒0，在该颗粒中，最小<font face = "monospace">UserID</font>值是240.923，最小<font face = "monospace">URL</font>值是“goal://metry=10000467796a411...”，这两个值来自不同的行。
|
||||
|
||||
- 主索引文件完全加载到主内存中。如果文件大于可用的空闲内存空间，则ClickHouse将发生错误。
|
||||
:::
|
||||
|
||||
@ -16,7 +16,7 @@ ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)
|
||||
| #0 | 89354350662 | 1 | Investor Relations | 1 | 2016-05-18 05:19:20 |
|
||||
| #1 | 90329509958 | 0 | Contact us | 1 | 2016-05-18 08:10:20 |
|
||||
| #2 | 89953706054 | 1 | Mission | 1 | 2016-05-18 07:38:00 |
|
||||
| #N | … | … | … | … | … |
|
||||
| #N | ... | ... | ... | ... | ... |
|
||||
|
||||
处于同一行中的数据总是被物理的存储在一起。
|
||||
|
||||
@ -26,11 +26,11 @@ ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)
|
||||
|
||||
| Row: | #0 | #1 | #2 | #N |
|
||||
|-------------|---------------------|---------------------|---------------------|-----|
|
||||
| WatchID: | 89354350662 | 90329509958 | 89953706054 | … |
|
||||
| JavaEnable: | 1 | 0 | 1 | … |
|
||||
| Title: | Investor Relations | Contact us | Mission | … |
|
||||
| GoodEvent: | 1 | 1 | 1 | … |
|
||||
| EventTime: | 2016-05-18 05:19:20 | 2016-05-18 08:10:20 | 2016-05-18 07:38:00 | … |
|
||||
| WatchID: | 89354350662 | 90329509958 | 89953706054 | ... |
|
||||
| JavaEnable: | 1 | 0 | 1 | ... |
|
||||
| Title: | Investor Relations | Contact us | Mission | ... |
|
||||
| GoodEvent: | 1 | 1 | 1 | ... |
|
||||
| EventTime: | 2016-05-18 05:19:20 | 2016-05-18 08:10:20 | 2016-05-18 07:38:00 | ... |
|
||||
|
||||
这些示例只显示了数据的排列顺序。来自不同列的值被单独存储，来自同一列的数据被存储在一起。
|
||||
|
||||
|
||||
Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show More
Loading…
Reference in New Issue
Block a user