--- slug: /zh/getting-started/tutorial sidebar_position: 12 sidebar_label: 使用教程 --- # ClickHouse教程 {#clickhouse-tutorial} ## 从本教程中可以获得什么? {#what-to-expect-from-this-tutorial} 通过学习本教程,您将了解如何设置一个简单的ClickHouse集群。它会很小,但是可以容错和扩展。然后,我们将使用其中一个示例数据集来填充数据并执行一些演示查询。 ## 单节点设置 {#single-node-setup} 为了延迟演示分布式环境的复杂性,我们将首先在单个服务器或虚拟机上部署ClickHouse。ClickHouse通常是从[deb](install.md#install-from-deb-packages)或[rpm](install.md#from-rpm-packages)包安装,但对于不支持它们的操作系统也有[其他方法](install.md#from-docker-image)。 例如,您选择`deb`安装包,执行: ``` bash sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates dirmngr sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 8919F6BD2B48D754 echo "deb https://packages.clickhouse.com/deb stable main" | sudo tee \ /etc/apt/sources.list.d/clickhouse.list sudo apt-get update sudo apt-get install -y clickhouse-server clickhouse-client ``` 在我们安装的软件中包含这些包: - `clickhouse-client` 包,包含[clickhouse-client](../interfaces/cli.md)客户端,它是交互式ClickHouse控制台客户端。 - `clickhouse-common` 包,包含一个ClickHouse可执行文件。 - `clickhouse-server` 包,包含要作为服务端运行的ClickHouse配置文件。 服务器配置文件位于`/etc/clickhouse-server/`。在继续之前,请注意`config.xml`中的``元素。它决定了数据存储的位置,因此它应该位于磁盘容量的卷上;默认值是`/var/lib/clickhouse/`。如果你想调整配置,直接编辑config是不方便的。考虑到它可能会在将来的包更新中被重写。建议重写配置元素的方法是在配置中创建[config.d文件夹](../operations/configuration-files.md),作为config.xml的重写方式。 你可能已经注意到了,`clickhouse-server`安装后不会自动启动。 它也不会在更新后自动重新启动。 您启动服务端的方式取决于您的初始系统,通常情况下是这样: ``` bash sudo service clickhouse-server start ``` 或 ``` bash sudo /etc/init.d/clickhouse-server start ``` 服务端日志的默认位置是`/var/log/clickhouse-server/`。当服务端在日志中记录`Ready for connections`消息,即表示服务端已准备好处理客户端连接。 一旦`clickhouse-server`启动并运行,我们可以利用`clickhouse-client`连接到服务端,并运行一些测试查询,如`SELECT "Hello, world!";`.
Clickhouse-client的快速提示 交互模式: ``` bash clickhouse-client clickhouse-client --host=... --port=... --user=... --password=... ``` 启用多行查询: ``` bash clickhouse-client -m clickhouse-client --multiline ``` 以批处理模式运行查询: ``` bash clickhouse-client --query='SELECT 1' echo 'SELECT 1' | clickhouse-client clickhouse-client <<< 'SELECT 1' ``` 从指定格式的文件中插入数据: ``` bash clickhouse-client --query='INSERT INTO table VALUES' < data.txt clickhouse-client --query='INSERT INTO table FORMAT TabSeparated' < data.tsv ```
## 导入示例数据集 {#import-sample-dataset} 现在是时候用一些示例数据填充我们的ClickHouse服务端。 在本教程中,我们将使用Yandex.Metrica的匿名数据,它是在ClickHouse成为开源之前作为生产环境运行的第一个服务(关于这一点的更多内容请参阅[ClickHouse历史](../introduction/history.md))。[多种导入Yandex.Metrica数据集方法](example-datasets/metrica.md),为了本教程,我们将使用最现实的一个。 ### 下载并提取表数据 {#download-and-extract-table-data} ``` bash curl https://datasets.clickhouse.com/hits/tsv/hits_v1.tsv.xz | unxz --threads=`nproc` > hits_v1.tsv curl https://datasets.clickhouse.com/visits/tsv/visits_v1.tsv.xz | unxz --threads=`nproc` > visits_v1.tsv ``` 提取的文件大小约为10GB。 ### 创建表 {#create-tables} 与大多数数据库管理系统一样,ClickHouse在逻辑上将表分组为数据库。包含一个`default`数据库,但我们将创建一个新的数据库`tutorial`: ``` bash clickhouse-client --query "CREATE DATABASE IF NOT EXISTS tutorial" ``` 与创建数据库相比,创建表的语法要复杂得多(请参阅[参考资料](../sql-reference/statements/create.md). 一般`CREATE TABLE`声明必须指定三个关键的事情: 1. 要创建的表的名称。 2. 表结构,例如:列名和对应的[数据类型](../sql-reference/data-types/index.md)。 3. [表引擎](../engines/table-engines/index.md)及其设置,这决定了对此表的查询操作是如何在物理层面执行的所有细节。 Yandex.Metrica是一个网络分析服务,样本数据集不包括其全部功能,因此只有两个表可以创建: - `hits` 表包含所有用户在服务所涵盖的所有网站上完成的每个操作。 - `visits` 表包含预先构建的会话,而不是单个操作。 让我们看看并执行这些表的实际创建表查询: ``` sql CREATE TABLE tutorial.hits_v1 ( `WatchID` UInt64, `JavaEnable` UInt8, `Title` String, `GoodEvent` Int16, `EventTime` DateTime, `EventDate` Date, `CounterID` UInt32, `ClientIP` UInt32, `ClientIP6` FixedString(16), `RegionID` UInt32, `UserID` UInt64, `CounterClass` Int8, `OS` UInt8, `UserAgent` UInt8, `URL` String, `Referer` String, `URLDomain` String, `RefererDomain` String, `Refresh` UInt8, `IsRobot` UInt8, `RefererCategories` Array(UInt16), `URLCategories` Array(UInt16), `URLRegions` Array(UInt32), `RefererRegions` Array(UInt32), `ResolutionWidth` UInt16, `ResolutionHeight` UInt16, `ResolutionDepth` UInt8, `FlashMajor` UInt8, `FlashMinor` UInt8, `FlashMinor2` String, `NetMajor` UInt8, `NetMinor` UInt8, `UserAgentMajor` UInt16, `UserAgentMinor` FixedString(2), `CookieEnable` UInt8, `JavascriptEnable` UInt8, `IsMobile` UInt8, `MobilePhone` UInt8, `MobilePhoneModel` String, `Params` String, `IPNetworkID` UInt32, `TraficSourceID` Int8, `SearchEngineID` UInt16, `SearchPhrase` String, `AdvEngineID` UInt8, `IsArtifical` UInt8, `WindowClientWidth` UInt16, `WindowClientHeight` UInt16, `ClientTimeZone` Int16, `ClientEventTime` DateTime, `SilverlightVersion1` UInt8, `SilverlightVersion2` UInt8, `SilverlightVersion3` UInt32, `SilverlightVersion4` UInt16, `PageCharset` String, `CodeVersion` UInt32, `IsLink` UInt8, `IsDownload` UInt8, `IsNotBounce` UInt8, `FUniqID` UInt64, `HID` UInt32, `IsOldCounter` UInt8, `IsEvent` UInt8, `IsParameter` UInt8, `DontCountHits` UInt8, `WithHash` UInt8, `HitColor` FixedString(1), `UTCEventTime` DateTime, `Age` UInt8, `Sex` UInt8, `Income` UInt8, `Interests` UInt16, `Robotness` UInt8, `GeneralInterests` Array(UInt16), `RemoteIP` UInt32, `RemoteIP6` FixedString(16), `WindowName` Int32, `OpenerName` Int32, `HistoryLength` Int16, `BrowserLanguage` FixedString(2), `BrowserCountry` FixedString(2), `SocialNetwork` String, `SocialAction` String, `HTTPError` UInt16, `SendTiming` Int32, `DNSTiming` Int32, `ConnectTiming` Int32, `ResponseStartTiming` Int32, `ResponseEndTiming` Int32, `FetchTiming` Int32, `RedirectTiming` Int32, `DOMInteractiveTiming` Int32, `DOMContentLoadedTiming` Int32, `DOMCompleteTiming` Int32, `LoadEventStartTiming` Int32, `LoadEventEndTiming` Int32, `NSToDOMContentLoadedTiming` Int32, `FirstPaintTiming` Int32, `RedirectCount` Int8, `SocialSourceNetworkID` UInt8, `SocialSourcePage` String, `ParamPrice` Int64, `ParamOrderID` String, `ParamCurrency` FixedString(3), `ParamCurrencyID` UInt16, `GoalsReached` Array(UInt32), `OpenstatServiceName` String, `OpenstatCampaignID` String, `OpenstatAdID` String, `OpenstatSourceID` String, `UTMSource` String, `UTMMedium` String, `UTMCampaign` String, `UTMContent` String, `UTMTerm` String, `FromTag` String, `HasGCLID` UInt8, `RefererHash` UInt64, `URLHash` UInt64, `CLID` UInt32, `YCLID` UInt64, `ShareService` String, `ShareURL` String, `ShareTitle` String, `ParsedParams` Nested( Key1 String, Key2 String, Key3 String, Key4 String, Key5 String, ValueDouble Float64), `IslandID` FixedString(16), `RequestNum` UInt32, `RequestTry` UInt8 ) ENGINE = MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)) SAMPLE BY intHash32(UserID) ``` ``` sql CREATE TABLE tutorial.visits_v1 ( `CounterID` UInt32, `StartDate` Date, `Sign` Int8, `IsNew` UInt8, `VisitID` UInt64, `UserID` UInt64, `StartTime` DateTime, `Duration` UInt32, `UTCStartTime` DateTime, `PageViews` Int32, `Hits` Int32, `IsBounce` UInt8, `Referer` String, `StartURL` String, `RefererDomain` String, `StartURLDomain` String, `EndURL` String, `LinkURL` String, `IsDownload` UInt8, `TraficSourceID` Int8, `SearchEngineID` UInt16, `SearchPhrase` String, `AdvEngineID` UInt8, `PlaceID` Int32, `RefererCategories` Array(UInt16), `URLCategories` Array(UInt16), `URLRegions` Array(UInt32), `RefererRegions` Array(UInt32), `IsYandex` UInt8, `GoalReachesDepth` Int32, `GoalReachesURL` Int32, `GoalReachesAny` Int32, `SocialSourceNetworkID` UInt8, `SocialSourcePage` String, `MobilePhoneModel` String, `ClientEventTime` DateTime, `RegionID` UInt32, `ClientIP` UInt32, `ClientIP6` FixedString(16), `RemoteIP` UInt32, `RemoteIP6` FixedString(16), `IPNetworkID` UInt32, `SilverlightVersion3` UInt32, `CodeVersion` UInt32, `ResolutionWidth` UInt16, `ResolutionHeight` UInt16, `UserAgentMajor` UInt16, `UserAgentMinor` UInt16, `WindowClientWidth` UInt16, `WindowClientHeight` UInt16, `SilverlightVersion2` UInt8, `SilverlightVersion4` UInt16, `FlashVersion3` UInt16, `FlashVersion4` UInt16, `ClientTimeZone` Int16, `OS` UInt8, `UserAgent` UInt8, `ResolutionDepth` UInt8, `FlashMajor` UInt8, `FlashMinor` UInt8, `NetMajor` UInt8, `NetMinor` UInt8, `MobilePhone` UInt8, `SilverlightVersion1` UInt8, `Age` UInt8, `Sex` UInt8, `Income` UInt8, `JavaEnable` UInt8, `CookieEnable` UInt8, `JavascriptEnable` UInt8, `IsMobile` UInt8, `BrowserLanguage` UInt16, `BrowserCountry` UInt16, `Interests` UInt16, `Robotness` UInt8, `GeneralInterests` Array(UInt16), `Params` Array(String), `Goals` Nested( ID UInt32, Serial UInt32, EventTime DateTime, Price Int64, OrderID String, CurrencyID UInt32), `WatchIDs` Array(UInt64), `ParamSumPrice` Int64, `ParamCurrency` FixedString(3), `ParamCurrencyID` UInt16, `ClickLogID` UInt64, `ClickEventID` Int32, `ClickGoodEvent` Int32, `ClickEventTime` DateTime, `ClickPriorityID` Int32, `ClickPhraseID` Int32, `ClickPageID` Int32, `ClickPlaceID` Int32, `ClickTypeID` Int32, `ClickResourceID` Int32, `ClickCost` UInt32, `ClickClientIP` UInt32, `ClickDomainID` UInt32, `ClickURL` String, `ClickAttempt` UInt8, `ClickOrderID` UInt32, `ClickBannerID` UInt32, `ClickMarketCategoryID` UInt32, `ClickMarketPP` UInt32, `ClickMarketCategoryName` String, `ClickMarketPPName` String, `ClickAWAPSCampaignName` String, `ClickPageName` String, `ClickTargetType` UInt16, `ClickTargetPhraseID` UInt64, `ClickContextType` UInt8, `ClickSelectType` Int8, `ClickOptions` String, `ClickGroupBannerID` Int32, `OpenstatServiceName` String, `OpenstatCampaignID` String, `OpenstatAdID` String, `OpenstatSourceID` String, `UTMSource` String, `UTMMedium` String, `UTMCampaign` String, `UTMContent` String, `UTMTerm` String, `FromTag` String, `HasGCLID` UInt8, `FirstVisit` DateTime, `PredLastVisit` Date, `LastVisit` Date, `TotalVisits` UInt32, `TraficSource` Nested( ID Int8, SearchEngineID UInt16, AdvEngineID UInt8, PlaceID UInt16, SocialSourceNetworkID UInt8, Domain String, SearchPhrase String, SocialSourcePage String), `Attendance` FixedString(16), `CLID` UInt32, `YCLID` UInt64, `NormalizedRefererHash` UInt64, `SearchPhraseHash` UInt64, `RefererDomainHash` UInt64, `NormalizedStartURLHash` UInt64, `StartURLDomainHash` UInt64, `NormalizedEndURLHash` UInt64, `TopLevelDomain` UInt64, `URLScheme` UInt64, `OpenstatServiceNameHash` UInt64, `OpenstatCampaignIDHash` UInt64, `OpenstatAdIDHash` UInt64, `OpenstatSourceIDHash` UInt64, `UTMSourceHash` UInt64, `UTMMediumHash` UInt64, `UTMCampaignHash` UInt64, `UTMContentHash` UInt64, `UTMTermHash` UInt64, `FromHash` UInt64, `WebVisorEnabled` UInt8, `WebVisorActivity` UInt32, `ParsedParams` Nested( Key1 String, Key2 String, Key3 String, Key4 String, Key5 String, ValueDouble Float64), `Market` Nested( Type UInt8, GoalID UInt32, OrderID String, OrderPrice Int64, PP UInt32, DirectPlaceID UInt32, DirectOrderID UInt32, DirectBannerID UInt32, GoodID String, GoodName String, GoodQuantity Int32, GoodPrice Int64), `IslandID` FixedString(16) ) ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign) PARTITION BY toYYYYMM(StartDate) ORDER BY (CounterID, StartDate, intHash32(UserID), VisitID) SAMPLE BY intHash32(UserID) ``` 您可以使用`clickhouse-client`的交互模式执行这些查询(只需在终端中启动它,而不需要提前指定查询)。或者如果你愿意,可以尝试一些[替代接口](../interfaces/index.md)。 正如我们所看到的, `hits_v1`使用 [MergeTree引擎](../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md),而`visits_v1`使用 [Collapsing](../engines/table-engines/mergetree-family/collapsingmergetree.md)引擎。 ### 导入数据 {#import-data} 数据导入到ClickHouse是通过[INSERT INTO](../sql-reference/statements/insert-into.md)方式完成的,查询类似许多SQL数据库。然而,数据通常是在一个提供[支持序列化格式](../interfaces/formats.md)而不是`VALUES`子句(也支持)。 我们之前下载的文件是以制表符分隔的格式,所以这里是如何通过控制台客户端导入它们: ``` bash clickhouse-client --query "INSERT INTO tutorial.hits_v1 FORMAT TSV" --max_insert_block_size=100000 < hits_v1.tsv clickhouse-client --query "INSERT INTO tutorial.visits_v1 FORMAT TSV" --max_insert_block_size=100000 < visits_v1.tsv ``` ClickHouse有很多[要调整的设置](../operations/settings/index.md)在控制台客户端中指定它们的一种方法是通过参数,就像我们看到上面语句中的`--max_insert_block_size`。找出可用的设置、含义及其默认值的最简单方法是查询`system.settings` 表: ``` sql SELECT name, value, changed, description FROM system.settings WHERE name LIKE '%max_insert_b%' FORMAT TSV max_insert_block_size 1048576 0 "The maximum block size for insertion, if we control the creation of blocks for insertion." ``` 您也可以[OPTIMIZE](../sql-reference/statements/misc.md#misc_operations-optimize)导入后的表。使用MergeTree-family引擎配置的表总是在后台合并数据部分以优化数据存储(或至少检查是否有意义)。 这些查询强制表引擎立即进行存储优化,而不是稍后一段时间执行: ``` bash clickhouse-client --query "OPTIMIZE TABLE tutorial.hits_v1 FINAL" clickhouse-client --query "OPTIMIZE TABLE tutorial.visits_v1 FINAL" ``` 这些查询开始I/O和CPU密集型操作,所以如果表一直接收到新数据,最好不要管它,让合并在后台运行。 现在我们可以检查表导入是否成功: ``` bash clickhouse-client --query "SELECT COUNT(*) FROM tutorial.hits_v1" clickhouse-client --query "SELECT COUNT(*) FROM tutorial.visits_v1" ``` ## 查询示例 {#example-queries} ``` sql SELECT StartURL AS URL, AVG(Duration) AS AvgDuration FROM tutorial.visits_v1 WHERE StartDate BETWEEN '2014-03-23' AND '2014-03-30' GROUP BY URL ORDER BY AvgDuration DESC LIMIT 10 ``` ``` sql SELECT sum(Sign) AS visits, sumIf(Sign, has(Goals.ID, 1105530)) AS goal_visits, (100. * goal_visits) / visits AS goal_percent FROM tutorial.visits_v1 WHERE (CounterID = 912887) AND (toYYYYMM(StartDate) = 201403) AND (domain(StartURL) = 'yandex.ru') ``` ## 集群部署 {#cluster-deployment} ClickHouse集群是一个同质集群。 设置步骤: 1. 在群集的所有机器上安装ClickHouse服务端 2. 在配置文件中设置集群配置 3. 在每个实例上创建本地表 4. 创建一个[分布式表](../engines/table-engines/special/distributed.md) [分布式表](../engines/table-engines/special/distributed.md)实际上是一种`view`,映射到ClickHouse集群的本地表。 从分布式表中执行**SELECT**查询会使用集群所有分片的资源。 您可以为多个集群指定configs,并创建多个分布式表,为不同的集群提供视图。 具有三个分片,每个分片一个副本的集群的示例配置: ``` xml example-perftest01j.yandex.ru 9000 example-perftest02j.yandex.ru 9000 example-perftest03j.yandex.ru 9000 ``` 为了进一步演示,让我们使用和创建`hits_v1`表相同的`CREATE TABLE`语句创建一个新的本地表,但表名不同: ``` sql CREATE TABLE tutorial.hits_local (...) ENGINE = MergeTree() ... ``` 创建提供集群本地表视图的分布式表: ``` sql CREATE TABLE tutorial.hits_all AS tutorial.hits_local ENGINE = Distributed(perftest_3shards_1replicas, tutorial, hits_local, rand()); ``` 常见的做法是在集群的所有计算机上创建类似的分布式表。 它允许在群集的任何计算机上运行分布式查询。 还有一个替代选项可以使用以下方法为给定的SELECT查询创建临时分布式表[远程](../sql-reference/table-functions/remote.md)表功能。 让我们运行[INSERT SELECT](../sql-reference/statements/insert-into.md)将该表传播到多个服务器。 ``` sql INSERT INTO tutorial.hits_all SELECT * FROM tutorial.hits_v1; ``` !!! warning "注意:" 这种方法不适合大型表的分片。 有一个单独的工具 [clickhouse-copier](../operations/utilities/clickhouse-copier.md) 这可以重新分片任意大表。 正如您所期望的那样,如果计算量大的查询使用3台服务器而不是一个,则运行速度快N倍。 在这种情况下,我们使用了具有3个分片的集群,每个分片都包含一个副本。 为了在生产环境中提供弹性,我们建议每个分片应包含分布在多个可用区或数据中心(或至少机架)之间的2-3个副本。 请注意,ClickHouse支持无限数量的副本。 包含三个副本的一个分片集群的示例配置: ``` xml ... example-perftest01j.yandex.ru 9000 example-perftest02j.yandex.ru 9000 example-perftest03j.yandex.ru 9000 ``` 启用本机复制[Zookeeper](http://zookeeper.apache.org/)是必需的。 ClickHouse负责所有副本的数据一致性,并在失败后自动运行恢复过程。建议将ZooKeeper集群部署在单独的服务器上(其中没有其他进程,包括运行的ClickHouse)。 !!! note "注意" ZooKeeper不是一个严格的要求:在某些简单的情况下,您可以通过将数据写入应用程序代码中的所有副本来复制数据。 这种方法是**不**建议的,在这种情况下,ClickHouse将无法保证所有副本上的数据一致性。 因此需要由您的应用来保证这一点。 ZooKeeper位置在配置文件中指定: ``` xml zoo01.yandex.ru 2181 zoo02.yandex.ru 2181 zoo03.yandex.ru 2181 ``` 此外,我们需要设置宏来识别每个用于创建表的分片和副本: ``` xml 01 01 ``` 如果在创建复制表时没有副本,则会实例化新的第一个副本。 如果已有实时副本,则新副本将克隆现有副本中的数据。 您可以选择首先创建所有复制的表,然后向其中插入数据。 另一种选择是创建一些副本,并在数据插入之后或期间添加其他副本。 ``` sql CREATE TABLE tutorial.hits_replica (...) ENGINE = ReplcatedMergeTree( '/clickhouse_perftest/tables/{shard}/hits', '{replica}' ) ... ``` 在这里,我们使用[ReplicatedMergeTree](../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md)表引擎。 在参数中,我们指定包含分片和副本标识符的ZooKeeper路径。 ``` sql INSERT INTO tutorial.hits_replica SELECT * FROM tutorial.hits_local; ``` 复制在多主机模式下运行。数据可以加载到任何副本中,然后系统自动将其与其他实例同步。复制是异步的,因此在给定时刻,并非所有副本都可能包含最近插入的数据。至少应该有一个副本允许数据摄入。另一些则会在重新激活后同步数据并修复一致性。请注意,这种方法允许最近插入的数据丢失的可能性很低。 [原始文章](https://clickhouse.com/docs/en/getting_started/tutorial/)