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https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
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4.0 KiB
4.0 KiB
toc_priority | toc_title |
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60 | clickhouse-local |
clickhouse-local
clickhouse-local
模式可以使您能够对本地文件执行快速处理,而无需部署和配置ClickHouse服务器。
接受表示表格tables的数据,并使用ClickHouse SQL方言查询它们。
clickhouse-local
使用与ClickHouse Server相同的核心,因此它支持大多数功能以及相同的格式和表引擎。
默认情况下clickhouse-local
不能访问同一主机上的数据,但它支持使用--config-file
方式加载服务器配置。
!!! warning "警告"
不建议将生产服务器配置加载到clickhouse-local
因为数据可以在人为错误的情况下被损坏。
对于临时数据,默认情况下会创建一个唯一的临时数据目录。
用途
基本用法:
clickhouse-local --structure "table_structure" --input-format "format_of_incoming_data" -q "query"
参数:
-S
,--structure
— 输入数据的表结构。-if
,--input-format
— 输入格式化类型, 默认是TSV
。-f
,--file
— 数据路径, 默认是stdin
。-q
,--query
— 要查询的SQL语句使用;
做分隔符。您必须指定query
或queries-file
选项。-qf
,--queries-file
- 包含执行查询的文件路径。您必须指定query
或queries-file
选项。-N
,--table
— 数据输出的表名,默认是table
。-of
,--format
,--output-format
— 输出格式化类型, 默认是TSV
。-d
,--database
— 默认数据库名,默认是_local
。--stacktrace
— 是否在出现异常时输出栈信息。--echo
— 执行前打印查询。--verbose
— debug显示查询的详细信息。--logger.console
— 日志显示到控制台。--logger.log
— 日志文件名。--logger.level
— 日志级别。--ignore-error
— 当查询失败时,不停止处理。-c
,--config-file
— 与ClickHouse服务器格式相同配置文件的路径,默认情况下配置为空。--no-system-tables
— 不附加系统表。--help
—clickhouse-local
使用帮助信息。-V
,--version
— 打印版本信息并退出。
对于每个ClickHouse配置的参数,也可以单独使用,可以不使用--config-file
指定。
示例
echo -e "1,2\n3,4" | clickhouse-local -S "a Int64, b Int64" -if "CSV" -q "SELECT * FROM table"
Read 2 rows, 32.00 B in 0.000 sec., 5182 rows/sec., 80.97 KiB/sec.
1 2
3 4
另一个示例,类似上一个使用示例:
$ echo -e "1,2\n3,4" | clickhouse-local -q "CREATE TABLE table (a Int64, b Int64) ENGINE = File(CSV, stdin); SELECT a, b FROM table; DROP TABLE table"
Read 2 rows, 32.00 B in 0.000 sec., 4987 rows/sec., 77.93 KiB/sec.
1 2
3 4
你可以使用stdin
或--file
参数, 打开任意数量的文件来使用多个文件file
table function:
$ echo 1 | tee 1.tsv
1
$ echo 2 | tee 2.tsv
2
$ clickhouse-local --query "
select * from file('1.tsv', TSV, 'a int') t1
cross join file('2.tsv', TSV, 'b int') t2"
1 2
现在让我们查询每个Unix用户使用内存:
$ ps aux | tail -n +2 | awk '{ printf("%s\t%s\n", $1, $4) }' | clickhouse-local -S "user String, mem Float64" -q "SELECT user, round(sum(mem), 2) as memTotal FROM table GROUP BY user ORDER BY memTotal DESC FORMAT Pretty"
Read 186 rows, 4.15 KiB in 0.035 sec., 5302 rows/sec., 118.34 KiB/sec.
┏━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┓
┃ user ┃ memTotal ┃
┡━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━┩
│ bayonet │ 113.5 │
├──────────┼──────────┤
│ root │ 8.8 │
├──────────┼──────────┤
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