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---
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`<path>`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!";`.
<details markdown="1">
<summary>Clickhouse-client的快速提示</summary>
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
```
</details>
## 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
<remote_servers>
<perftest_3shards_1replicas>
<shard>
<replica>
<host>example-perftest01j.yandex.ru</host>
<port>9000</port>
</replica>
</shard>
<shard>
<replica>
<host>example-perftest02j.yandex.ru</host>
<port>9000</port>
</replica>
</shard>
<shard>
<replica>
<host>example-perftest03j.yandex.ru</host>
<port>9000</port>
</replica>
</shard>
</perftest_3shards_1replicas>
</remote_servers>
```
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
<remote_servers>
...
<perftest_1shards_3replicas>
<shard>
<replica>
<host>example-perftest01j.yandex.ru</host>
<port>9000</port>
</replica>
<replica>
<host>example-perftest02j.yandex.ru</host>
<port>9000</port>
</replica>
<replica>
<host>example-perftest03j.yandex.ru</host>
<port>9000</port>
</replica>
</shard>
</perftest_1shards_3replicas>
</remote_servers>
```
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
<zookeeper>
<node>
<host>zoo01.yandex.ru</host>
<port>2181</port>
</node>
<node>
<host>zoo02.yandex.ru</host>
<port>2181</port>
</node>
<node>
<host>zoo03.yandex.ru</host>
<port>2181</port>
</node>
</zookeeper>
```
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
<macros>
<shard>01</shard>
<replica>01</replica>
</macros>
```
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/) <!--hide-->
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