ClickHouse数据类型完整使用

  • 一、整型
  • 二 2、浮点型
  • 三、布尔型
  • 四、Decimal 型
  • 五、字符串
  • 1)String
  • 2)FixedString(N)
  • 六、枚举类型
  • 1、用法演示
  • 2)这个 x 列只能存储类型定义中列出的值:'hello'或'world'
  • 3)如果尝试保存任何其他值,ClickHouse 抛出异常
  • 4)如果需要看到对应行的数值,则必须将 Enum 值转换为整数类型
  • 七、时间类型
  • 八、数组
  • (1)创建数组方式 1,使用 array 函数
  • (2)创建数组方式 2:使用方括号

一、整型

固定长度的整型,包括有符号整型或无符号整型。
 整型范围(-2n-1~2n-1-1):
 Int8 - [-128 : 127]
 Int16 - [-32768 : 32767]
 Int32 - [-2147483648 : 2147483647]
 Int64 - [-9223372036854775808 : 9223372036854775807]
 无符号整型范围(0~2n-1):
 UInt8 - [0 : 255]
 UInt16 - [0 : 65535]
 UInt32 - [0 : 4294967295]
 UInt64 - [0 : 18446744073709551615]
使用场景: 个数、数量、也可以存储型 id。

二 2、浮点型

Float32 - float
Float64 – double
建议尽可能以整数形式存储数据。例如,将固定精度的数字转换为整数值,如时间用毫
秒为单位表示,因为浮点型进行计算时可能引起四舍五入的误差。

clickhouse 为什么叫数据仓库_clickhouse 为什么叫数据仓库

使用场景:一般数据值比较小,不涉及大量的统计计算,精度要求不高的时候。比如
保存商品的重量。

三、布尔型

没有单独的类型来存储布尔值。可以使用 UInt8 类型,取值限制为 0 或 1

四、Decimal 型

有符号的浮点数,可在加、减和乘法运算过程中保持精度。对于除法,最低有效数字会
被丢弃(不舍入)。

有三种声明:

➢ Decimal32(s),相当于 Decimal(9-s,s),有效位数为 1~9
 ➢ Decimal64(s),相当于 Decimal(18-s,s),有效位数为 1~18
 ➢ Decimal128(s),相当于 Decimal(38-s,s),有效位数为 1~38

s 标识小数位使用场景: 一般金额字段、汇率、利率等字段为了保证小数点精度,都使用 Decimal 进行存储。

五、字符串

1)String

字符串可以任意长度的。它可以包含任意的字节集,包含空字节。

2)FixedString(N)

固定长度 N 的字符串,N 必须是严格的正自然数。当服务端读取长度小于 N 的字符
串时候,通过在字符串末尾添加空字节来达到 N 字节长度。 当服务端读取长度大于 N 的
字符串时候,将返回错误消息。
与 String 相比,极少会使用 FixedString,因为使用起来不是很方便

使用场景:名称、文字描述、字符型编码。 固定长度的可以保存一些定长的内容,比 如一些编码,性别等但是考虑到一定的变化风险,带来收益不够明显,所以定长字符串使用 意义有限。

六、枚举类型

包括 Enum8 和 Enum16 类型。Enum 保存 ‘string’= integer 的对应关系。
 Enum8 用 ‘String’= Int8 对描述。
 Enum16 用 ‘String’= Int16 对描述。

1、用法演示

创建一个带有一个枚举 Enum8(‘hello’ = 1, ‘world’ = 2) 类型的列

CREATE TABLE t_enum
(
 x Enum8('hello' = 1, 'world' = 2)
)
ENGINE = TinyLog;

2)这个 x 列只能存储类型定义中列出的值:‘hello’或’world’

hadoop102 :) INSERT INTO t_enum VALUES ('hello'), ('world'), ('hello');

clickhouse 为什么叫数据仓库_python_02

3)如果尝试保存任何其他值,ClickHouse 抛出异常

hadoop102 :) insert into t_enum values('a')

clickhouse 为什么叫数据仓库_python_03

4)如果需要看到对应行的数值,则必须将 Enum 值转换为整数类型

hadoop102 :) SELECT CAST(x, 'Int8') FROM t_enum;

clickhouse 为什么叫数据仓库_python_04

使用场景:对一些状态、类型的字段算是一种空间优化,也算是一种数据约束。但是实际使用中往往因为一些数据内容的变化增加一定的维护成本,甚至是数据丢失问题。所以谨慎使用。

七、时间类型

目前 ClickHouse 有三种时间类型
 ➢ Date 接受年-月-日的字符串比如 ‘2019-12-16’
 ➢ Datetime 接受年-月-日 时:分:秒的字符串比如 ‘2019-12-16 20:50:10’
 ➢ Datetime64 接受年-月-日 时:分:秒.亚秒的字符串比如‘2019-12-16 20:50:10.66’
 日期类型,用两个字节存储,表示从 1970-01-01 (无符号) 到当前的日期值。
 还有很多数据结构,可以参考官方文档:https://clickhouse.yandex/docs/zh/data_types/

八、数组

Array(T):由 T 类型元素组成的数组。

T 可以是任意类型,包含数组类型。 但不推荐使用多维数组,ClickHouse 对多维数组的支持有限。例如,不能在 MergeTree 表中存储多维数组。

(1)创建数组方式 1,使用 array 函数

array(T)
hadoop102 :) SELECT array(1, 2) AS x, toTypeName(x) ;

clickhouse 为什么叫数据仓库_字符串_05

(2)创建数组方式 2:使用方括号

hadoop102 :) SELECT [1, 2] AS x, toTypeName(x);

clickhouse 为什么叫数据仓库_clickhouse_06