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Tuple是ClickHouse数据库中的一种数据类型#xff0c;它允许在一个字段中存储由不同数据类型组成的元组(tuple)。元组可以包含任意数量… 文章目录 Tuple类型Array类型Nested类型使用示例单独使用Tuple数组嵌套 Array(Tuple)Nested类型 生产使用分组查询 Tuple类型
Tuple是ClickHouse数据库中的一种数据类型它允许在一个字段中存储由不同数据类型组成的元组(tuple)。元组可以包含任意数量的值并且每个值可以是不同的数据类型如int、float、string、date等。例如以下是一个clickhouse Tuple类型的例子 (1, John, 12.5, Date(2021-01-01)) 该元组包含四个值分别是整数1字符串’John’浮点数12.5和日期型数据’2021-01-01’。这些值可以通过索引或字段名来访问。 Tuple类型可以用于存储数据结构复杂的数据如JSON和XML数据。此外clickhouse的Tuple类型还可以用于支持复杂的查询和分析操作例如在SELECT语句中使用子查询或嵌套查询或在JOIN运算中使用多个字段来匹配复杂的条件等。
Array类型
Array类型表示一个包含多个相同类型元素的数组可以通过索引访问其中的元素Array类型就不详细讲了之前写过一篇文章有兴趣的可以点击看下当需要处理数组结构时可以使用Array类型而当需要处理更复杂的数据结构时可以使用Nested类型通常Nested类型比Array类型更加灵活但是在性能方面可能会稍微慢一些。
Nested类型
ClickHouse中的Nested类型指的是复杂数据类型它允许将多个数据类型组合成一种数据类型Nested类型支持结构化数组、嵌套映射Map和嵌套集合Set可以方便地处理非标量类型的数据Nested类型可以用于存储和查询具有嵌套结构的数据例如JSON和XML格式的数据。它能够支持高效的查询和聚合操作如对嵌套数组进行平均、求和、最大、最小等操作对于分析大量结构化数据非常有效。在使用Nested类型时需要注意其与普通数据类型的不同之处在查询语句中需要使用嵌套函数或语法。同时需要进行适当的数据类型转换和格式化操作以确保数据的准确性和一致性。
使用示例
单独使用Tuple
具体SQL如下包括建表、插入数据、查询需要注意的点 字段为Tuple类型时里面要直接是数据类型即tuple_col Tuple(String, UInt8)插入时只能是单个Tuple数据不能为复数个即(1, (Alice, 20))
-- 建表
drop table if exists my_table_tuple;
CREATE TABLE my_table_tuple (id Int32,tuple_col Tuple(String, UInt8)
) ENGINE MergeTree ORDER BY id;-- 插入数据
INSERT INTO my_table_tuple VALUES
(1, (Alice, 20)),(2, (Bob, 35)),(3, (Charlie, 40)),(4, (David, 45));-- 查询数据
SELECT * FROM my_table_tuple;
SELECT id, tuple_col.1 as name, tuple_col.2 as age FROM my_table_tuple;
-- 注意Tuple无法使用ARRAY JOIN会执行报错
SELECT * FROM my_table_tuple ARRAY JOIN tuple_col;下面2个截图为上面2个可以执行成功的SQL的查询结果
数组嵌套 Array(Tuple)
数组类型数组内为Tuple具体SQL如下包括建表、插入数据、查询需要注意的点 此时的Tuple允许定义字段名称即Tuple( name String, age UInt8)插入时可以是单个Tuple数据也可以是复数个即(1, [Alice,Bob], [20, 35])需要注意的是不能像单个Tuple类型使用时写的(Bob, 35)而是每个Tuple嵌套类型里的字段都是一个数组要作为数组插入插入时行和行之间的属性的个数可以不一致 ,但是当前行的Nested类型中的字段对应的数组内的数量要一致
-- 新建表
DROP table if exists my_table_array_tuple;
CREATE TABLE my_table_array_tuple (id Int32,array_tuple Array(Tuple( name String, age UInt8))
) ENGINE MergeTree ORDER BY id;-- 插入数据
INSERT INTO my_table_array_tuple VALUES
(1, [Alice,Bob], [20, 35]),
(2, [Charlie, David, Tom], [40, 45, 34]);-- 这个插入数据的SQL执行失败无法类似这样插入
INSERT INTO my_table_array_tuple VALUES
(3, [(Alice, 20),(Bob, 35)]),
(4, [(Charlie, 40),(David, 45)]);-- 查询
SELECT * FROM my_table_array_tuple;
SELECT id, array_tuple.name, array_tuple.age FROM my_table_array_tuple;
SELECT * FROM my_table_array_tuple ARRAY JOIN array_tuple;上面三个查询SQL的查询结果截图如下其中前两个SQL执行结果一致 前两个查询结果为啥一致为什么插入的时候是插入多个数组看下create table执行后的表ddl就很明确了
-- default.my_table_array_tuple definitionCREATE TABLE default.my_table_array_tuple
(id Int32,array_tuple.name Array(String),array_tuple.age Array(UInt8)
)
ENGINE MergeTree
ORDER BY id
SETTINGS index_granularity 8192;第三条SQL是使用了ARRAY JOIN分行展开们我们需要的样子
Nested类型
类似Tuple但是不一样Tuple一次只能插入一个元祖但Nested类型既可以插入一个Nested类型数据也可以插入多个用起来感觉类似Array(Tuple)具体SQL如下包括建表、插入数据、查询需要注意的点 与Array(Tuple)一样此时的Nested也允许定义字段名称即Nested( name String, age UInt8)插入数据时也需要遵循“嵌套类型里的每一个字段对应一个数组”插入数据时也需要遵循“单条记录内嵌套类型每一个字段对应的值数量相同”不同记录数量没有要求
-- 创建表
drop table if exists movies;
CREATE TABLE movies (title String,actors Nested(name String,age UInt8)
) ENGINE MergeTree()
ORDER BY title;
-- 插入数据
INSERT INTO movies VALUES(Interstellar, [Matthew McConaughey, Anne Hathaway], [50, 38]);
INSERT INTO movies VALUES(The Dark Knight, [Christian Bale, Heath Ledger, Aaron Eckhart], [47, 28, 52]);
-- 查询
SELECT * FROM movies;
SELECT * FROM movies ARRAY JOIN actors;
-- 查询并求平均年龄
SELECTtitle,avg(actor.age) AS avg_age
FROMmovies ARRAY JOIN actors AS actor
GROUP BYtitle
ORDER BYtitle;第一条SQL的执行结果如下 这里看下使用Nested类型创建之后表的DDL可以发现与Tuple没啥区别
-- default.movies definitionCREATE TABLE default.movies
(title String,actors.name Array(String),actors.age Array(UInt8)
)
ENGINE MergeTree
ORDER BY title
SETTINGS index_granularity 8192;第二条SQL也是使用了ARRAY JOIN执行结果如下 第三条SQL是查询评价年龄是对嵌套类型里的一个字段进行运算。除了求平均其他的函数运算也可以聚合分组也可以
生产使用分组查询
我们的安全指标表需要存储道路级别安全指标和进口级别安全指标建表语句部分如下
-- radar.index_cycle_security definitionDROP table if exists radar.index_cycle_security;
CREATE TABLE radar.index_cycle_security
(time_stamp DateTime COMMENT 时间,intersection_number Int32 COMMENT 交叉口编号,safety_factor Float64 COMMENT 安全系数根据下面4个安全评价参数加权计算只计算整个路口的,phase_clearance_rate Float64 COMMENT 相位清空率路口,pedestrian_time_guarantee_rate Float64 COMMENT 行人过街时间保障率路口,pedestrian_illegal_rate Float64 COMMENT 行人闯红灯违法率路口,traffic_conflict Int16 COMMENT 交通冲突次数车道/方向,approach_index Array(Tuple(approach String,pedestrian_time_guarantee_rate Float64,pedestrian_illegal_rate Float64 ))
)
ENGINE MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(time_stamp)
PRIMARY KEY time_stamp
ORDER BY (time_stamp, intersection_number)
SETTINGS index_granularity 8192,old_parts_lifetime 300,max_suspicious_broken_parts 1000;
-- 显示表结构
desc radar.index_cycle_security;现在我的业务查询需求需要根据进口按列返回SQL如下
SELECTtime_stamp ,approach_index.approach as approach, approach_index.pedestrian_time_guarantee_rate as pedestrian_time_guarantee_rate,approach_index.pedestrian_illegal_rate as pedestrian_illegal_rate
FROMindex_cycle_security ARRAY JOIN approach_index
where time_stamp 2023-05-09 14:05:52
order by time_stamp查询时使用ARRAY JOIN将嵌套结构分成一个个列查询结果如下 我也可以按照时间粒度聚合使用toStartOfInterval之后求平均值SQL如下
SELECTtoStartOfInterval(time_stamp , INTERVAL 1 HOUR) as time_stamp2 ,approach_index.approach as approach, round(avg(approach_index.pedestrian_time_guarantee_rate), 2) as pedestrianTimeGuaranteeRate,round(avg(approach_index.pedestrian_illegal_rate), 2) as pedestrianIllegalRate
FROMindex_cycle_security ARRAY JOIN approach_index
where time_stamp 2023-05-09 14:05:52
GROUP BY time_stamp2, approach
order by time_stamp2
limit 0,20查询结果如下由于都是测试数据结果一样了结构是可以看的 看到最后的小伙伴欢迎评论交流给个点赞也行
