1.数值类型（整形，浮点数，定点数）
（1）整型
（2）固定长度的整型，包括有符号整型或无符号整型 IntX X是位的意思，1Byte字节=8bit位
有符号整型范围 Int8 — [-128 : 127] Int16 — [-32768 : 32767] Int32 — [-2147483648 : 2147483647] Int64 — [-9223372036854775808 : 9223372036854775807] Int128 — [-170141183460469231731687303715884105728 : 170141183460469231731687303715884105727] Int256 — [-57896044618658097711785492504343953926634992332820282019728792003956564819968 : 57896044618658097711785492504343953926634992332820282019728792003956564819967] 无符号整型范围 UInt8 — [0 : 255] UInt16 — [0 : 65535] UInt32 — [0 : 4294967295] UInt64 — [0 : 18446744073709551615] UInt128 — [0 : 340282366920938463463374607431768211455] UInt256 — [0 : 115792089237316195423570985008687907853269984665640564039457584007913129639935]
（3）浮点型（存在精度损失问题）
- 建议尽可能以整型形式存储数据
- Float32 - mysql里面的float类型
- Float64 - mysql里面的double类型
- （4）Decimal类型
- 需要要求更高的精度的数值运算，则需要使用定点数
- 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
- Clickhouse提供了Decimal32，Decimal64，Decimal128三种精度的定点数
- 用Decimal(P,S)来定义：
- P代表精度（Precise），表示总位数（整数部分 + 小数部分）
- S代表规模（Scale），表示小数位数
- 例子：Decimal(10,2) 小数部分2位，整数部分 8位（10-2)
- 也可以使用Decimal32(S)、Decimal64(S)和Decimal128(S)的方式来表示
#测试Decimal类型 (1)创建数据库 CREATE DATABASE test (2)创建表 CREATE TABLE test.product ( id UInt64, name String, time_stamp Date, money Decimal(2,1) ) ENGINE = MergeTree() ORDER BY (time_stamp)
测试插入 INSERT INTO test.product VALUES (568239, '商品1', '2021-10-02',2.11 )
2.字符串类型
（1）UUID
- 通用唯一标识符(UUID)是由一组32位数的16进制数字所构成，用于标识记录
61f0c404-5cb3-11e7-907b-a6006ad3dba0
- 要生成UUID值，ClickHouse提供了 generateuidv4 函数。如果在插入新记录时未指定UUID列的值，则UUID值将用零填充
00000000-0000-0000-0000-000000000000
测试 (1)创建表 create TABLE t_uuid (x String,y String) ENGINE = TinyLog (2)插入数据 INSERT INTO test.t_uuid SELECT generateUUIDv4(), 'Example 1'
（2）FixedString固定字符串类型
- 类似MySQL的Char类型，属于定长字符，固定长度 N 的字符串（N 必须是严格的正自然数）
- 如果字符串包含的字节数少于`N’,将对字符串末尾进行空字节填充。
- 如果字符串包含的字节数大于
N,将抛出Too large value for FixedString(N)异常。 - 当数据的长度恰好为N个字节时，
FixedString类型是高效的，在其他情况下，这可能会降低效率
- 应用场景
- ip地址二进制表示的IP地址
- 语言代码（ru_RU, en_US … ）
- 货币代码（USD, RUB … ）
（3）String字符串类型
- 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。
- 字符串类型可以代替其他 DBMSs中的 VARCHAR、BLOB、CLOB 等类型
- ClickHouse 没有编码的概念，字符串可以是任意的字节集，按它们原本的方式进行存储和输出
3.时间类型
- Date
- 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，支持字符串形式写入
- 上限是2106年，但最终完全支持的年份为2105
- DateTime
- 时间戳类型。用四个字节（无符号的）存储 Unix 时间戳，支持字符串形式写入
- 时间戳类型值精确到秒
- 值的范围: [1970-01-01 00:00:00, 2106-02-07 06:28:15]
- DateTime64
- 此类型允许以日期（date）加时间（time）的形式来存储一个时刻的时间值，具有定义的亚秒精度
- 值的范围: [1925-01-01 00:00:00, 2283-11-11 23:59:59.99999999] (注意: 最大值的精度是8)
4.枚举类型
- 包括
Enum8和Enum16类型，Enum保存'string'= integer的对应关系 - 在 ClickHouse 中，尽管用户使用的是字符串常量，但所有含有
Enum数据类型的操作都是按照包含整数的值来执行。这在性能方面比使用String数据类型更有效。 Enum8用'String'= Int8对描述。
Enum16用'String'= Int16对描述。
- 创建一个带有一个枚举
Enum8('ToBePaid' = 1, 'Paid' = 2)类型的列
#插入成功 INSERT INTO test.pay_emun VALUES ('ToBePaid'), ('Paid') #查询 SELECT * FROM test.pay_emun
5.布尔值
- 旧版以前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
- 新增里面新增了Bool
#创建表 CREATE TABLE test.t_boolean ( time_stamp Date, is_new Bool ) ENGINE = MergeTree() ORDER BY (time_stamp) #插入，注意只能插入0或者1否则会报错，0表示false，1表示true INSERT INTO test.t_boolean VALUES ('2021-10-02', 1) INSERT INTO test.t_boolean VALUES ('2021-10-02', 0) #查询 select * from test.t_boolean
6.其他数据类型
#数据库中存储的数据类型，当然不止下图折磨多，具体用的时候再去看 select * from system.data_type_families
- case_insensitive 选项为1 表示大小写不敏感，字段类型不区分大小写
- 为0 表示大小写敏感，即字段类型需要严格区分大小写
7.ClickHouse与Mysql数据类型对比
| ClickHouse | Mysql | 说明 |
| UInt8 | UNSIGNED TINYINT | |
| Int8 | TINYINT |
| UInt16 | UNSIGNED SMALLINT | |
| Int16 | SMALLINT | |
| UInt32 | UNSIGNED INT, UNSIGNED MEDIUMINT |
| Int32 | INT, MEDIUMINT | |
| UInt64 | UNSIGNED BIGINT | |
| Int64 | BIGINT | |
| Float32 | FLOAT | |
| Float64 | DOUBLE |
| Date | DATE | |
| DateTime | DATETIME, TIMESTAMP | |
| FixedString | BINARY |
8.常见SQL语法和注意事项
（1）创建表
CREATE TABLE test.order ( customer_id String, time_stamp Date, click_event_type String, page_code FixedString(20), source_id UInt64, money Decimal(2,1), is_new Bool ) ENGINE = MergeTree() ORDER BY (time_stamp)
（2）查看表结构
DESCRIBE test.order
（3）查询
SELECT * FROM test.order
（4）插入
INSERT INTO test.order VALUES ('customer2', '2021-10-02', 'add_to_cart', 'home_enter', 568239,2.1, False )
（5）更新和删除
- 在OLAP数据库中，可变数据（Mutable data）通常是不被欢迎的，早期ClickHouse是不支持，后来版本才有
- 不支持事务，建议批量操作，不要高频率小数据量更新删除
- 删除和更新是一个异步操作的过程，语句提交立刻返回，但不一定已经完成了
SELECT database, table, command, create_time, is_done FROM system.mutations LIMIT 20
注意事项
- 每次更新或者删除，会废弃目标数据的原有分区，而重建新分区
- 例子
- 如果只更新一条数据，那么需要重建一个分区
- 如果更新100条数据，而这100条可能落在3个分区上，则需重建3个分区
- 相对来说一次更新一批数据的整体效率远高于一次更新一行
- 更新
ALTER TABLE test.order UPDATE click_event_type = 'pay' where customer_id = 'customer2';
- 删除
ALTER TABLE test.order delete where customer_id = 'customer2';
区
- 如果更新100条数据，而这100条可能落在3个分区上，则需重建3个分区
- 相对来说一次更新一批数据的整体效率远高于一次更新一行
- 更新
ALTER TABLE test.order UPDATE click_event_type = 'pay' where customer_id = 'customer2';
- 删除
ALTER TABLE test.order delete where customer_id = 'customer2';
