ClickHouse常见的DDL语句

1.创建库

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mytestdb;

2.创建表

CREATE TABLE user_info
(
user_id UInt32 comment '用户标识',
name String comment '用户名',
create_date DateTime DEFAULT now() comment '创建时间',
sex Enum8('男' = 1, '女' = 2) comment '性别',
class_name LowCardinality(String) comment'班级名称',
phone Nullable(String) comment'手机号码'
)
ENGINE = MergeTree()
PRIMARY KEY (user_id, create_date);

常见表字段修饰符号
Nullable :表示字段可以为空。使用该修饰符后,字段的值可以为NULL。影响性能,索引不生效,一般不建议使用。
Default :指定字段的默认值。当插入数据时,如果没有为该字段提供值,则会使用默认值。
LowCardinality :用于高基数(唯一值很多)的列,使用字典编码来减少存储空间和提高查询性能。
Materialized :创建一个物化列,该列的值是通过计算其他列的表达式得到的。物化列的值在插入数据时计算,并在表中存储,以便在查询时快速访问。
Alias :为字段创建一个别名,可以在查询中使用别名来引用该字段。
Comment :为字段添加注释,用于描述字段的用途或其他相关信息。
Codec :指定字段的压缩编码方式,用于减少存储空间和提高查询性能。

这些修饰符可以单独使用,也可以组合在一起使用。例如:可以同时使用Nullable和Default修饰符来定义一个可为空且具有默认值的字段。

3.查看表结构

desc user_info;
show create table user_info;

4.重命名表及导入数据

rename table autorun_t_index to autorun_t_index_bak;

导入数据可以用insert xxx select xxx
insert into autorun_t_index select * from temp_autorun_t_index_bak;

5.ALTER语句

5.1ADD COLUMN(添加列)

语法
ADD COLUMN [IF NOT EXISTS] name [type] [default_expr] [codec] [AFTER name_after]

示例
ALTER TABLE user_info ADD COLUMN school_name String AFTER class_name;

5.2DROP COLUMN(删除列)

语法

DROP COLUMN [IF EXISTS] name

示例
ALTER TABLE user_info DROP COLUMN IF EXISTS school_name;

5.3CLEAR COLUMN(重置列的值)

语法

CLEAR COLUMN [IF EXISTS] name IN PARTITION partition_name

示例(分区不存在用tuple())
ALTER TABLE user_info CLEAR COLUMN school_name IN PARTITION tuple();

5.4COMMENT COLUMN(注释列说明)

语法

COMMENT COLUMN [IF EXISTS] name 'comment'

示例
ALTER TABLE user_info COMMENT COLUMN IF EXISTS school_name '学校名称';

5.5MODIFY COLUMN(修改类型/默认值/TTL)

语法

MODIFY COLUMN [IF EXISTS] name [type] [default_expr] [TTL]

示例
ALTER TABLE user_info MODIFY COLUMN school_name Array(String);

相关推荐
武子康4 天前
大数据-154 Apache Druid 架构与原理详解 基础架构、架构演进
java·大数据·clickhouse·hdfs·架构·flink·apache
武子康4 天前
大数据-152 Apache Druid 集群模式 配置启动【下篇】 超详细!
java·大数据·clickhouse·flink·apache
AAEllisonPang5 天前
ClickHouse 的 MergeTree 引擎有哪些性能优势?
大数据·数据库·clickhouse
SelectDB技术团队5 天前
快手:从 Clickhouse 到 Apache Doris,实现湖仓分离向湖仓一体架构升级
数据仓库·clickhouse·doris·快手·lakehouse
武子康5 天前
大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
大数据·hadoop·clickhouse·hdfs·架构·apache
武子康5 天前
大数据-155 Apache Druid 架构与原理详解 数据存储 索引服务 压缩机制
java·大数据·clickhouse·架构·flink·系统架构·apache
AAEllisonPang5 天前
ClickHouse 引擎的选择
大数据·数据库·clickhouse
云观秋毫5 天前
APO v0.5.0 发布:可视化配置告警规则;优化时间筛选器;支持自建的ClickHouse和VictoriaMetrics
运维·clickhouse
Biturd5 天前
docker-compose 快速部署clickhouse集群
clickhouse·docker·容器
武子康5 天前
大数据-156 Apache Druid 案例实战 Scala Kafka 订单统计
java·大数据·clickhouse·flink·kafka·scala·apache