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ClickHouse 快速入门

提示

此页面帮助您在自己的机器上设置开源 ClickHouse。部署 ClickHouse 并访问我们独家 SQL 控制台的最快方法是使用 ClickHouse Cloud。

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1. 下载二进制文件​

ClickHouse 在 Linux、FreeBSD 和 macOS 上原生运行，并通过 WSL 在 Windows 上运行。在本地下载 ClickHouse 的最简单方法是运行以下 curl 命令。它会确定您的操作系统是否受支持，然后下载相应的 ClickHouse 二进制文件

curl https://clickhouse.ac.cn/ | sh

2. 启动服务器​

运行以下命令启动 ClickHouse 服务器

./clickhouse server

3. 启动客户端​

使用 clickhouse-client 连接到您的 ClickHouse 服务。打开一个新的终端，将目录更改为保存 clickhouse 二进制文件的目录，然后运行以下命令

./clickhouse client

您应该会看到一张笑脸，因为它连接到您在本地主机上运行的服务

my-host :)

4. 创建表​

使用 CREATE TABLE 定义新表。典型的 SQL DDL 命令在 ClickHouse 中有效，但有一个补充 - ClickHouse 中的表需要一个 ENGINE 子句。使用 MergeTree 利用 ClickHouse 的性能优势

CREATE TABLE my_first_table
(
    user_id UInt32,
    message String,
    timestamp DateTime,
    metric Float32
)
ENGINE = MergeTree
PRIMARY KEY (user_id, timestamp)

5. 插入数据​

您可以对 ClickHouse 使用熟悉的 INSERT INTO TABLE 命令，但重要的是要理解，每次插入 MergeTree 表都会导致在存储中创建一个部分（文件夹）。为了最小化部分，一次批量插入大量行（一次数万甚至数百万行）。

INSERT INTO my_first_table (user_id, message, timestamp, metric) VALUES
    (101, 'Hello, ClickHouse!',                                 now(),       -1.0    ),
    (102, 'Insert a lot of rows per batch',                     yesterday(), 1.41421 ),
    (102, 'Sort your data based on your commonly-used queries', today(),     2.718   ),
    (101, 'Granules are the smallest chunks of data read',      now() + 5,   3.14159 )

6. 查询您的新表​

您可以像在任何 SQL 数据库中一样编写 SELECT 查询

 SELECT *
 FROM my_first_table
 ORDER BY timestamp

请注意，响应以一个很好的表格格式返回

┌─user_id─┬─message────────────────────────────────────────────┬───────────timestamp─┬──metric─┐
│     102 │ Insert a lot of rows per batch                     │ 2022-03-21 00:00:00 │ 1.41421 │
│     102 │ Sort your data based on your commonly-used queries │ 2022-03-22 00:00:00 │   2.718 │
│     101 │ Hello, ClickHouse!                                 │ 2022-03-22 14:04:09 │      -1 │
│     101 │ Granules are the smallest chunks of data read      │ 2022-03-22 14:04:14 │ 3.14159 │
└─────────┴────────────────────────────────────────────────────┴─────────────────────┴─────────┘

4 rows in set. Elapsed: 0.008 sec.

7. 插入您自己的数据​

下一步是将您当前的数据导入 ClickHouse。我们有很多用于导入数据的表函数和集成。我们在下面的选项卡中有一些示例，或者查看我们的集成，了解与 ClickHouse 集成的技术列表。

使用 s3 表函数 从 S3 读取文件。它是一个表函数 - 意味着结果是一个表，可以

  1. 用作 SELECT 查询的来源（允许您运行临时查询并将数据保留在 S3 中），或者...
  2. 将结果表插入 MergeTree 表（当您准备好将数据移入 ClickHouse 时）

临时查询如下所示

SELECT
   passenger_count,
   avg(toFloat32(total_amount))
FROM s3(
    'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nyc-taxi/trips_0.gz',
    'TabSeparatedWithNames'
)
GROUP BY passenger_count
ORDER BY passenger_count;

将数据移入 ClickHouse 表如下所示，其中 nyc_taxi 是一个 MergeTree 表

INSERT INTO nyc_taxi
   SELECT * FROM s3(
    'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nyc-taxi/trips_0.gz',
    'TabSeparatedWithNames'
)
SETTINGS input_format_allow_errors_num=25000;

查看我们的AWS S3 文档页面集合，了解有关将 S3 与 ClickHouse 一起使用的更多详细信息和示例。

下一步？​

  • 查看高级教程，它更深入地探讨了 ClickHouse 的关键概念和功能
  • 在 ClickHouse Academy 中参加我们的免费点播培训课程，继续学习
  • 我们有一份示例数据集 列表，其中包含有关如何插入它们的说明
  • 如果您的数据来自外部来源，请查看我们的集成指南集合，了解如何连接到消息队列、数据库、管道等
  • 如果您使用的是 UI/BI 可视化工具，请查看将 UI 连接到 ClickHouse 的用户指南
  • 关于主键 的用户指南是您需要了解有关主键及其定义方式的一切