Dynamic
这种类型允许在其中存储任何类型的值，而无需事先知道所有类型。
要声明 Dynamic 类型的列，请使用以下语法
<column_name> Dynamic(max_types=N)
其中 N 是 0 到 254 之间的可选参数，指示存储在具有 Dynamic 类型的列内的单独子列中的不同数据类型数量，这些子列跨存储在单独的单个数据块中（例如，跨 MergeTree 表的单个数据部分）。如果超过此限制，所有具有新类型的值将一起存储在二进制形式的特殊共享数据结构中。max_types 的默认值为 32。
注意
Dynamic 数据类型是一个实验性功能。要使用它，请设置 allow_experimental_dynamic_type = 1。
创建 Dynamic
在表列定义中使用 Dynamic 类型
CREATE TABLE test (d Dynamic) ENGINE = Memory;
INSERT INTO test VALUES (NULL), (42), ('Hello, World!'), ([1, 2, 3]);
SELECT d, dynamicType(d) FROM test;
┌─d─────────────┬─dynamicType(d)─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │ None │
│ 42 │ Int64 │
│ Hello, World! │ String │
│ [1,2,3] │ Array(Int64) │
└───────────────┴────────────────┘
从普通列使用 CAST
SELECT 'Hello, World!'::Dynamic as d, dynamicType(d);
┌─d─────────────┬─dynamicType(d)─┐
│ Hello, World! │ String │
└───────────────┴────────────────┘
从 Variant 列使用 CAST
SET allow_experimental_variant_type = 1, use_variant_as_common_type = 1;
SELECT multiIf((number % 3) = 0, number, (number % 3) = 1, range(number + 1), NULL)::Dynamic AS d, dynamicType(d) FROM numbers(3)
┌─d─────┬─dynamicType(d)─┐
│ 0 │ UInt64 │
│ [0,1] │ Array(UInt64) │
│ ᴺᵁᴸᴸ │ None │
└───────┴────────────────┘
将 Dynamic 嵌套类型读取为子列
Dynamic 类型支持使用类型名称作为子列从 Dynamic 列读取单个嵌套类型。因此，如果您有列 d Dynamic，则可以使用语法 d.T 读取任何有效类型 T 的子列，如果 T 可以位于 Nullable 内，则此子列将具有 Nullable(T) 类型，否则为 T。此子列将与原始 Dynamic 列的大小相同，并且将在原始 Dynamic 列没有 T 类型的所有行中包含 NULL 值（或空值，如果 T 不能位于 Nullable 内）。
Dynamic 子列也可以使用函数 dynamicElement(dynamic_column, type_name) 读取。
示例
CREATE TABLE test (d Dynamic) ENGINE = Memory;
INSERT INTO test VALUES (NULL), (42), ('Hello, World!'), ([1, 2, 3]);
SELECT d, dynamicType(d), d.String, d.Int64, d.`Array(Int64)`, d.Date, d.`Array(String)` FROM test;
┌─d─────────────┬─dynamicType(d)─┬─d.String──────┬─d.Int64─┬─d.Array(Int64)─┬─d.Date─┬─d.Array(String)─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │ None │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ [] │ ᴺᵁᴸᴸ │ [] │
│ 42 │ Int64 │ ᴺᵁᴸᴸ │ 42 │ [] │ ᴺᵁᴸᴸ │ [] │
│ Hello, World! │ String │ Hello, World! │ ᴺᵁᴸᴸ │ [] │ ᴺᵁᴸᴸ │ [] │
│ [1,2,3] │ Array(Int64) │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ [1,2,3] │ ᴺᵁᴸᴸ │ [] │
└───────────────┴────────────────┴───────────────┴─────────┴────────────────┴────────┴─────────────────┘
SELECT toTypeName(d.String), toTypeName(d.Int64), toTypeName(d.`Array(Int64)`), toTypeName(d.Date), toTypeName(d.`Array(String)`) FROM test LIMIT 1;
┌─toTypeName(d.String)─┬─toTypeName(d.Int64)─┬─toTypeName(d.Array(Int64))─┬─toTypeName(d.Date)─┬─toTypeName(d.Array(String))─┐
│ Nullable(String) │ Nullable(Int64) │ Array(Int64) │ Nullable(Date) │ Array(String) │
└──────────────────────┴─────────────────────┴────────────────────────────┴────────────────────┴─────────────────────────────┘
SELECT d, dynamicType(d), dynamicElement(d, 'String'), dynamicElement(d, 'Int64'), dynamicElement(d, 'Array(Int64)'), dynamicElement(d, 'Date'), dynamicElement(d, 'Array(String)') FROM test;```
┌─d─────────────┬─dynamicType(d)─┬─dynamicElement(d, 'String')─┬─dynamicElement(d, 'Int64')─┬─dynamicElement(d, 'Array(Int64)')─┬─dynamicElement(d, 'Date')─┬─dynamicElement(d, 'Array(String)')─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │ None │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ [] │ ᴺᵁᴸᴸ │ [] │
│ 42 │ Int64 │ ᴺᵁᴸᴸ │ 42 │ [] │ ᴺᵁᴸᴸ │ [] │
│ Hello, World! │ String │ Hello, World! │ ᴺᵁᴸᴸ │ [] │ ᴺᵁᴸᴸ │ [] │
│ [1,2,3] │ Array(Int64) │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ [1,2,3] │ ᴺᵁᴸᴸ │ [] │
└───────────────┴────────────────┴─────────────────────────────┴────────────────────────────┴───────────────────────────────────┴───────────────────────────┴────────────────────────────────────┘
要了解每行中存储了哪种变体，可以使用函数 dynamicType(dynamic_column)。它为每行返回具有值类型名称的 String（或如果行是 NULL，则返回 'None'）。
示例
CREATE TABLE test (d Dynamic) ENGINE = Memory;
INSERT INTO test VALUES (NULL), (42), ('Hello, World!'), ([1, 2, 3]);
SELECT dynamicType(d) from test;
┌─dynamicType(d)─┐
│ None │
│ Int64 │
│ String │
│ Array(Int64) │
└────────────────┘
Dynamic 列和其他列之间的转换
可以使用 Dynamic 列执行 4 种可能的转换。
将普通列转换为 Dynamic 列
SELECT 'Hello, World!'::Dynamic as d, dynamicType(d);
┌─d─────────────┬─dynamicType(d)─┐
│ Hello, World! │ String │
└───────────────┴────────────────┘
通过解析将 String 列转换为 Dynamic 列
要从 String 列解析 Dynamic 类型的值，您可以启用设置 cast_string_to_dynamic_use_inference
SET cast_string_to_dynamic_use_inference = 1;
SELECT CAST(materialize(map('key1', '42', 'key2', 'true', 'key3', '2020-01-01')), 'Map(String, Dynamic)') as map_of_dynamic, mapApply((k, v) -> (k, dynamicType(v)), map_of_dynamic) as map_of_dynamic_types;
┌─map_of_dynamic──────────────────────────────┬─map_of_dynamic_types─────────────────────────┐
│ {'key1':42,'key2':true,'key3':'2020-01-01'} │ {'key1':'Int64','key2':'Bool','key3':'Date'} │
└─────────────────────────────────────────────┴──────────────────────────────────────────────┘
将 Dynamic 列转换为普通列
可以将 Dynamic 列转换为普通列。在这种情况下，所有嵌套类型都将转换为目标类型
CREATE TABLE test (d Dynamic) ENGINE = Memory;
INSERT INTO test VALUES (NULL), (42), ('42.42'), (true), ('e10');
SELECT d::Nullable(Float64) FROM test;
┌─CAST(d, 'Nullable(Float64)')─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │
│ 42 │
│ 42.42 │
│ 1 │
│ 0 │
└──────────────────────────────┘
将 Variant 列转换为 Dynamic 列
CREATE TABLE test (v Variant(UInt64, String, Array(UInt64))) ENGINE = Memory;
INSERT INTO test VALUES (NULL), (42), ('String'), ([1, 2, 3]);
SELECT v::Dynamic as d, dynamicType(d) from test;
┌─d───────┬─dynamicType(d)─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │ None │
│ 42 │ UInt64 │
│ String │ String │
│ [1,2,3] │ Array(UInt64) │
└─────────┴────────────────┘
将 Dynamic(max_types=N) 列转换为另一个 Dynamic(max_types=K)
如果 K >= N 则在转换期间数据不会改变
CREATE TABLE test (d Dynamic(max_types=3)) ENGINE = Memory;
INSERT INTO test VALUES (NULL), (42), (43), ('42.42'), (true);
SELECT d::Dynamic(max_types=5) as d2, dynamicType(d2) FROM test;
┌─d─────┬─dynamicType(d)─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │ None │
│ 42 │ Int64 │
│ 43 │ Int64 │
│ 42.42 │ String │
│ true │ Bool │
└───────┴────────────────┘
如果 K < N，则最罕见的类型的值将插入到单个特殊子列中，但仍然可以访问
CREATE TABLE test (d Dynamic(max_types=4)) ENGINE = Memory;
INSERT INTO test VALUES (NULL), (42), (43), ('42.42'), (true), ([1, 2, 3]);
SELECT d, dynamicType(d), d::Dynamic(max_types=2) as d2, dynamicType(d2), isDynamicElementInSharedData(d2) FROM test;
┌─d───────┬─dynamicType(d)─┬─d2──────┬─dynamicType(d2)─┬─isDynamicElementInSharedData(d2)─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │ None │ ᴺᵁᴸᴸ │ None │ false │
│ 42 │ Int64 │ 42 │ Int64 │ false │
│ 43 │ Int64 │ 43 │ Int64 │ false │
│ 42.42 │ String │ 42.42 │ String │ false │
│ true │ Bool │ true │ Bool │ true │
│ [1,2,3] │ Array(Int64) │ [1,2,3] │ Array(Int64) │ true │
└─────────┴────────────────┴─────────┴─────────────────┴──────────────────────────────────┘
函数 isDynamicElementInSharedData 返回存储在 Dynamic 内部的特殊共享数据结构中的行的 true，并且正如我们所看到的，结果列仅包含 2 种类型，它们未存储在共享数据结构中。
如果 K=0，所有类型都将插入到单个特殊子列中
CREATE TABLE test (d Dynamic(max_types=4)) ENGINE = Memory;
INSERT INTO test VALUES (NULL), (42), (43), ('42.42'), (true), ([1, 2, 3]);
SELECT d, dynamicType(d), d::Dynamic(max_types=0) as d2, dynamicType(d2), isDynamicElementInSharedData(d2) FROM test;
┌─d───────┬─dynamicType(d)─┬─d2──────┬─dynamicType(d2)─┬─isDynamicElementInSharedData(d2)─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │ None │ ᴺᵁᴸᴸ │ None │ false │
│ 42 │ Int64 │ 42 │ Int64 │ true │
│ 43 │ Int64 │ 43 │ Int64 │ true │
│ 42.42 │ String │ 42.42 │ String │ true │
│ true │ Bool │ true │ Bool │ true │
│ [1,2,3] │ Array(Int64) │ [1,2,3] │ Array(Int64) │ true │
└─────────┴────────────────┴─────────┴─────────────────┴──────────────────────────────────┘
从数据中读取 Dynamic 类型
所有文本格式（TSV、CSV、CustomSeparated、Values、JSONEachRow 等）都支持读取 Dynamic 类型。在数据解析期间，ClickHouse 尝试推断每个值的类型，并在插入到 Dynamic 列时使用它。
示例
SELECT
d,
dynamicType(d),
dynamicElement(d, 'String') AS str,
dynamicElement(d, 'Int64') AS num,
dynamicElement(d, 'Float64') AS float,
dynamicElement(d, 'Date') AS date,
dynamicElement(d, 'Array(Int64)') AS arr
FROM format(JSONEachRow, 'd Dynamic', $$
{"d" : "Hello, World!"},
{"d" : 42},
{"d" : 42.42},
{"d" : "2020-01-01"},
{"d" : [1, 2, 3]}
$$)
┌─d─────────────┬─dynamicType(d)─┬─str───────────┬──num─┬─float─┬───────date─┬─arr─────┐
│ Hello, World! │ String │ Hello, World! │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ [] │
│ 42 │ Int64 │ ᴺᵁᴸᴸ │ 42 │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ [] │
│ 42.42 │ Float64 │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ 42.42 │ ᴺᵁᴸᴸ │ [] │
│ 2020-01-01 │ Date │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ 2020-01-01 │ [] │
│ [1,2,3] │ Array(Int64) │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ [1,2,3] │
└───────────────┴────────────────┴───────────────┴──────┴───────┴────────────┴─────────┘
在函数中使用 Dynamic 类型
大多数函数支持具有 Dynamic 类型的参数。在这种情况下，函数将在存储在 Dynamic 列内的每个内部数据类型上单独执行。当函数的结果类型取决于参数类型时，使用 Dynamic 参数执行的此类函数的结果将为 Dynamic。当函数的结果类型不依赖于参数类型时 - 结果将为 Nullable(T)，其中 T 是此函数的常规结果类型。
示例
CREATE TABLE test (d Dynamic) ENGINE=Memory;
INSERT INTO test VALUES (NULL), (1::Int8), (2::Int16), (3::Int32), (4::Int64);
SELECT d, dynamicType(d) FROM test;
┌─d────┬─dynamicType(d)─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │ None │
│ 1 │ Int8 │
│ 2 │ Int16 │
│ 3 │ Int32 │
│ 4 │ Int64 │
└──────┴────────────────┘
SELECT d, d + 1 AS res, toTypeName(res), dynamicType(res) FROM test;
┌─d────┬─res──┬─toTypeName(res)─┬─dynamicType(res)─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ Dynamic │ None │
│ 1 │ 2 │ Dynamic │ Int16 │
│ 2 │ 3 │ Dynamic │ Int32 │
│ 3 │ 4 │ Dynamic │ Int64 │
│ 4 │ 5 │ Dynamic │ Int64 │
└──────┴──────┴─────────────────┴──────────────────┘
SELECT d, d + d AS res, toTypeName(res), dynamicType(res) FROM test;
┌─d────┬─res──┬─toTypeName(res)─┬─dynamicType(res)─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ Dynamic │ None │
│ 1 │ 2 │ Dynamic │ Int16 │
│ 2 │ 4 │ Dynamic │ Int32 │
│ 3 │ 6 │ Dynamic │ Int64 │
│ 4 │ 8 │ Dynamic │ Int64 │
└──────┴──────┴─────────────────┴──────────────────┘
SELECT d, d < 3 AS res, toTypeName(res) FROM test;
┌─d────┬──res─┬─toTypeName(res)─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ Nullable(UInt8) │
│ 1 │ 1 │ Nullable(UInt8) │
│ 2 │ 1 │ Nullable(UInt8) │
│ 3 │ 0 │ Nullable(UInt8) │
│ 4 │ 0 │ Nullable(UInt8) │
└──────┴──────┴─────────────────┘
SELECT d, exp2(d) AS res, toTypeName(res) FROM test;
┌─d────┬──res─┬─toTypeName(res)───┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ Nullable(Float64) │
│ 1 │ 2 │ Nullable(Float64) │
│ 2 │ 4 │ Nullable(Float64) │
│ 3 │ 8 │ Nullable(Float64) │
│ 4 │ 16 │ Nullable(Float64) │
└──────┴──────┴───────────────────┘
TRUNCATE TABLE test;
INSERT INTO test VALUES (NULL), ('str_1'), ('str_2');
SELECT d, dynamicType(d) FROM test;
┌─d─────┬─dynamicType(d)─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │ None │
│ str_1 │ String │
│ str_2 │ String │
└───────┴────────────────┘
SELECT d, upper(d) AS res, toTypeName(res) FROM test;
┌─d─────┬─res───┬─toTypeName(res)──┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ Nullable(String) │
│ str_1 │ STR_1 │ Nullable(String) │
│ str_2 │ STR_2 │ Nullable(String) │
└───────┴───────┴──────────────────┘
SELECT d, extract(d, '([0-3])') AS res, toTypeName(res) FROM test;
┌─d─────┬─res──┬─toTypeName(res)──┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ Nullable(String) │
│ str_1 │ 1 │ Nullable(String) │
│ str_2 │ 2 │ Nullable(String) │
└───────┴──────┴──────────────────┘
TRUNCATE TABLE test;
INSERT INTO test VALUES (NULL), ([1, 2]), ([3, 4]);
SELECT d, dynamicType(d) FROM test;
┌─d─────┬─dynamicType(d)─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │ None │
│ [1,2] │ Array(Int64) │
│ [3,4] │ Array(Int64) │
└───────┴────────────────┘
SELECT d, d[1] AS res, toTypeName(res), dynamicType(res) FROM test;
┌─d─────┬─res──┬─toTypeName(res)─┬─dynamicType(res)─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ Dynamic │ None │
│ [1,2] │ 1 │ Dynamic │ Int64 │
│ [3,4] │ 3 │ Dynamic │ Int64 │
└───────┴──────┴─────────────────┴──────────────────┘
如果函数无法在 Dynamic 列内的某个类型上执行，则会抛出异常
INSERT INTO test VALUES (42), (43), ('str_1');
SELECT d, dynamicType(d) FROM test;
┌─d─────┬─dynamicType(d)─┐
│ 42 │ Int64 │
│ 43 │ Int64 │
│ str_1 │ String │
└───────┴────────────────┘
┌─d─────┬─dynamicType(d)─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │ None │
│ [1,2] │ Array(Int64) │
│ [3,4] │ Array(Int64) │
└───────┴────────────────┘
SELECT d, d + 1 AS res, toTypeName(res), dynamicType(d) FROM test;
Received exception:
Code: 43. DB::Exception: Illegal types Array(Int64) and UInt8 of arguments of function plus: while executing 'FUNCTION plus(__table1.d : 3, 1_UInt8 :: 1) -> plus(__table1.d, 1_UInt8) Dynamic : 0'. (ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT)
我们可以筛选掉不需要的类型
SELECT d, d + 1 AS res, toTypeName(res), dynamicType(res) FROM test WHERE dynamicType(d) NOT IN ('String', 'Array(Int64)', 'None')
┌─d──┬─res─┬─toTypeName(res)─┬─dynamicType(res)─┐
│ 42 │ 43 │ Dynamic │ Int64 │
│ 43 │ 44 │ Dynamic │ Int64 │
└────┴─────┴─────────────────┴──────────────────┘
或将所需类型提取为子列
SELECT d, d.Int64 + 1 AS res, toTypeName(res) FROM test;
┌─d─────┬──res─┬─toTypeName(res)─┐
│ 42 │ 43 │ Nullable(Int64) │
│ 43 │ 44 │ Nullable(Int64) │
│ str_1 │ ᴺᵁᴸᴸ │ Nullable(Int64) │
└───────┴──────┴─────────────────┘
┌─d─────┬──res─┬─toTypeName(res)─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ Nullable(Int64) │
│ [1,2] │ ᴺᵁᴸᴸ │ Nullable(Int64) │
│ [3,4] │ ᴺᵁᴸᴸ │ Nullable(Int64) │
└───────┴──────┴─────────────────┘
在 ORDER BY 和 GROUP BY 中使用 Dynamic 类型
在 ORDER BY 和 GROUP BY 期间，Dynamic 类型的值类似于 Variant 类型的值进行比较：运算符 < 的结果对于具有基础类型 T1 的值 d1 和具有基础类型 T2 的值 d2（Dynamic 类型）定义如下
- 如果
T1 = T2 = T，则结果将为d1.T < d2.T（将比较基础值）。 - 如果
T1 != T2，则结果将为T1 < T2（将比较类型名称）。
示例
CREATE TABLE test (d Dynamic) ENGINE=Memory;
INSERT INTO test VALUES (42), (43), ('abc'), ('abd'), ([1, 2, 3]), ([]), (NULL);
SELECT d, dynamicType(d) FROM test;
┌─d───────┬─dynamicType(d)─┐
│ 42 │ Int64 │
│ 43 │ Int64 │
│ abc │ String │
│ abd │ String │
│ [1,2,3] │ Array(Int64) │
│ [] │ Array(Int64) │
│ ᴺᵁᴸᴸ │ None │
└─────────┴────────────────┘
SELECT d, dynamicType(d) FROM test ORDER BY d;
┌─d───────┬─dynamicType(d)─┐
│ [] │ Array(Int64) │
│ [1,2,3] │ Array(Int64) │
│ 42 │ Int64 │
│ 43 │ Int64 │
│ abc │ String │
│ abd │ String │
│ ᴺᵁᴸᴸ │ None │
└─────────┴────────────────┘
注意：具有不同数值类型的动态类型的值被视为不同的值，并且不会相互比较，而是比较它们的类型名称。
示例
CREATE TABLE test (d Dynamic) ENGINE=Memory;
INSERT INTO test VALUES (1::UInt32), (1::Int64), (100::UInt32), (100::Int64);
SELECT d, dynamicType(d) FROM test ORDER by d;
┌─v───┬─dynamicType(v)─┐
│ 1 │ Int64 │
│ 100 │ Int64 │
│ 1 │ UInt32 │
│ 100 │ UInt32 │
└─────┴────────────────┘
SELECT d, dynamicType(d) FROM test GROUP by d;
┌─d───┬─dynamicType(d)─┐
│ 1 │ Int64 │
│ 100 │ UInt32 │
│ 1 │ UInt32 │
│ 100 │ Int64 │
└─────┴────────────────┘
注意：由于 函数与 Dynamic 类型的特殊工作，在执行比较函数（如 </>/= 等）期间，不会应用所述比较规则
达到存储在 Dynamic 内部的不同数据类型的数量限制
Dynamic 数据类型只能存储有限数量的不同数据类型作为单独的子列。默认情况下，此限制为 32，但您可以在类型声明中使用语法 Dynamic(max_types=N) 更改它，其中 N 为 0 到 254 之间（由于实现细节，不可能有超过 254 种不同的数据类型可以存储为 Dynamic 内部的单独子列）。当达到限制时，插入到 Dynamic 列中的所有新数据类型都将插入到以二进制形式存储具有不同数据类型的值的单个共享数据结构中。
让我们看看在不同情况下达到限制时会发生什么。
解析数据时达到限制
在从数据中解析 Dynamic 值时，当达到当前数据块的限制时，所有新值将被插入到共享数据结构中。
SELECT d, dynamicType(d), isDynamicElementInSharedData(d) FROM format(JSONEachRow, 'd Dynamic(max_types=3)', '
{"d" : 42}
{"d" : [1, 2, 3]}
{"d" : "Hello, World!"}
{"d" : "2020-01-01"}
{"d" : ["str1", "str2", "str3"]}
{"d" : {"a" : 1, "b" : [1, 2, 3]}}
')
┌─d──────────────────────┬─dynamicType(d)─────────────────┬─isDynamicElementInSharedData(d)─┐
│ 42 │ Int64 │ false │
│ [1,2,3] │ Array(Int64) │ false │
│ Hello, World! │ String │ false │
│ 2020-01-01 │ Date │ true │
│ ['str1','str2','str3'] │ Array(String) │ true │
│ (1,[1,2,3]) │ Tuple(a Int64, b Array(Int64)) │ true │
└────────────────────────┴────────────────────────────────┴─────────────────────────────────┘
如我们所见，在插入 3 种不同的数据类型 Int64、Array(Int64) 和 String 后，所有新类型都被插入到特殊的共享数据结构中。
在 MergeTree 表引擎中合并数据块时
在 MergeTree 表中合并多个数据块时，结果数据块中的 Dynamic 列可能会达到可以存储在内部独立子列中的不同数据类型的限制，并且无法将所有类型作为源数据块中的子列存储。在这种情况下，ClickHouse 会选择哪些类型将保留为单独的子列，哪些类型将被插入到共享数据结构中。在大多数情况下，ClickHouse 会尝试保留最常见的类型，并将最不常见的类型存储在共享数据结构中，但这取决于具体的实现。
让我们看一个这样的合并示例。首先，让我们创建一个包含 Dynamic 列的表，将不同数据类型的限制设置为 3，并插入具有 5 种不同类型的值
CREATE TABLE test (id UInt64, d Dynamic(max_types=3)) engine=MergeTree ORDER BY id;
SYSTEM STOP MERGES test;
INSERT INTO test SELECT number, number FROM numbers(5);
INSERT INTO test SELECT number, range(number) FROM numbers(4);
INSERT INTO test SELECT number, toDate(number) FROM numbers(3);
INSERT INTO test SELECT number, map(number, number) FROM numbers(2);
INSERT INTO test SELECT number, 'str_' || toString(number) FROM numbers(1);
每次插入都会创建一个独立的数据块，其中包含包含单一类型的 Dynamic 列。
SELECT count(), dynamicType(d), isDynamicElementInSharedData(d), _part FROM test GROUP BY _part, dynamicType(d), isDynamicElementInSharedData(d) ORDER BY _part, count();
┌─count()─┬─dynamicType(d)──────┬─isDynamicElementInSharedData(d)─┬─_part─────┐
│ 5 │ UInt64 │ false │ all_1_1_0 │
│ 4 │ Array(UInt64) │ false │ all_2_2_0 │
│ 3 │ Date │ false │ all_3_3_0 │
│ 2 │ Map(UInt64, UInt64) │ false │ all_4_4_0 │
│ 1 │ String │ false │ all_5_5_0 │
└─────────┴─────────────────────┴─────────────────────────────────┴───────────┘
现在，让我们将所有数据块合并成一个，看看会发生什么。
SYSTEM START MERGES test;
OPTIMIZE TABLE test FINAL;
SELECT count(), dynamicType(d), isDynamicElementInSharedData(d), _part FROM test GROUP BY _part, dynamicType(d), isDynamicElementInSharedData(d) ORDER BY _part, count() desc;
┌─count()─┬─dynamicType(d)──────┬─isDynamicElementInSharedData(d)─┬─_part─────┐
│ 5 │ UInt64 │ false │ all_1_5_2 │
│ 4 │ Array(UInt64) │ false │ all_1_5_2 │
│ 3 │ Date │ false │ all_1_5_2 │
│ 2 │ Map(UInt64, UInt64) │ true │ all_1_5_2 │
│ 1 │ String │ true │ all_1_5_2 │
└─────────┴─────────────────────┴─────────────────────────────────┴───────────┘
如我们所见，ClickHouse 保留了最常见的类型 UInt64 和 Array(UInt64) 作为子列，并将所有其他类型插入到共享数据中。
使用 Dynamic 的 JSONExtract 函数
所有 JSONExtract* 函数都支持 Dynamic 类型。
SELECT JSONExtract('{"a" : [1, 2, 3]}', 'a', 'Dynamic') AS dynamic, dynamicType(dynamic) AS dynamic_type;
┌─dynamic─┬─dynamic_type───────────┐
│ [1,2,3] │ Array(Nullable(Int64)) │
└─────────┴────────────────────────┘
SELECT JSONExtract('{"obj" : {"a" : 42, "b" : "Hello", "c" : [1,2,3]}}', 'obj', 'Map(String, Dynamic)') AS map_of_dynamics, mapApply((k, v) -> (k, dynamicType(v)), map_of_dynamics) AS map_of_dynamic_types
┌─map_of_dynamics──────────────────┬─map_of_dynamic_types────────────────────────────────────┐
│ {'a':42,'b':'Hello','c':[1,2,3]} │ {'a':'Int64','b':'String','c':'Array(Nullable(Int64))'} │
└──────────────────────────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────┘
SELECT JSONExtractKeysAndValues('{"a" : 42, "b" : "Hello", "c" : [1,2,3]}', 'Dynamic') AS dynamics, arrayMap(x -> (x.1, dynamicType(x.2)), dynamics) AS dynamic_types```
┌─dynamics───────────────────────────────┬─dynamic_types─────────────────────────────────────────────────┐
│ [('a',42),('b','Hello'),('c',[1,2,3])] │ [('a','Int64'),('b','String'),('c','Array(Nullable(Int64))')] │
└────────────────────────────────────────┴───────────────────────────────────────────────────────────────┘
二进制输出格式
在 RowBinary 格式中，Dynamic 类型的值以以下格式序列化
<binary_encoded_data_type><value_in_binary_format_according_to_the_data_type>