如何创建可以查询多个远程集群的表

问题

如何创建可以查询其他集群或实例的表？

答案

以下是一个简单的功能测试示例。

在本例中，使用了 ClickHouse 云，但该示例也适用于使用自托管集群的情况。目标将需要更改为目标节点或负载均衡器的 url/主机/dns。

在集群 A 中

./clickhouse client --host clusterA.us-west-2.aws.clickhouse.cloud --secure --password 'Password123!'

创建数据库

create database db1;

创建表

 CREATE TABLE db1.table1_remote1
(
    `id` UInt32,
    `timestamp_column` DateTime,
    `string_column` String
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY id;

插入一些示例行

insert into db1.table1_remote1
values
(1, '2023-09-29 00:01:00', 'a'),
(2, '2023-09-29 00:02:00', 'b'),
(3, '2023-09-29 00:03:00', 'c');

在集群 B 中

./clickhouse client --host clusterB.us-east-2.aws.clickhouse.cloud --secure --password 'Password123!'

创建数据库

create database db1;

创建表

CREATE TABLE db1.table1_remote2
(
    `id` UInt32,
    `timestamp_column` DateTime,
    `string_column` String
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY id;

插入示例行

insert into db1.table1_remote1
values
(4, '2023-09-29 00:04:00', 'x'),
(5, '2023-09-29 00:05:00', 'y'),
(6, '2023-09-29 00:06:00', 'z');

在集群 C 中
*此集群将用于从其他两个集群收集数据，但也可以用作数据源。

./clickhouse client --host clusterC.us-west-2.aws.clickhouse.cloud --secure --password 'Password123!'

创建数据库

create database db1;

使用 remoteSecure() 创建远程表以连接到其他集群。
远程集群 A 表的定义

CREATE TABLE db1.table1_remote1_main
(
    `id` UInt32,
    `timestamp_column` DateTime,
    `string_column` String
) AS remoteSecure('clusterA.us-west-2.aws.clickhouse.cloud:9440', 'db1.table1_remote1', 'default', 'Password123!');

远程集群 B 表的定义

CREATE TABLE db1.table1_remote2_main
(
    `id` UInt32,
    `timestamp_column` DateTime,
    `string_column` String
) AS remoteSecure('clusterB.us-east-2.aws.clickhouse.cloud:9440', 'db1.table1_remote2', 'default', 'Password123!')

创建用于收集结果的合并表

create table db1.table1_merge_remote
(
  id UInt32,
  timestamp_column DateTime,
  string_column String
)
engine = Merge('db1', 'table.\_main');

测试结果

clickhouse-cloud :) select * from db1.table1_merge_remote;

SELECT *
FROM db1.table1_merge_remote

Query id: 46b6e741-bbd1-47ed-b40e-69ddb6e0c364

┌─id─┬────timestamp_column─┬─string_column─┐
│  1 │ 2023-09-29 00:01:00 │ a             │
│  2 │ 2023-09-29 00:02:00 │ b             │
│  3 │ 2023-09-29 00:03:00 │ c             │
└────┴─────────────────────┴───────────────┘
┌─id─┬────timestamp_column─┬─string_column─┐
│  4 │ 2023-09-29 00:04:00 │ x             │
│  5 │ 2023-09-29 00:05:00 │ y             │
│  6 │ 2023-09-29 00:06:00 │ z             │
└────┴─────────────────────┴───────────────┘

6 rows in set. Elapsed: 0.275 sec. 

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