ClickHouse更新数据详解

ClickHouse是一个针对联机分析处理（OLAP）场景的分析型数据库管理系统，在存储海量数据和追求高吞吐量、低延迟方面表现出色。除了查询功能，ClickHouse还具有强大的更新功能。本文将从不同的角度详细介绍ClickHouse更新数据的相关知识，包括性能、立即生效、空报错、语句、数据迁移、表删除、数据导出等。

一、ClickHouse更新数据性能

在ClickHouse中，更新数据是通过运行UPDATE语句来实现的。相比于传统的关系型数据库，在ClickHouse中更新数据具有强大的性能优势。 ClickHouse利用列式存储引擎和向量化计算的特性，使其在更新和插入数据时具有很高的速度。ClickHouse使用MergeTree引擎来存储数据，每个MergeTree表对应一个磁盘目录，每个目录下会有一个或多个数据块。在更新操作时，ClickHouse会创建一个新的数据块，并将更新的数据写入其中。当新数据块的大小达到一定程度时，ClickHouse会开始合并数据块，以保证数据的可压缩性和查询效率。 因此，如果需要快速更新数据，使用ClickHouse是一个不错的选择。具体可参考下面的示例：

-- 创建含有100万条记录的表test_table
CREATE TABLE test_table
(
    id UInt32,
    name String,
    age Int16,
    address String
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY id;

-- 执行一条update语句，将100万条记录的age字段都更新为18
UPDATE test_table SET age = 18;

二、ClickHouse更新数据立即生效

ClickHouse更新数据的最大特点是能够立即生效。通常，传统的关系型数据库需要在事务结束之后才执行提交动作，才能生效更改。但在ClickHouse中，所有修改都是即时的。 ClickHouse没有事务，每个更新操作是原子的。如果多个查询同时更新相同的行，只有一个更新操作会被执行，其他操作会被忽略。 这个特性可能会导致某些问题，例如两个客户端同时更新同一行，结果只有一个客户端的更新被执行。为了解决这个问题，ClickHouse提供了一个MATERIALIZED VIEW语句，可以通过该语句实现类似于触发器的功能，对更新进行监视和控制。 示例代码如下：

-- 创建一个表person
CREATE TABLE person
(
    id UInt32,
    name String,
    age Int16,
    address String
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY id;

-- 创建MATERIALIZED VIEW，用于监控person表的更新
CREATE MATERIALIZED VIEW person_changes TO person (id, name, age, address)
AS SELECT id, name, age, address
FROM person;

-- 执行一条update语句，更新person表的age字段
UPDATE person SET age = 18 WHERE id = 1;

-- 查询person_changes表，观察是否有更新
SELECT * FROM person_changes WHERE id = 1;

三、ClickHouse更新数据为空报错

在ClickHouse中，如果更新数据时某个列为空，会报错。这是因为ClickHouse使用NULL作为无效值的标志，如果将NULL赋值给某个列，就会导致该列的值不再是有效值。这样会影响查询和执行数据变换操作的正确性。 要避免这种情况，可以在更新数据之前进行一些检查。例如可以使用assert函数或if函数判断数据是否合法，然后再进行更新操作。示例如下：

-- 创建一个表student
CREATE TABLE student
(
    id UInt32,
    name String,
    age Nullable(Int16),
    address Nullable(String)
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY id;

-- 假设id为1的学生的age和address字段为空
-- 使用if函数判断age和address是否为空，如果为空则填充缺省值
UPDATE student SET age = if(age IS NULL, 18, age),
address = if(address IS NULL, 'Beijing', address)
WHERE id = 1;

四、ClickHouse更新数据语句

ClickHouse的更新数据语句非常简单，语法与传统的SQL语句类似。下面是一些基本的示例：

-- 修改age字段
UPDATE test_table SET age = 18 WHERE name = 'Tom';

-- 修改多个字段
UPDATE test_table SET name = 'Lucy', age = 20 WHERE id = 1;

-- 使用计算表达式更新字段
UPDATE test_table SET age = age + 1 WHERE id BETWEEN 1 AND 10;

可以使用WHERE子句来限制更新的行。如果没有指定WHERE子句，则所有行都会被更新。

五、ClickHouse怎么更新数据

更新数据的方式有多种，可以手动输入UPDATE语句，也可以使用ETL工具或程序调用ClickHouse的API来进行更新。下面是一些常见的更新数据方式： 1. 使用ClickHouse的客户端工具，例如clickhouse-client或Tabix，手动输入UPDATE语句。 2. 使用ETL工具，例如Apache NiFi或Pentaho Data Integration，调用ClickHouse的JDBC驱动程序进行数据更新。 3. 使用程序调用ClickHouse的HTTP API接口，例如通过curl或Python requests库发送HTTP POST请求进行更新。 示例代码如下：

-- 使用clickhouse-client手动输入UPDATE语句
$ clickhouse-client --query "UPDATE test_table SET age = 18 WHERE id = 1;"

-- 使用NiFi调用ClickHouse的JDBC驱动程序
# ExecuteScript processor中的Python脚本
import jaydebeapi
import os

jarFile = os.path.join('/path/to/clickhouse-jdbc-driver', 'clickhouse-jdbc-0.1.jar')

conn = jaydebeapi.connect(
    'ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver',
    'jdbc:clickhouse://:8123/test',
    {'user': 'default', 'password': ''},
    jarFile)

cursor = conn.cursor()

sql = "UPDATE test_table SET age = 20 WHERE id = 1"

cursor.execute(sql)
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

-- 使用Python的requests库调用ClickHouse的HTTP API
import requests

data = {
    'query': 'UPDATE test_table SET age = 18 WHERE id = 1;'
}

response = requests.post('http://
   :8123/', data=data)

   
  

六、ClickHouse数据库查询

除了更新数据，ClickHouse还具有非常强大的查询功能。可以使用SELECT语句对数据进行查询和分析。ClickHouse的查询速度非常快，在海量数据的情况下也具有出色的查询性能。以下是一些基本的查询示例：

-- 查询test_table表中所有数据
SELECT * FROM test_table;

-- 查询test_table表中id为1的数据
SELECT * FROM test_table WHERE id = 1;

-- 查询test_table表中age大于等于18的数据
SELECT * FROM test_table WHERE age >= 18;

-- 查询test_table表中按照age字段降序排列的前10条数据
SELECT * FROM test_table ORDER BY age DESC LIMIT 10;

七、ClickHouse数据迁移

数据迁移是ClickHouse应用的一个重要部分，通常是将数据从一个ClickHouse集群或另一个数据库迁移到ClickHouse。以下是一些实现数据迁移的方法： 1. 使用ClickHouse提供的copy命令，将数据从CSV或TSV文件导入到ClickHouse。 2. 使用ClickHouse提供的kafka引擎，将数据从Kafka主题导入到ClickHouse。 3. 使用ETL工具，例如Apache NiFi或Pentaho Data Integration，调用ClickHouse的JDBC驱动程序进行数据迁移。 4. 使用程序调用ClickHouse的HTTP API接口，例如通过curl或Python requests库发送HTTP POST请求进行数据迁移。 以下是使用copy命令将数据从CSV文件导入到ClickHouse的示例：

-- 创建含有100万条记录的表test_table
CREATE TABLE test_table
(
    id UInt32,
    name String,
    age Int16,
    address String
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY id;

-- 准备要导入的数据文件sample.csv
-- 文件格式为id,name,age,address，例如：1,Tom,20,Beijing
-- 使用copy命令将数据从sample.csv导入到test_table表
-- 字段顺序必须与表定义的一致，字段数量和顺序不能不同
COPY test_table (id, name, age, address) FROM 'sample.csv' FORMAT CSV;

-- 查询test_table表中导入的数据
SELECT * FROM test_table;

八、ClickHouse删除数据库

如果不再需要某个ClickHouse数据库，可以使用DROP DATABASE语句将其删除。请注意，删除数据库将同时删除其中所有的表和数据。 以下是删除数据库的示例代码：

-- 删除名为test的数据库
DROP DATABASE test;

九、ClickHouse导出数据

可以使用ClickHouse提供的多种方式将数据导出到外部系统。例如使用copy命令将数据导出到CSV文件或使用HTTP API将数据以JSON格式导出到其他应用程序。以下是一些常见的导出数据方式： 1. 使用ClickHouse提供的copy命令，将数据从ClickHouse表导出到CSV或TSV文件。 2. 使用程序调用ClickHouse的HTTP API接口，例如通过curl或Python requests库发送HTTP GET请求进行数据导出。 3. 使用ETL工具，例如Apache NiFi或Pentaho Data Integration，调用ClickHouse的JDBC驱动程序进行数据导出。 以下是使用copy命令将数据从ClickHouse表导出到CSV文件的示例：

-- 创建含有100万条记录的表test_table
CREATE TABLE test_table
(
    id UInt32,
    name String,
    age Int16,
    address String
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY id;

-- 将test_table表中所有记录导出到sample.csv文件
COPY test_table TO 'sample.csv' FORMAT CSV;

-- 将sample.csv文件的内容打印到终端
cat sample.csv;

总结

本文详细介绍了ClickHouse更新数据的多个方面，包括性能、立即生效、空报错、语句、数据迁移、表删除和数据导出等。ClickHouse具有非常快的更新性能和查询性能，同时支持多种格式的数据导入和导出。这些特性使得ClickHouse成为处理海量数据和实时分析场景的有力工具。