ClickHouse数据类型

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1. 整型

固定长度的整型，包括有符号整型或无符号整型。 整型范围（-2^(n-1) ~ 2^(n-1)-1）： Int8 - [-128 : 127] Int16 - [-32768 : 32767] Int32 - [-2147483648 : 2147483647] Int64 - [-9223372036854775808 : 9223372036854775807] 无符号整型范围（0~(2^n)-1）： UInt8 - [0 : 255] UInt16 - [0 : 65535] UInt32 - [0 : 4294967295] UInt64 - [0 : 18446744073709551615] **使用场景： 个数、数量、也可以存储型 id。 **

2. 浮点型

Float32 - float Float64 – double 建议尽可能以整数形式存储数据。例如，将固定精度的数字转换为整数值，如时间用毫秒为单位表示，因为浮点型进行计算时可能引起四舍五入的误差。

hadoop102 :) select 1-0.9;

SELECT 1 - 0.9

Query id: e741974d-f149-4162-9147-01c3a9981677

┌───────minus(1, 0.9)─┐
│ 0.09999999999999998 │
└─────────────────────┘

1 rows in set. Elapsed: 0.008 sec.

**使用场景：一般数据值比较小，不涉及大量的统计计算，精度要求不高的时候。比如 ** **保存商品的重量。 **

3. 布尔型

没有单独的类型来存储布尔值。可以使用 UInt8 类型，取值限制为 0 或 1。

4. Decimal 型

有符号的浮点数，可在加、减和乘法运算过程中保持精度。对于除法，最低有效数字会被丢弃（不舍入）。 有三种声明：

  • Decimal32(s)，相当于 Decimal(9-s,s)，有效位数为 1~9
  • Decimal64(s)，相当于 Decimal(18-s,s)，有效位数为 1~18
  • Decimal128(s)，相当于 Decimal(38-s,s)，有效位数为 1~38

s 标识小数位

123.123.123.123

decimal32(5)    ===>    整数+小数一共9位，小数部分有5位   123.12312
decimal64(5)    ===>    整数+小数一共18位，小数部分有5位   123.12312

使用场景： 一般金额字段、汇率、利率等字段为了保证小数点精度，都使用 Decimal 进行存储。

5. 字符串

**1）String ** 字符串可以任意长度的。它可以包含任意的字节集，包含空字节。

**2）FixedString(N) ** 固定长度 N 的字符串，N 必须是严格的正自然数。当服务端读取长度小于 N 的字符串时候，通过在字符串末尾添加空字节来达到 N 字节长度。 当服务端读取长度大于 N 的字符串时候，将返回错误消息。

与 String 相比，极少会使用 FixedString，因为使用起来不是很方便。

使用场景：名称、文字描述、字符型编码。 固定长度的可以保存一些定长的内容，比如一些编码，性别等但是考虑到一定的变化风险，带来收益不够明显，所以定长字符串使用意义有限。

6. 枚举类型

包括 Enum8 和 Enum16 类型。Enum 保存 ‘string’= integer 的对应关系。 Enum8 用 ‘String’= Int8 对描述。 Enum16 用 ‘String’= Int16 对描述。

**1）用法演示 ** 创建一个带有一个枚举 Enum8(‘hello’ = 1, ‘world’ = 2) 类型的列

hadoop102 :) CREATE TABLE t_enum
:-] (
:-]     x Enum8('hello' = 1, 'world' = 2)
:-] )
:-] ENGINE = TinyLog;

CREATE TABLE t_enum
(
    `x` Enum8('hello' = 1, 'world' = 2)
)
ENGINE = TinyLog

Query id: deb02552-6fb4-4836-b210-640211e9440b

Ok.

0 rows in set. Elapsed: 0.005 sec.

2）这个 x 列只能存储类型定义中列出的值：’hello’或’world’

hadoop102 :) select * from t_enum;

SELECT *
FROM t_enum

Query id: 5a0532b8-d186-4402-9491-8bd688693005

┌─x─────┐
│ hello │
│ world │
│ hello │
└───────┘

3 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.

3）如果尝试保存任何其他值，ClickHouse 抛出异常

hadoop102 :) insert into t_enum values('a');

INSERT INTO t_enum VALUES

Query id: bcbe515e-4247-4ecf-bb62-a6ca509d0aa0


Exception on client:
Code: 36. DB::Exception: Unknown element 'a' for enum: data for INSERT was parsed from query

Connecting to localhost:9000 as user default.
Connected to ClickHouse server version 21.7.3 revision 54449.

4）如果需要看到对应行的数值，则必须将 Enum 值转换为整数类型

hadoop102 :) SELECT CAST(x, 'Int8') FROM t_enum;

SELECT CAST(x, 'Int8')
FROM t_enum

Query id: 68450b03-5d18-4e3d-99e3-5d42451caa25

┌─CAST(x, 'Int8')─┐
│               1 │
│               2 │
│               1 │
└─────────────────┘

3 rows in set. Elapsed: 0.005 sec.

使用场景：对一些状态、类型的字段算是一种空间优化，也算是一种数据约束。但是实际使用中往往因为一些数据内容的变化增加一定的维护成本，甚至是数据丢失问题。所以谨慎使用。

7. 时间类型

目前 ClickHouse 有三种时间类型

  • Date 接受年-月-日的字符串比如 ‘2019-12-16’
  • Datetime 接受年-月-日 时:分:秒的字符串比如 ‘2019-12-16 20:50:10’
  • Datetime64 接受年-月-日 时:分:秒.亚秒的字符串比如‘2019-12-16 20:50:10.66’

日期类型，用两个字节存储，表示从 1970-01-01 (无符号) 到当前的日期值。 还有很多数据结构，可以参考官方文档：https://clickhouse.yandex/docs/zh/data_types/

8. 数组

Array(T)：由 T 类型元素组成的数组。 T 可以是任意类型，包含数组类型。 但不推荐使用多维数组，ClickHouse 对多维数组的支持有限。例如，不能在 MergeTree 表中存储多维数组。 （1）创建数组方式 1，使用 array 函数

hadoop102 :) SELECT array(1, 2) AS x, toTypeName(x) ;

SELECT
    [1, 2] AS x,
    toTypeName(x)

Query id: e0b7b306-a943-454d-9ac7-3118b4823d71

┌─x─────┬─toTypeName(array(1, 2))─┐
│ [1,2] │ Array(UInt8)            │
└───────┴─────────────────────────┘

1 rows in set. Elapsed: 0.014 sec.

（2）创建数组方式 2：使用方括号

hadoop102 :) SELECT [1, 2] AS x, toTypeName(x);

SELECT
    [1, 2] AS x,
    toTypeName(x)

Query id: cb94f85c-8946-4a36-8cdc-cc28d5c1e26d

┌─x─────┬─toTypeName([1, 2])─┐
│ [1,2] │ Array(UInt8)       │
└───────┴────────────────────┘

1 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.

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