Tuple(T1, T2, …)

元素元组，每个元素都有一个单独的类型。元组必须至少包含一个元素。

元组用于临时列分组。在查询中使用IN表达式时，以及指定lambda函数的某些形式参数时，可以对列进行分组。有关更多信息，请参阅IN操作符和高阶函数部分。

元组可以是查询的结果。在这种情况下，对于JSON以外的文本格式，值在括号中以逗号分隔。在JSON格式中，元组作为数组输出(在方括号中)。

FixedString(N)

固定长度的N字节字符串(既不是字符也不是码点)。

要声明FixedString类型的列，请使用以下语法:

<column_name> FixedString(N)

Map(key, value)

Map(key, value) 数据类型存储 key:value 键值对。

Date

自1970-01-01以来的天数存储在两个字节中(unsigned)。允许在Unix时代开始后将值存储到编译阶段的常量(目前,这是在2149年之前,但最终完全支持的年份为2148)。

支持的取值范围:[1970-01-01,2149-06-06]。

存储日期值时不带时区。

Date32

一个日期。支持与DateTime64相同的日期范围。以本机字节顺序存储为有符号32位整数，其值表示自1970-01-01以来的天数(0表示1970-01-01，负值表示1970年之前的天数)。

DateTime

允许存储瞬间的时间，可以表示为日历日期和一天的时间。

DateTime([timezone])

支持的取值范围:[1970-01-01 00:00:00,2106-02-07 06:28:15]。

精度:1秒。

使用摘要

时间点被保存为Unix时间戳，与时区或夏令时无关。时区影响DateTime类型的值如何以文本格式显示，以及如何解析指定为字符串的值(’ 2020-01-01 05:00:01 ')。

与时区无关的Unix时间戳存储在表中，时区用于在数据导入/导出期间将其转换为文本格式或返回文本格式，或者用于对值进行日历计算(例如:toDate, toHour函数等)。时区不存储在表的行中(或结果集中)，而是存储在列元数据中。

支持的时区列表可以在IANA时区数据库中找到，也可以通过SELECT * FROM system.time_zones查询。这份列表也可以在维基百科上找到。

在创建表时，可以显式地为DateTime类型列设置时区。例如:DateTime('UTC')。如果没有设置时区，ClickHouse将使用服务器设置或ClickHouse服务器启动时操作系统设置中的时区参数值。

如果在初始化数据类型时没有显式设置时区，则clickhouse-client默认应用服务器时区。要使用客户端时区，请使用--use_client_time_zone参数运行clickhouse-client。

ClickHouse根据date_time_output_format设置的值输出值。默认为YYYY-MM-DD hh:mm:ss文本格式。此外，还可以使用formatDateTime函数更改输出。

在向ClickHouse插入数据时，可以根据date_time_input_format设置的值，使用不同格式的日期和时间字符串。

DateTime64

允许存储时间上的瞬间，可以表示为日历日期和一天的时间，具有定义的亚秒精度

精度大小(precision):10^-precision精度秒。取值范围:[0,9]。通常使用- 3(毫秒)，6(微秒)，9(纳秒)。

DateTime64(precision, [timezone])

在内部，将数据存储为自epoch start (1970-01-01 00:00:00 UTC)以来的一些’ ticks '作为Int64。刻度分辨率由precision参数决定。此外，DateTime64类型可以存储整个列相同的时区，这会影响DateTime64类型的值如何以文本格式显示，以及如何解析指定为字符串的值(’ 2020-01-01 05:00:01.000 ')。时区不存储在表的行中(或结果集中)，而是存储在列元数据中。具体请参见DateTime。

支持的取值范围:[1900-01-01 00:00:00,2299-12-31 23:59:59.99999999]

注:最大值精度为8。如果使用9位(纳秒)的最大精度，则支持的最大值为UTC时间的222-04-11 23:47:16。

Enum

由命名值(named values)组成的枚举类型。

命名值可以声明为'string' = integer 对或'string'名称。ClickHouse仅存储数字，但支持通过名称对值进行操作。

ClickHouse支持:

• 8 bit Enum。最多可以包含256个[- 128,127]范围内的枚举值。
• 16-bit Enum。它最多可以包含65536个在[-32768,32767]范围内枚举的值。

ClickHouse在插入数据时自动选择Enum类型。您还可以使用Enum8或Enum16类型来确定存储的大小。

用例

下面我们创建一个列类型为Enum8('hello' = 1， 'world' = 2)的表:

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

类似地，您可以省略数字。ClickHouse将自动分配连续的数字。默认从1开始分配号码。

CREATE TABLE t_enum
(
    x Enum('hello', 'world')
)
ENGINE = TinyLog

您还可以为名字指定合法的起始编号。

CREATE TABLE t_enum
(
    x Enum('hello' = 1, 'world')
)
ENGINE = TinyLog

CREATE TABLE t_enum
(
    `x` Enum8('hello' = -129, 'world')
)
ENGINE = TinyLog

Query id: d68d56f5-1aa9-4d5b-8b34-a9dfef6b84a6


Elapsed: 0.287 sec. 

Received exception from server (version 24.2.1):
Code: 69. DB::Exception: Received from localhost:9000. DB::Exception: Value -129 for element 'hello' exceeds range of Enum8. (ARGUMENT_OUT_OF_BOUND)

列x只能存储类型定义中列出的值:'hello'或'world'。如果您尝试保存任何其他值，ClickHouse将引发异常。自动选择此Enum的8位大小。

INSERT INTO t_enum VALUES ('hello'), ('world'), ('hello')

INSERT INTO t_enum FORMAT Values

Query id: b73e8f46-02e5-4196-832f-17f5353eecfe

Ok.
Exception on client:
Code: 691. DB::Exception: Unknown element 'a' for enum: while executing 'FUNCTION if(isNull(_dummy_0) : 3, defaultValueOfTypeName('Enum8(\'hello\' = 1, \'world\' = 2)') :: 2, _CAST(_dummy_0, 'Enum8(\'hello\' = 1, \'world\' = 2)') :: 4) -> if(isNull(_dummy_0), defaultValueOfTypeName('Enum8(\'hello\' = 1, \'world\' = 2)'), _CAST(_dummy_0, 'Enum8(\'hello\' = 1, \'world\' = 2)')) Enum8('hello' = 1, 'world' = 2) : 1': While executing ValuesBlockInputFormat: data for INSERT was parsed from query. (UNKNOWN_ELEMENT_OF_ENUM)

当从表中查询数据时，ClickHouse从Enum中输出字符串值。

SELECT * FROM t_enum

如果需要看到行的对应数字，则必须将Enum值强制转换为整数类型。

SELECT CAST(x, 'Int8') FROM t_enum

要在查询中创建Enum值，还需要使用CAST。

SELECT toTypeName(CAST('a', 'Enum(\'a\' = 1, \'b\' = 2)'))

一般规则及用法

每个值被分配一个范围在-128…127用于Enum8 或在-32768…32767用于Enum16。所有的字符串和数字必须是不同的。允许使用空字符串。如果指定了这种类型(在表定义中)，则数字可以按任意顺序排列。然而，顺序并不重要。

Enum中的字符串和数字值都不能为NULL。

Enum可以包含为Nullable类型。因此，如果使用查询创建一个表

CREATE TABLE t_enum_nullable
(
    x Nullable( Enum8('hello' = 1, 'world' = 2) )
)
ENGINE = TinyLog

不仅可以存储'hello'和'world'，还可以存储NULL。

INSERT INTO t_enum_nullable Values('hello'),('world'),(NULL)

在RAM中，Enum列的存储方式与对应数值的Int8或Int16相同。

当以文本形式读取时，ClickHouse将值解析为字符串，并从Enum值集合中搜索相应的字符串。如果没有找到，则抛出异常。当以文本格式读取时，将读取字符串并查找相应的数值。如果没有找到，将抛出异常。当以文本形式写入时，它将值写入相应的字符串。如果列数据包含垃圾(不是来自有效集合的数字)，则抛出异常。当以二进制形式读写时，它的工作方式与Int8和Int16数据类型相同。隐式默认值是数字最小的值。

在ORDER BY、GROUP BY、IN、DISTINCT等操作期间，Enum 的行为与相应的数字相同。例如，ORDER BY按数字排序。相等和比较操作符在enum上的工作方式与在底层数值上的工作方式相同。

枚举值不能与数字进行比较。枚举可以与常量字符串进行比较。如果比较的字符串不是Enum的有效值，则会引发异常。IN操作符支持左边的Enum和右边的一组字符串。字符串是对应Enum的值。

大多数数值和字符串操作不是为Enum值定义的，例如向Enum中添加数字或将字符串连接到Enum中。然而，Enum有一个自然的toString函数来返回它的字符串值。

枚举值也可以使用toT函数转换为数字类型，其中T是数字类型。当T对应于枚举的底层数字类型时，这种转换是零代价的。如果只更改了一组值，则可以使用ALTER零代价更改Enum类型。可以使用ALTER添加和删除Enum的成员(只有当被删除的值从未在表中使用过时，删除是安全的)。作为保护措施，更改先前定义的Enum成员的数值将引发异常。

使用ALTER，可以将Enum8更改为Enum16，反之亦然，就像将Int8更改为Int16一样。

Nullable(T)

允许存储特殊标记(NULL)，表示“缺失值”，与T允许的正常值一起。例如，Nullable(Int8)类型列可以存储Int8类型的值，而没有值的行将存储NULL。

T不能是任何复合数据类型Array, Map和Tuple，但复合数据类型可以包含Nullable类型值，例如Array(Nullable(Int8))。

Nullable类型字段不能包含在表索引中。

NULL是任何Nullable类型的默认值，除非在ClickHouse服务器配置中另有指定。

存储特点

为了在表列中存储Nullable类型的值，ClickHouse除了使用带值的普通文件外，还使用带NULL掩码的单独文件。掩码文件(masks file)中的条目允许ClickHouse区分每个表行对应数据类型的NULL和默认值。由于有一个额外的文件，Nullable列比类似的普通列消耗更多的存储空间。

使用Nullable几乎总是会对性能产生负面影响，在设计数据库时请记住这一点。

Finding NULL

可以通过使用null子列来查找列中的NULL值，而无需读取整个列。如果对应的值为NULL，则返回1，否则返回0。

例子：

CREATE TABLE nullable (`n` Nullable(UInt32)) ENGINE = MergeTree ORDER BY tuple();

INSERT INTO nullable VALUES (1) (NULL) (2) (NULL);

SELECT n.null FROM nullable;

Array(T)

T类型项的数组，起始数组索引为1。T可以是任何数据类型，包括数组。

Creating an Array

你可以使用一个函数来创建一个数组:

array(T)

也可以使用方括号。

[]

例子：

SELECT array(1, 2) AS x, toTypeName(x)

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

使用

在动态创建数组时，ClickHouse自动将参数类型定义为可以存储所有列出的参数的最窄的数据类型。如果存在任何Nullable或文字NULL值，则数组元素的类型也变为Nullable。

如果ClickHouse不能确定数据类型，它会生成一个异常。例如，当尝试同时创建字符串和数字的数组时(SELECT array(1， 'a'))就会发生这种情况。

自动数据类型检测的示例:

SELECT array(1, 2, NULL) AS x, toTypeName(x)

数组大小

可以通过使用size0子列来查找数组的大小，而无需读取整个列。对于多维数组，您可以使用sizeN -1，其中N是所需的维度。

例子：

CREATE TABLE t_arr (`arr` Array(Array(Array(UInt32)))) ENGINE = MergeTree ORDER BY tuple();

INSERT INTO t_arr VALUES ([[[12, 13, 0, 1],[12]]]);

SELECT arr.size0, arr.size1, arr.size2 FROM t_arr;

UUID

UUID (Universally Unique Identifier)是一个16字节的值，用于标识记录。有关uuid的详细信息，请参见Wikipedia。

虽然存在不同的UUID变体(请参阅此处)，但ClickHouse并不验证插入的UUID是否符合特定的变体。UUIDs 在内部被视为16个随机字节的序列，在SQL级别具有8-4-4-4-12表示。

UUID值示例:

61f0c404-5cb3-11e7-907b-a6006ad3dba0

默认UUID为全零。例如，当插入一条新记录但没有指定UUID列的值时，使用它:

00000000-0000-0000-0000-000000000000

生成UUID

ClickHouse提供generateUUIDv4函数来生成随机的UUID版本4值。

使用示例

Example 1：
这个示例演示了如何创建一个包含UUID列的表，以及如何向表中插入一个值。

CREATE TABLE t_uuid (x UUID, y String) ENGINE=TinyLog

INSERT INTO t_uuid SELECT generateUUIDv4(), 'Example 1'

SELECT * FROM t_uuid

Example 2：
在本例中，插入记录时没有指定UUID列值，即插入默认的UUID值:

INSERT INTO t_uuid (y) VALUES ('Example 2')

SELECT * FROM t_uuid

限制

UUID数据类型只支持String数据类型也支持的函数(例如min、max和count)。

算术运算(例如abs)或聚合函数(例如sum和avg)不支持UUID数据类型。

Float32, Float64

如果您需要精确的计算，特别是如果您处理需要高精度的财务或业务数据，则应该考虑使用Decimal。float可能导致不准确的结果，如下所示:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS float_vs_decimal
(
my_float Float64,
my_decimal Decimal64(3)
)Engine=MergeTree ORDER BY tuple()

---

INSERT INTO float_vs_decimal SELECT round(randCanonical(), 3) AS res, res FROM system.numbers LIMIT 1000000; # Generate 1 000 000 random number with 2 decimal places and store them as a float and as a decimal

---

SELECT sum(my_float), sum(my_decimal) FROM float_vs_decimal;
500279.56300000014 500279.563

---

SELECT sumKahan(my_float), sumKahan(my_decimal) FROM float_vs_decimal;
500279.563 500279.563

别名：

• Float32 — FLOAT, REAL, SINGLE.
• Float64 — DOUBLE, DOUBLE PRECISION.

在创建表时，可以设置浮点数的数值参数(例如FLOAT(12)， FLOAT(15,22)， DOUBLE(12)， DOUBLE(4,18))，但ClickHouse会忽略它们。

使用浮点数

使用浮点数进行计算可能会产生舍入误差。

SELECT 1 - 0.9

• 计算结果取决于计算方法(计算机系统的处理器类型和体系结构)。
• 浮点计算可能会产生诸如无穷大(Inf)和“非数字”(NaN)之类的数字。在处理计算结果时应考虑到这一点。
• 从文本解析浮点数时，结果可能不是最接近的机器可表示的数字。

NaN and Inf

与标准SQL相比，ClickHouse支持以下类型的浮点数:

• Inf – Infinity.

SELECT 0.5 / 0

• -Inf — Negative infinity.

SELECT -0.5 / 0

• NaN — Not a number.

SELECT 0 / 0

Bool

bool类型在内部存储为UInt8。可能的值是true (1)， false(0)。

select true as col, toTypeName(col);

select true == 1 as col, toTypeName(col);

CREATE TABLE test_bool
(
    `A` Int64,
    `B` Bool
)
ENGINE = Memory;

INSERT INTO test_bool VALUES (1, true),(2,0);

JSON

这个特性是实验性的，还不能用于生产。如果您需要使用JSON文档，请考虑使用本指南。

在单列中存储JavaScript对象表示法(JSON)文档。

JSON is an alias for Object('json').

JSON数据类型是一个过时的特性。不要使用它。如果您想使用它，请设置allow_experimental_object_type = 1。

Example 1：

创建一个带有JSON列的表，并将数据插入其中:

CREATE TABLE json
(
    o JSON
)
ENGINE = Memory

INSERT INTO json VALUES ('{"a": 1, "b": { "c": 2, "d": [1, 2, 3] }}')

SELECT o.a, o.b.c, o.b.d[3] FROM json

Example 2：
为了能够创建有序的MergeTree族表，必须将排序键提取到其列中。例如，插入一个JSON格式的HTTP访问日志压缩文件:

CREATE TABLE logs
(
    timestamp DateTime,
    message JSON
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY timestamp

INSERT INTO logs
SELECT parseDateTimeBestEffort(JSONExtractString(json, 'timestamp')), json
FROM file('access.json.gz', JSONAsString)

显示JSON列

在显示JSON列时，ClickHouse默认只显示字段值(因为在内部，它被表示为一个元组)。你也可以通过设置output_format_json_named_tuples_as_objects = 1来显示字段名:

SET output_format_json_named_tuples_as_objects = 1

SELECT * FROM json FORMAT JSONEachRow

Map(key, value)

Map(key, value) 数据类型存储 key:value 键值对.

参数

• key — The key part of the pair. String, Integer, LowCardinality, FixedString, UUID, Date, DateTime, Date32, Enum.
• value — The value part of the pair. Arbitrary type, including Map and Array.

要从a Map('key'， 'value')列中获取值，请使用a['key']语法。这种查找现在以线性复杂度工作。

例子

考虑表:

CREATE TABLE table_map (a Map(String, UInt64)) ENGINE=Memory;
INSERT INTO table_map VALUES ({'key1':1, 'key2':10}), ({'key1':2,'key2':20}), ({'key1':3,'key2':30});

选择所有的key2值:

SELECT a['key2'] FROM table_map;

如果Map()列中没有这样的``，查询将为数值返回零、空字符串或空数组。

insert into table_map values ({'key1':4, 'key2': 40})
insert into table_map values ({'key1':4, 'key3': 40})

select a['key2'] from table_map

将元组转换为映射类型

你可以使用CAST函数将Tuple()转换为Map():

SELECT CAST(([1, 2, 3], ['Ready', 'Steady', 'Go']), 'Map(UInt8, String)') AS map;

Map.keys 和Map.values 子列

为了优化Map列处理，在某些情况下可以使用keys 和values 子列，而不是读取整个列。

Example：

CREATE TABLE t_map (`a` Map(String, UInt64)) ENGINE = Memory;

INSERT INTO t_map VALUES (map('key1', 1, 'key2', 2, 'key3', 3));

SELECT a.keys FROM t_map;

SELECT a.values FROM t_map;

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LowCardinality

将其他数据类型的内部表示更改为字典编码。

LowCardinality(data_type)

• data_type - String、FixedString、Date、DateTime和数字(Decimal除外)。LowCardinality对于某些数据类型不是有效的，请参见 allow_suspicious_low_cardinality_types 设置说明。

LowCardinality是改变数据存储方法和数据处理规则的上层结构。ClickHouse对LowCardinality-columns应用字典编码。对许多应用程序来说，使用字典编码的数据可以显著提高SELECT查询的性能。

使用LowCardinality数据类型的效率取决于数据多样性。如果字典包含少于10,000个不同的值，那么ClickHouse通常显示出更高的数据读取和存储效率。如果字典包含超过100,000个不同的值，那么与使用普通数据类型相比，ClickHouse的性能可能会更差。

在处理字符串时，考虑使用LowCardinality而不是Enum。LowCardinality在使用中提供了更大的灵活性，并且通常显示相同或更高的效率。

例子

创建一个LowCardinality列的表:

CREATE TABLE lc_t
(
    `id` UInt16,
    `strings` LowCardinality(String)
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY id

相关设置和函数

Settings:

• low_cardinality_max_dictionary_size
• low_cardinality_use_single_dictionary_for_part
• low_cardinality_allow_in_native_format
• allow_suspicious_low_cardinality_types
• output_format_arrow_low_cardinality_as_dictionary

Functions:

• toLowCardinality
  将输入参数转换为相同数据类型的LowCardinality版本。

要从LowCardinality数据类型转换数据，请使用CAST函数。例如，CAST(x as String)。

toLowCardinality(expr)