码农知识堂 - 1000bd
  •   Python
  •   PHP
  •   JS/TS
  •   JAVA
  •   C/C++
  •   C#
  •   GO
  •   Kotlin
  •   Swift
  • ClickHouse(20)ClickHouse集成PostgreSQL表引擎详细解析


    目录
    • PostgreSQL
      • 创建一张表
      • 实施细节
      • 用法示例
    • 资料分享
    • 系列文章
      • clickhouse系列文章

    PostgreSQL

    PostgreSQL 引擎允许 ClickHouse 对存储在远程 PostgreSQL 服务器上的数据执行 SELECT 和 INSERT 查询.

    创建一张表

    CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
    (
    name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [TTL expr1],
    name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [TTL expr2],
    ...
    ) ENGINE = PostgreSQL('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[, `schema`]);

    表结构可以与 PostgreSQL 源表结构不同:

    • 列名应与 PostgreSQL 源表中的列名相同,但您可以按任何顺序使用其中的一些列。
    • 列类型可能与源表中的列类型不同。 ClickHouse尝试将数值映射到ClickHouse的数据类型。
    • 设置 external_table_functions_use_nulls 来定义如何处理 Nullable 列. 默认值是 1, 当设置为 0 时 - 表函数将不会使用 nullable 列,而是插入默认值来代替 null. 这同样适用于数组数据类型中的 null 值.

    引擎参数

    • host:port — PostgreSQL 服务器地址.
    • database — 数据库名称.
    • table — 表名称.
    • user — PostgreSQL 用户.
    • password — 用户密码.
    • schema — Non-default table schema. 可选.

    实施细节

    在 PostgreSQL 上的 SELECT 查询以 COPY (SELECT ...) TO STDOUT 的方式在只读 PostgreSQL 事务中运行,每次 SELECT 查询后提交。

    简单的 WHERE 子句,如=,!=,>,>=,<,<=,和IN是在PostgreSQL 服务器上执行。

    所有的连接、聚合、排序、IN [ array ]条件和LIMIT采样约束都是在 PostgreSQL 的查询结束后才在ClickHouse中执行的。

    在 PostgreSQL 上的 INSERT 查询以 COPY "table_name" (field1, field2, ... fieldN) FROM STDIN 的方式在 PostgreSQL 事务中运行,每条 INSERT 语句后自动提交。

    PostgreSQL 的 Array 类型会被转换为 ClickHouse 数组。

    !!! info "Note"
    要小心 - 一个在 PostgreSQL 中的数组数据,像type_name[]这样创建,可以在同一列的不同表行中包含不同维度的多维数组。但是在 ClickHouse 中,只允许在同一列的所有表行中包含相同维数的多维数组。

    支持设置 PostgreSQL 字典源中 Replicas 的优先级。地图中的数字越大,优先级就越低。最高的优先级是 0。

    在下面的例子中,副本example01-1有最高的优先级。

    <postgresql>
    <port>5432port>
    <user>clickhouseuser>
    <password>qwertypassword>
    <replica>
    <host>example01-1host>
    <priority>1priority>
    replica>
    <replica>
    <host>example01-2host>
    <priority>2priority>
    replica>
    <db>db_namedb>
    <table>table_nametable>
    <where>id=10where>
    <invalidate_query>SQL_QUERYinvalidate_query>
    postgresql>
    source>

    用法示例

    PostgreSQL 中的表:

    postgres=# CREATE TABLE "public"."test" (
    "int_id" SERIAL,
    "int_nullable" INT NULL DEFAULT NULL,
    "float" FLOAT NOT NULL,
    "str" VARCHAR(100) NOT NULL DEFAULT '',
    "float_nullable" FLOAT NULL DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (int_id));
    CREATE TABLE
    postgres=# INSERT INTO test (int_id, str, "float") VALUES (1,'test',2);
    INSERT 0 1
    postgresql> SELECT * FROM test;
    int_id | int_nullable | float | str | float_nullable
    --------+--------------+-------+------+----------------
    1 | | 2 | test |
    (1 row)

    ClickHouse 中的表, 从上面创建的 PostgreSQL 表中检索数据:

    CREATE TABLE default.postgresql_table
    (
    `float_nullable` Nullable(Float32),
    `str` String,
    `int_id` Int32
    )
    ENGINE = PostgreSQL('localhost:5432', 'public', 'test', 'postges_user', 'postgres_password');
    SELECT * FROM postgresql_table WHERE str IN ('test');
    ┌─float_nullable─┬─str──┬─int_id─┐
    │ ᴺᵁᴸᴸ │ test │ 1 │
    └────────────────┴──────┴────────┘

    使用非默认的模式:

    postgres=# CREATE SCHEMA "nice.schema";
    postgres=# CREATE TABLE "nice.schema"."nice.table" (a integer);
    postgres=# INSERT INTO "nice.schema"."nice.table" SELECT i FROM generate_series(0, 99) as t(i)
    CREATE TABLE pg_table_schema_with_dots (a UInt32)
    ENGINE PostgreSQL('localhost:5432', 'clickhouse', 'nice.table', 'postgrsql_user', 'password', 'nice.schema');

    资料分享

    ClickHouse经典中文文档分享

    系列文章

    clickhouse系列文章

    • ClickHouse(01)什么是ClickHouse,ClickHouse适用于什么场景
    • ClickHouse(02)ClickHouse架构设计介绍概述与ClickHouse数据分片设计
    • ClickHouse(03)ClickHouse怎么安装和部署
    • ClickHouse(04)如何搭建ClickHouse集群
    • ClickHouse(05)ClickHouse数据类型详解
    • ClickHouse(06)ClickHouse建表语句DDL详细解析
    • ClickHouse(07)ClickHouse数据库引擎解析
    • ClickHouse(08)ClickHouse表引擎概况
    • ClickHouse(09)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之MergeTree详细解析
    • ClickHouse(10)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之ReplacingMergeTree详细解析
    • ClickHouse(11)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之SummingMergeTree详细解析
    • ClickHouse(12)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之AggregatingMergeTree详细解析
    • ClickHouse(13)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之CollapsingMergeTree详细解析
    • ClickHouse(14)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之VersionedCollapsingMergeTree详细解析
    • ClickHouse(15)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之GraphiteMergeTree详细解析
    • ClickHouse(16)ClickHouse日志表引擎Log详细解析
    • ClickHouse(17)ClickHouse集成JDBC表引擎详细解析
    • ClickHouse(18)ClickHouse集成ODBC表引擎详细解析
    • ClickHouse(19)ClickHouse集成Hive表引擎详细解析
    • ClickHouse(20)ClickHouse集成PostgreSQL表引擎详细解析
    • ClickHouse(21)ClickHouse集成Kafka表引擎详细解析
    • ClickHouse(22)ClickHouse集成HDFS表引擎详细解析
    • ClickHouse(23)ClickHouse集成Mysql表引擎详细解析
  • 相关阅读:
    数学基础(三)PCA原理与推导
    SAP 电商云 Spartacus UI SiteContextUrlParams 的实现明细介绍
    内网渗透——macOS上搭建Web服务器
    解决vscode中git push/pull需要输入用户名和密码的问题
    Python基础——函数(一)
    读书笔记_小米创业思考
    leetcode刷题:哈希表07 (三数之和)
    @Autowired注解底层是如何实现的
    【SA8295P 源码分析】100 - 获取 88Q5152 Switch Port1、Port2 端口的主从模式 / 传输速率 / 链路状态
    C++-字符串处理函数-查找-截取-分割-替换-删除-格式化-与数值互转-拼接-正则表达式-常用功能
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/the-pig-of-zf/p/17941212
  • 最新文章
  • 攻防演习之三天拿下官网站群
    数据安全治理学习——前期安全规划和安全管理体系建设
    企业安全 | 企业内一次钓鱼演练准备过程
    内网渗透测试 | Kerberos协议及其部分攻击手法
    0day的产生 | 不懂代码的"代码审计"
    安装scrcpy-client模块av模块异常,环境问题解决方案
    leetcode hot100【LeetCode 279. 完全平方数】java实现
    OpenWrt下安装Mosquitto
    AnatoMask论文汇总
    【AI日记】24.11.01 LangChain、openai api和github copilot
  • 热门文章
  • 十款代码表白小特效 一个比一个浪漫 赶紧收藏起来吧!!!
    奉劝各位学弟学妹们,该打造你的技术影响力了!
    五年了,我在 CSDN 的两个一百万。
    Java俄罗斯方块,老程序员花了一个周末,连接中学年代!
    面试官都震惊,你这网络基础可以啊!
    你真的会用百度吗?我不信 — 那些不为人知的搜索引擎语法
    心情不好的时候,用 Python 画棵樱花树送给自己吧
    通宵一晚做出来的一款类似CS的第一人称射击游戏Demo!原来做游戏也不是很难,连憨憨学妹都学会了!
    13 万字 C 语言从入门到精通保姆级教程2021 年版
    10行代码集2000张美女图,Python爬虫120例,再上征途
Copyright © 2022 侵权请联系2656653265@qq.com    京ICP备2022015340号-1
正则表达式工具 cron表达式工具 密码生成工具

京公网安备 11010502049817号