介绍
基本上来说传统关系型数据库(以 MySQL 为例)的 SQL 语句，ClickHouse 基本都支持， 这里不会从头讲解 SQL 语法只介绍 ClickHouse 与标准 SQL(MySQL)不一致的地方。
DDL相关语句
//手动合并optimize table t_order_mt2 final;
//包含二级稀疏索引
create table t_order_mt2 (
id Uint32,
sku_id String,
total_amount Decimal(16,2),
create_time Datetime,
index a total_amount type minmax granularitys
) engine = mergeTree|ReplacingMergeTree(根据入参字段做去重依据，如果没有参数以最后一条数据为准)
parition by toYYYYMMDD(create_time)
primary by (id,sku_id)
order by (id,sku_id)
settings index_granulrity = 8192;
//包含数据过期时间TTL（表级别和字段级别）
create table t_order_mt2 (
id Uint32,
sku_id String,
total_amount Decimal(16,2) TTL create_time+interval 10 second,//秒、分、时、天、月、年等都可以
create_time Datetime,
index a total_amount type minmax granularitys
) engine = mergeTree
parition by toYYYYMMDD(create_time)
primary by (id,sku_id)
order by (id,sku_id)
//具体字段设置TTL也可以写在最后
TTL total_amount + interval 10 second;
alter table t_order_mt2 modify TTL create_time+interval 10 second;
alter table t_order_mt2 modify column total_amount Decimal(16,2) TTL create_time+interval 10 second;
//合并引擎/去重引擎表/聚合引擎(根据order by字段进行group by进行参数字段聚合，其他字段保存最早的数据)
create table t_order_mt2 (
id Uint32,
sku_id String,
total_amount Decimal(16,2),
create_time Datetime
) engine = mergeTree/ReplacingMergeTree(根据入参字段做去重依据，如果没有参数以最后一条数据为准)/SummingMergeTree(依据参数字段进行聚合，可多个)
parition by toYYYYMMDD(create_time)
primary by (id,sku_id)
order by (id,sku_id)
settings index_granulrity = 8192;
1 Insert
基本与标准 SQL(MySQL)基本一致
(1)标准
insert into [table_name] values(...),(....)
(2)从表到表的插入
insert into [table_name] select a,b,c from [table_name_2]
2 Update 和 Delete
ClickHouse 提供了 Delete 和 Update 的能力，这类操作被称为 Mutation |/mju?’te??(?)n/| (突变)查询，它可以看做 Alter 的一种。
虽然可以实现修改和删除，但是和一般的 OLTP 数据库不一样，Mutation 语句是一种很“重”的操作，而且不支持事务。
“重”的原因主要是每次修改或者删除都会导致放弃目标数据的原有分区，重建新分区。所以尽量做批量的变更，不要进行频繁小数据的操作。
(1)删除操作
alter table t_order_smt **delete** where sku_id ='sku_001';
(2)修改操作
alter table t_order_smt update total_amount=toDecimal32(2000.00,2) where id=102;
由于操作比较“重”，所以 Mutation 语句分两步执行，同步执行的部分其实只是进行新增数据新增分区和并把旧分区打上逻辑上的失效标记。直到触发分区合并的时候，才会删除旧数据释放磁盘空间，一般不会开放这样的功能给用户，由管理员完成。
3 查询操作
ClickHouse 基本上与标准 SQL 差别不大
-
? 支持子查询
-
? 支持 CTE(Common Table Expression 公用表表达式 with 子句)
-
? 支持各种JOIN，但是JOIN操作无法使用缓存，所以即使是两次相同的JOIN语句，ClickHouse 也会视为两条新 SQL
A join B 将B表加载到缓存中，然后再和A表一一匹配
-
? 窗口函数(官方正在测试中…)
-
? 不支持自定义函数
-
? GROUP BY 操作增加了 with rollup\with cube\with total 用来计算小计和总计。
(1)插入数据
alter table t_order_mt delete where 1=1;
insert into t_order_mt values (101,'sku_001',1000.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(101,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(103,'sku_004',2500.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(104,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(105,'sku_003',600.00,'2020-06-02 12:00:00'),
(106,'sku_001',1000.00,'2020-06-04 12:00:00'),
(107,'sku_002',2000.00,'2020-06-04 12:00:00'),
(108,'sku_004',2500.00,'2020-06-04 12:00:00'),
(109,'sku_002',2000.00,'2020-06-04 12:00:00'),
(110,'sku_003',600.00,'2020-06-01 12:00:00');
(2)with rollup:从右至左去掉维度进行小计
select id , sku_id,sum(total_amount) from t_order_mt group by id,sku_id with rollup;
(3)with cube : 从右至左去掉维度进行小计，再从左至右去掉维度进行小计
select id , sku_id,sum(total_amount) from t_order_mt group by id,sku_id with cube;
(4)with totals: 只计算合计
select id , sku_id,sum(total_amount) from t_order_mt group by id,sku_id with totals;
4 alter 操作
同 MySQL 的修改字段基本一致
1)新增字段
alter table **tableName** add column **newcolname** String after col1;
2)修改字段类型
alter table tableName modify column newcolname String;
3)删除字段
alter table tableName drop column newcolname;
5 导出数据
clickhouse-client --query "select * from t_order_mt where
create_time='2020-06-01 12:00:00'" --format CSVWithNames>
/opt/module/data/rs1.csv
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