clickhouse的嵌套数据结构Tuple、Array与Nested类型介绍和使用示例-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了clickhouse的嵌套数据结构Tuple、Array与Nested类型介绍和使用示例。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Tuple类型

Tuple是ClickHouse数据库中的一种数据类型，它允许在一个字段中存储由不同数据类型组成的元组(tuple)。
元组可以包含任意数量的值，并且每个值可以是不同的数据类型，如int、float、string、date等。
例如，以下是一个clickhouse Tuple类型的例子：
(1, 'John', 12.5, Date('2021-01-01'))

该元组包含四个值，分别是整数1，字符串’John’，浮点数12.5和日期型数据’2021-01-01’。这些值可以通过索引或字段名来访问。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-626753.html

Tuple类型可以用于存储数据结构复杂的数据，如JSON和XML数据。
此外，clickhouse的Tuple类型还可以用于支持复杂的查询和分析操作，例如在SELECT语句中使用子查询或嵌套查询，或在JOIN运算中使用多个字段来匹配复杂的条件等。

Array类型

Array类型表示一个包含多个相同类型元素的数组，可以通过索引访问其中的元素
Array类型就不详细讲了，之前写过一篇文章，有兴趣的可以点击看下
当需要处理数组结构时，可以使用Array类型，而当需要处理更复杂的数据结构时，可以使用Nested类型
通常，Nested类型比Array类型更加灵活，但是在性能方面可能会稍微慢一些。

Nested类型

ClickHouse中的Nested类型指的是复杂数据类型，它允许将多个数据类型组合成一种数据类型
Nested类型支持结构化数组、嵌套映射（Map）和嵌套集合（Set），可以方便地处理非标量类型的数据
Nested类型可以用于存储和查询具有嵌套结构的数据，例如JSON和XML格式的数据。它能够支持高效的查询和聚合操作，如对嵌套数组进行平均、求和、最大、最小等操作，对于分析大量结构化数据非常有效。
在使用Nested类型时，需要注意其与普通数据类型的不同之处，在查询语句中需要使用嵌套函数或语法。同时需要进行适当的数据类型转换和格式化操作，以确保数据的准确性和一致性。

使用示例

单独使用Tuple

具体SQL如下，包括建表、插入数据、查询
需要注意的点：
- 字段为Tuple类型时，里面要直接是数据类型，即tuple_col Tuple(String, UInt8)
- 插入时，只能是单个Tuple数据，不能为复数个，即(1, ('Alice', 20))

-- 建表
drop table if exists my_table_tuple;
CREATE TABLE my_table_tuple (
    id Int32,
    tuple_col Tuple(String, UInt8)
) ENGINE = MergeTree ORDER BY id;

-- 插入数据
INSERT INTO my_table_tuple VALUES
(1, ('Alice',  20)),(2, ('Bob',  35)),(3, ('Charlie',  40)),(4, ('David',  45));

-- 查询数据
SELECT * FROM my_table_tuple;
SELECT id, tuple_col.1 as name, tuple_col.2 as age  FROM my_table_tuple;
-- 注意，Tuple无法使用ARRAY JOIN，会执行报错
SELECT * FROM my_table_tuple ARRAY JOIN tuple_col;

下面2个截图，为上面2个可以执行成功的SQL的查询结果

数组嵌套 Array(Tuple)

数组类型，数组内为Tuple
具体SQL如下，包括建表、插入数据、查询
需要注意的点：
- 此时的Tuple允许定义字段名称，即Tuple( name String, age UInt8)
- 插入时，可以是单个Tuple数据，也可以是复数个，即(1, ['Alice','Bob'], [20, 35])
- 需要注意的是，不能像单个Tuple类型使用时写的('Bob', 35)，而是每个Tuple嵌套类型里的字段，都是一个数组，要作为数组插入
- 插入时，行和行之间的属性的个数可以不一致 ,但是当前行的Nested类型中的字段对应的数组内的数量要一致

-- 新建表
DROP table if exists  my_table_array_tuple;
CREATE TABLE my_table_array_tuple (
    id Int32,
    array_tuple Array(
        Tuple( name String, age UInt8)
    )
) ENGINE = MergeTree ORDER BY id;

-- 插入数据
INSERT INTO my_table_array_tuple VALUES
(1, ['Alice','Bob'], [20, 35]),
(2, ['Charlie', 'David', 'Tom'], [40, 45, 34]);

-- 这个插入数据的SQL执行失败，无法类似这样插入
INSERT INTO my_table_array_tuple VALUES
(3, [('Alice',  20),('Bob',  35)]),
(4, [('Charlie',  40),('David',  45)]);

-- 查询
SELECT * FROM my_table_array_tuple;
SELECT id, array_tuple.name, array_tuple.age  FROM my_table_array_tuple;
SELECT * FROM my_table_array_tuple ARRAY JOIN array_tuple;

上面三个查询SQL的查询结果，截图如下，其中前两个SQL执行结果一致
前两个查询结果为啥一致，为什么插入的时候是插入多个数组，看下create table执行后的表ddl就很明确了

-- `default`.my_table_array_tuple definition

CREATE TABLE default.my_table_array_tuple
(

    `id` Int32,

    `array_tuple.name` Array(String),

    `array_tuple.age` Array(UInt8)
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY id
SETTINGS index_granularity = 8192;

第三条SQL是使用了ARRAY JOIN，分行展开们我们需要的样子

Nested类型

类似Tuple，但是不一样，Tuple一次只能插入一个元祖，但Nested类型既可以插入一个Nested类型数据，也可以插入多个，用起来感觉类似Array(Tuple)
具体SQL如下，包括建表、插入数据、查询
需要注意的点：
- 与Array(Tuple)一样，此时的Nested也允许定义字段名称，即Nested( name String, age UInt8)
- 插入数据时，也需要遵循“嵌套类型里的每一个字段对应一个数组”
- 插入数据时，也需要遵循“单条记录内，嵌套类型每一个字段对应的值数量相同”，不同记录数量没有要求

-- 创建表
drop table if exists movies;
CREATE TABLE movies (
  title String,
  actors Nested(
    name String,
    age UInt8
  )
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY title;
-- 插入数据
INSERT INTO movies VALUES('Interstellar', ['Matthew McConaughey', 'Anne Hathaway'], [50, 38]);
INSERT INTO movies VALUES('The Dark Knight', ['Christian Bale', 'Heath Ledger', 'Aaron Eckhart'], [47, 28, 52]);
-- 查询
SELECT * FROM movies;
SELECT * FROM movies ARRAY JOIN actors;
-- 查询并求平均年龄
SELECT
	title,
	avg(actor.age) AS avg_age
FROM
	movies 
	ARRAY JOIN actors AS actor
GROUP BY
	title
ORDER BY
	title;

第一条SQL的执行结果如下：
这里看下使用Nested类型创建之后表的DDL，可以发现与Tuple没啥区别

-- `default`.movies definition

CREATE TABLE default.movies
(

    `title` String,

    `actors.name` Array(String),

    `actors.age` Array(UInt8)
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY title
SETTINGS index_granularity = 8192;

第二条SQL也是使用了ARRAY JOIN，执行结果如下：
第三条SQL，是查询评价年龄，是对嵌套类型里的一个字段进行运算。除了求平均，其他的函数运算也可以，聚合分组也可以

生产使用：分组查询

我们的安全指标表，需要存储道路级别安全指标和进口级别安全指标，建表语句（部分）如下：

-- radar.index_cycle_security definition

DROP table if exists radar.index_cycle_security;
CREATE TABLE radar.index_cycle_security
(

    `time_stamp` DateTime COMMENT '时间',

    `intersection_number` Int32 COMMENT '交叉口编号',

    `safety_factor` Float64 COMMENT '安全系数（根据下面4个安全评价参数加权计算，只计算整个路口的）',

    `phase_clearance_rate` Float64 COMMENT '相位清空率（路口）',

    `pedestrian_time_guarantee_rate` Float64 COMMENT '行人过街时间保障率（路口）',

    `pedestrian_illegal_rate` Float64 COMMENT '行人闯红灯违法率（路口）',

    `traffic_conflict` Int16 COMMENT '交通冲突次数（车道/方向）',
    
    `approach_index` Array(
    	Tuple(
    		`approach` String,
		
		    `pedestrian_time_guarantee_rate` Float64,
		
		    `pedestrian_illegal_rate` Float64 
        )
    )
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(time_stamp)
PRIMARY KEY time_stamp
ORDER BY (time_stamp, intersection_number)
SETTINGS index_granularity = 8192,
 old_parts_lifetime = 300,
 max_suspicious_broken_parts = 1000;
-- 显示表结构
desc radar.index_cycle_security;

现在我的业务查询需求，需要根据进口按列返回，SQL如下：

SELECT
	time_stamp ,
	approach_index.approach as approach, 
	approach_index.pedestrian_time_guarantee_rate as pedestrian_time_guarantee_rate,
	approach_index.pedestrian_illegal_rate as pedestrian_illegal_rate
FROM
	index_cycle_security ARRAY JOIN approach_index
where time_stamp = '2023-05-09 14:05:52'
order by time_stamp

查询时，使用ARRAY JOIN将嵌套结构分成一个个列，查询结果如下：
我也可以按照时间粒度聚合（使用toStartOfInterval），之后求平均值，SQL如下：

SELECT
	toStartOfInterval(time_stamp , INTERVAL 1 HOUR) as time_stamp2 ,
	approach_index.approach as approach, 
	round(avg(approach_index.pedestrian_time_guarantee_rate), 2) as pedestrianTimeGuaranteeRate,
	round(avg(approach_index.pedestrian_illegal_rate), 2) as pedestrianIllegalRate
FROM
	index_cycle_security ARRAY JOIN approach_index
where time_stamp > '2023-05-09 14:05:52'
GROUP BY time_stamp2, approach
order by time_stamp2 
limit 0,20