ClickHouse Cloud 快速入门 - ClickHouse Documentation

要快速轻松地开始使用 ClickHouse，最简单的方法是在 ClickHouse Cloud 中创建一个新的服务。在本快速入门指南中，我们将通过三个简单步骤帮你完成设置。

创建 ClickHouse 服务

要在 ClickHouse Cloud 中创建免费的 ClickHouse 服务，您只需按以下步骤注册：

在注册页面创建账户
您可以选择使用电子邮箱注册，或通过 Google SSO、Microsoft SSO、AWS Marketplace、Google Cloud 或 Microsoft Azure 注册
如果您使用电子邮箱和密码注册，请记得在接下来的 24 小时内通过发送到您邮箱中的链接验证邮箱地址
使用您刚创建的用户名和密码登录

登录后，ClickHouse Cloud 会启动引导向导，带您完成新 ClickHouse 服务的创建。选择要部署服务的区域，并为新服务命名：
默认情况下，新 organization 会使用 Scale tier，并创建 3 个副本，每个副本配备 4 个 vCPUs 和 16 GiB RAM。垂直自动扩缩容在 Scale tier 中默认启用。您稍后可以在“Plans”页面更改 organization tier。如有需要，您可以通过指定副本扩缩容的最小和最大规格来自定义服务资源。准备就绪后，选择 Create service。
恭喜！您的 ClickHouse Cloud 服务现已启动并运行，引导流程也已完成。继续阅读，了解如何开始摄取和查询数据。

连接到 ClickHouse

有 2 种方式可连接到 ClickHouse：

使用我们的 Web 版 SQL 控制台连接
通过您的应用连接

使用 SQL 控制台连接

为了快速上手，ClickHouse 提供了一个 Web 版 SQL 控制台；完成引导设置后，您将被重定向到该控制台。创建一个查询选项卡，并输入一个简单查询，以验证连接是否正常工作：

SHOW databases

你应该会在列表中看到 4 个数据库，以及你另外添加的任何数据库。
就是这样——你已经可以开始使用新的 ClickHouse 服务了！

连接你的应用

点击导航菜单中的“连接”按钮。系统会打开一个模态窗口，其中会显示你的服务凭据，并提供一组说明，指导你如何通过相应的接口或语言客户端进行连接。
如果你找不到所需的语言客户端，可以查看我们的 Integrations 列表。

添加数据

有了数据，ClickHouse 才能发挥更大的价值！添加数据的方式有多种，其中大多数可通过导航菜单中的数据源页面进行操作。
您可以使用以下方法上传数据：

配置 ClickPipe，开始从 S3、Postgres、Kafka、GCS 等数据源摄取数据
使用 SQL 控制台
使用 ClickHouse 客户端
上传文件 - 支持的格式包括 JSON、CSV 和 TSV
通过文件 URL 上传数据

ClickPipes

ClickPipes 是一个托管集成平台，让您只需点击几下按钮，即可轻松从多种数据源摄取数据。ClickPipes 专为最苛刻的工作负载而设计，其强健且可扩展的架构可确保稳定的性能与可靠性。ClickPipes 既适用于长期流式摄取场景，也支持一次性数据加载任务。

使用 SQL 控制台添加数据

与大多数数据库管理系统一样，ClickHouse 将表按逻辑分组到数据库中。使用 CREATE DATABASE 命令在 ClickHouse 中创建新数据库：

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS helloworld

运行以下命令，在 helloworld 数据库中创建一个名为 my_first_table 的表：

CREATE TABLE helloworld.my_first_table
(
    user_id UInt32,
    message String,
    timestamp DateTime,
    metric Float32
)
ENGINE = MergeTree()
PRIMARY KEY (user_id, timestamp)

在上面的示例中，my_first_table 是一个包含四列的 MergeTree 表：

user_id：32 位无符号整数 (UInt32)
message：String 数据类型，可替代其他数据库系统中的 VARCHAR、BLOB、CLOB 等类型
timestamp：日期时间值，表示某一时间点
metric：32 位浮点数 (Float32)

表引擎表引擎决定：

数据如何存储以及存储在何处
支持哪些查询
数据是否会被复制

可选的表引擎有很多，但对于单节点 ClickHouse 服务器上的简单表，MergeTree 通常是首选。

主键简介

在继续之前，有必要先了解 ClickHouse 中主键的工作原理 (其实现方式可能会让你感到意外！) ：

ClickHouse 中表的主键对表中的每一行而言都不是唯一的

ClickHouse 表的主键决定了数据写入磁盘时的排序方式。每 8,192 行或 10MB 的数据 (称为索引粒度) 会在主键索引文件中创建一条记录。这一粒度概念形成了一个稀疏索引，可轻松装入内存，而每个粒度则代表执行 SELECT 查询时所处理的最小列数据单元。主键可以通过 PRIMARY KEY 参数来定义。如果定义表时未指定 PRIMARY KEY，则键默认为 ORDER BY 子句中指定的 Tuple。如果同时指定了 PRIMARY KEY 和 ORDER BY，则主键必须是排序键的子集。主键同时也是排序键，即由 (user_id, timestamp) 构成的 Tuple。因此，每个列文件中存储的数据将先按 user_id 排序，再按 timestamp 排序。如需深入了解 ClickHouse 核心概念，请参阅 “核心概念”。

向表中插入数据

您可以在 ClickHouse 中使用熟悉的 INSERT INTO TABLE 命令，但需要了解的是，每次向 MergeTree 表插入数据时，都会在存储中创建一个分片。

ClickHouse 最佳实践每个批次插入大量行——一次可插入数万行甚至数百万行。无需担心——ClickHouse 可以轻松处理这种规模的数据——而且只需向你的服务发送更少的写请求，就能帮你省钱。

即便是简单的示例，我们也一次插入多行数据：

INSERT INTO helloworld.my_first_table (user_id, message, timestamp, metric) VALUES
    (101, 'Hello, ClickHouse!',                                 now(),       -1.0    ),
    (102, 'Insert a lot of rows per batch',                     yesterday(), 1.41421 ),
    (102, 'Sort your data based on your commonly-used queries', today(),     2.718   ),
    (101, 'Granules are the smallest chunks of data read',      now() + 5,   3.14159 )

请注意，timestamp 列是通过各种 Date 和 日期时间 函数填充的。ClickHouse 提供了数百个实用函数，您可以在函数部分中查看。

验证操作是否成功：

SELECT * FROM helloworld.my_first_table

使用 ClickHouse 命令行客户端添加数据

您也可以使用名为 clickhouse client 的命令行工具连接到您的 ClickHouse Cloud 服务。点击左侧菜单中的 Connect 查看相关详情。在弹出的对话框中，从下拉列表中选择 Native：

安装 ClickHouse。
运行以下命令，并将其中的主机名、用户名和密码替换为你自己的值：

./clickhouse client --host HOSTNAME.REGION.CSP.clickhouse.cloud \
--secure --port 9440 \
--user default \
--password <password>

如果出现笑脸提示符，说明您已准备好运行查询了！

:)

试着运行以下查询：

SELECT *
FROM helloworld.my_first_table
ORDER BY timestamp

注意，返回的响应以整洁的表格格式呈现：

┌─user_id─┬─message────────────────────────────────────────────┬───────────timestamp─┬──metric─┐
│     102 │ Insert a lot of rows per batch                     │ 2022-03-21 00:00:00 │ 1.41421 │
│     102 │ Sort your data based on your commonly-used queries │ 2022-03-22 00:00:00 │   2.718 │
│     101 │ Hello, ClickHouse!                                 │ 2022-03-22 14:04:09 │      -1 │
│     101 │ Granules are the smallest chunks of data read      │ 2022-03-22 14:04:14 │ 3.14159 │
└─────────┴────────────────────────────────────────────────────┴─────────────────────┴─────────┘

4 rows in set. Elapsed: 0.008 sec.

添加 FORMAT 子句，以指定 ClickHouse 支持的多种输出格式之一：

SELECT *
FROM helloworld.my_first_table
ORDER BY timestamp
FORMAT TabSeparated

在上述查询中，输出结果以制表符分隔的格式返回：

Query id: 3604df1c-acfd-4117-9c56-f86c69721121

Insert a lot of rows per batch      2022-03-21 00:00:00     1.41421
Sort your data based on your commonly-used queries  2022-03-22 00:00:00     2.718
Hello, ClickHouse!  2022-03-22 14:04:09     -1
Granules are the smallest chunks of data read       2022-03-22 14:04:14     3.14159

rows in set. Elapsed: 0.005 sec.

要退出 clickhouse client，输入 exit 命令：

exit

上传文件

初次使用数据库时，一个常见的操作是将本地文件中的数据导入数据库。我们在线提供了一些样本数据供您导入，这些数据代表点击流数据，包含用户 ID、访问的 URL 以及事件的时间戳。假设我们有一个名为 data.csv 的 CSV 文件，其内容如下：

data.csv

102,This is data in a file,2022-02-22 10:43:28,123.45
101,It is comma-separated,2022-02-23 00:00:00,456.78
103,Use FORMAT to specify the format,2022-02-21 10:43:30,678.90

以下命令会将数据插入 my_first_table：

./clickhouse client --host HOSTNAME.REGION.CSP.clickhouse.cloud \
--secure --port 9440 \
--user default \
--password <password> \
--query='INSERT INTO helloworld.my_first_table FORMAT CSV' < data.csv

请注意，如果从 SQL 控制台进行查询，现在可以看到新行已出现在表中：

IP 访问列表过滤在继续之前，建议先设置 IP 访问列表过滤。更多详情，请参阅”设置 IP 过滤器”。

下一步？

教程将指导你向表中插入 200 万行数据，并编写一些分析查询
我们提供了一份示例数据集列表，并附有如何插入这些数据集的说明
查看我们关于 ClickHouse 快速入门的 12 分钟视频
如果你的数据来自外部数据源，请查看我们的集成指南合集，了解如何连接消息队列、数据库、管道等
如果你正在使用 UI/BI 可视化工具，请查看将 UI 连接到 ClickHouse 的用户指南
关于主键的用户指南涵盖了你需要了解的全部内容，包括主键及其定义方式

​使用 SQL 控制台连接

​连接你的应用

​ClickPipes

​使用 SQL 控制台添加数据

​主键简介

​向表中插入数据

​使用 ClickHouse 命令行客户端添加数据

​上传文件

​下一步？

使用 SQL 控制台连接

连接你的应用

ClickPipes

使用 SQL 控制台添加数据

主键简介

向表中插入数据

使用 ClickHouse 命令行客户端添加数据

上传文件

下一步？