服务名称 功能相关 参考文档链接 关系数据库MySQL版 DTS可支持关系数据库MySQL版进行迁移、同步操作，包括：MySQL到MySQL、PostgreSQL及ClickHouse的迁移，MySQL到MySQL的单向、双向同步。 关系数据库PostgreSQL版 DTS可支持关系数据库PostgreSQL版进行迁移、同步操作，包括：PostgreSQL到PostgreSQL、MySQL的迁移，PostgreSQL到PostgreSQL的单向、双向同步。 关系数据库SQL Server版 DTS可支持关系数据库SQL Server版进行迁移、同步操作，包括：SQL Server到SQL Server、PostgreSQL的迁移，SQL Server到SQL Server的同步。 文档数据库（DDS） DTS可支持文档数据库（DDS）进行迁移、同步操作，包括：MongoDB/DDS 到MongoDB/DDS的迁移和同步。 云数据库ClickHouse DTS可支持将MySQL数据库迁移到ClickHouse。 虚拟私有云 虚拟私有云，为云服务器、云容器、云数据库等云上资源构建隔离、私密的虚拟网络环境。 弹性IP 弹性IP是可以独立申请的公网IP地址，将弹性IP和DTS实例绑定，可使用DTS进行公网数据库迁移、同步。 数据管理服务 使用数据管理服务，通过专业优质的可视化操作界面，提高数据管理工作的效率和安全。 云审计 对接云审计服务，对DTS关键操作记录提供收集、存储和查询功能，可用于支撑合规审计、安全分析、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 标签管理 对接标签管理，对DTS实例绑定标签，便于对实例进行查找与筛选，实现更快捷的管理。

MySQL 云数据库ClickHouse TINY Int8 SHORT Int16 INT24 Int32 LONG UInt32 LONGLONG UInt64 FLOAT Float32 DOUBLE Float64 DECIMAL, NEWDECIMAL Decimal DATE, NEWDATE Date DATETIME, TIMESTAMP DateTime DATETIME2, TIMESTAMP2 DateTime64 YEAR UInt16 TIME Int64 ENUM Enum STRING String VARCHAR, VARSTRING String BLOB String GEOMETRY String BINARY FixedString BIT UInt64 SET UInt64

本页面介绍云数据库ClickHouse如何通过JDBC进行连接。 本节以JAVA语言为示例演示JDBC连接云数据库ClickHouse。 添加依赖 java ru.yandex.clickhouse clickhousejdbc 0.3.1 以下代码演示了如何使用 JDBC 驱动连接实例。示例代码包含五个方法，init方法获取数据库连接，close方法关闭连接，insertData方法插入数据，selectData表示查询数据，conditionsQuery为条件查询示例。 import org.junit.jupiter.api.Test; import ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDataSource; import ru.yandex.clickhouse.settings.ClickHouseProperties; import java.sql.Connection; import java.sql.Date; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.ResultSetMetaData; import java.sql.SQLException; import java.sql.Timestamp; import java.util.Arrays; import java.util.UUID; public class SomeTest { // 数据库连接地址 public static final String URL "jdbc:clickhouse://IP:PORT/default"; // 数据库账户名 public static final String USER "USERNAME"; // 数据库账户密码 public static final String PASSWORD "PASSWORD"; public static Connection connection null; // 初始化 public static Connection init() throws SQLException { ClickHouseProperties props new ClickHouseProperties(); props.setConnectionTimeout(600); props.setSessionId(UUID.randomUUID().toString()); props.setUser(USER); props.setPassword(PASSWORD); props.setMaxExecutionTime(300); ClickHouseDataSource dataSource new ClickHouseDataSource(URL, props); return dataSource.getConnection(); } public static void close() { try { if (connection ! null) { connection.close(); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } @Test public void createDatabase() { // 如果是集群创建数据库需要加上 ON CLUSTER 集群名 try { connection init(); ResultSet rs null; boolean result connection.createStatement().execute( "create database test;"); System.out.println( "result:"+result); rs connection.createStatement().executeQuery( "SHOW databases;"); while (rs.next()) { String name rs.getString( "name"); System.out.println(name); } } catch (Exception ex) { ex.printStackTrace(); } finally { close(); } } @Test public void createTable() { ResultSet rs null; try { connection init(); boolean result connection.createStatement().execute( "CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.demolocal "+ " (tsdate Date, tsdatetime DateTime, userid Int64, eventtype String, siteid Int64) " + " ENGINE MergeTree() PARTITION BY tsdate " + " ORDER BY (tsdate, toStartOfHour(tsdatetime), siteid, eventtype) " + " SETTINGS indexgranularity 8192;"); System.out.println( " create table success !" +result); rs connection.createStatement().executeQuery( "SELECT COUNT () FROM test.demolocal "); while (rs.next()) { Long count rs.getLong( "COUNT()"); System.out.println(count); } } catch (Exception ex) { ex.printStackTrace(); } finally { close(); } } @Test public void selectData() throws SQLException { ResultSet rs null; try { connection init(); rs connection.createStatement().executeQuery( "select from test.demolocal;"); ResultSetMetaData rsmd rs.getMetaData(); int columnCount rsmd.getColumnCount(); System.out.println( "总列数：" +columnCount); int rowCont 0; while (rs.next()) { String id rs.getString( "CounterID"); String createtime rs.getString( "StartDate"); String comment rs.getString( "UserID"); System.out.println( " CounterID: " +id + ",StartDate: " +createtime + " ,UserID: " +comment); rowCont++; } System.out.println( "总行数：" + rowCont); } finally { if (rs ! null) { rs.close(); } close(); } } @Test public void insertData() throws SQLException { ResultSet rs null; try { connection init(); PreparedStatement pstmt connection.prepareStatement( "INSERT INTO test.demolocal(tsdate, " + " tsdatetime, userid, eventtype, siteid)VALUES( ?, ?, ?, ? ,? )"); for (int i 0; i < 20 ; i++){ pstmt.setDate(1, new Date(System.currentTimeMillis() i 86400000)); pstmt.setTimestamp(2, new Timestamp(System.currentTimeMillis())); pstmt.setLong(3, i 1000L); pstmt.setString(4, "event type" + i); pstmt.setLong(5, i 10 + 1000L); pstmt.addBatch(); } int[] result pstmt.executeBatch(); System.out.println( "executeBatch result : " +Arrays.toString(result)); rs connection.createStatement().executeQuery( "select from test.demolocal;"); int rowCont 0; while (rs.next()) { Date tsDate rs.getDate( "tsdate"); Timestamp tsDateTime rs.getTimestamp( "tsdatetime"); Long userId rs.getLong( "userid "); String eventType rs.getString( "eventtype"); Long siteId rs.getLong( "siteid"); System.out.println( " tsDate: " + tsDate.toString() + ",tsDateTime: " +tsDateTime.toString() " ,userId: " +userId + ",eventType: " +eventType + " ,siteId: " +siteId); rowCont++; } System.out.println( " 总行数： " +rowCont); } finally { if (rs ! null) { rs.close(); } } } @Test public void conditionsQuery() throws SQLException { ResultSet rs null; try { connection init(); String queryStr " SELECT tsdate AS ts, AVG (userid) AS userIdAvg FROM test.demolocal WHERE tsdate " " BETWEEN '20200924' AND '20201012' GROUP BY ts; "; rs connection.createStatement().executeQuery(queryStr); while (rs.next()) { Date ts rs.getDate( "ts"); Long userIdAvg rs.getLong( "userIdAvg"); System.out.println( " ts: " +ts.toString() + ",userIdAvg: " +userIdAvg); } } finally { if (rs ! null) { rs.close(); } close(); } } }

云数据库ClickHouse系统策略 云数据库ClickHouse默认提供三种系统策略供用户选择，策略仅包括数据库管理控制台内的相关功能权限，涉及订单下单等非管理控制台的权限还需进行相应的权限配置。 三种默认策略分别是管理员策略（clickhouse admin），使用者策略（clickhouse user），浏览者策略（clickhouse viewer），三种策略的权限模型具体如下： 权限名称 admin user viewer 查询实例列表 Y Y Y 编辑可维护时间 Y Y 编辑重启时间 Y Y 修改实例名称 Y Y 创建并绑定标签 Y Y 绑定已有标签 Y Y 解绑标签 Y Y 删除标签 Y Y 查看实例详情 Y Y Y 获取节点状态 Y Y Y 重启所有节点 Y Y 按节点类型重启 Y Y 重启节点 Y Y 创建账号 Y 查询用户账号列表 Y Y Y 查询用户权限 Y Y Y 查询用户权限列表 Y Y Y 查询用户表 Y Y Y 更新用户权限 Y 重置用户密码 Y 删除用户账号 Y 解绑用户账号 Y 修改用户限制 Y Y 查询实例所有集群 Y Y Y 查询指定集群所有数据库 Y Y Y 执行SQL Y Y 查询指定集群和数据库下的所有表 Y Y Y 查询指定表的结构 Y Y Y 查询表分布 Y Y Y 查询正在执行的进程 Y Y Y Kill正在执行的线程 Y Y 慢查询 Y Y Y 查询监控指标 Y Y Y 查询用户配置 Y Y Y 查询配置修改历史 Y Y Y 通过ID查询配置 Y Y Y 更新配置 Y Y 查询数据库那能够升级的版本 Y Y Y 数据库版本升级 Y Y 查询所有elb Y Y Y 查询elb详情 Y Y Y 绑定elb Y Y 解绑elb Y Y

本页面介绍云数据库ClickHouse在安全上的表现。 云数据库ClickHouse是一个高性能、可扩展的列式数据库管理系统，专为大规模数据分析和实时查询而设计。它具有出色的查询性能、高度并行化的架构以及卓越的数据压缩能力。云数据库ClickHouse支持标准SQL查询语言，并提供了各种强大的功能和灵活的数据处理选项，使用户能够快速分析大规模数据集。无论是在数据仓库、日志分析、实时报表还是大数据分析等领域，云数据库ClickHouse都是一个强大而可靠的选择。 为了保障操作安全、数据安全及服务运行安全，支撑客户安全有序开展业务活动，天翼云禁止运维人员删除资源时同时删除实例和备份数据，禁止运维人员未经客户书面授权，接入客户数据库实例，禁止运维人员对客户数据进行处理和转移。 云数据库ClickHouse为保障租户数据库的可靠性和安全性提供了多个特性，如VPC、安全组等功能。这些特性可以帮助租户更好地管理和保护其数据库。 网络隔离 云数据库ClickHouse实例运行在独立的 VPC 内，该VPC不与其他实例共享。在创建完实例后，云数据库ClickHouse会为租户分配此子网的 IP 地址，用于连接数据库。云数据库ClickHouse实例运行在租户独立的虚拟私有云内，可提升云数据库ClickHouse实例的安全性。 存储隔离 存储资源按照租户维度进行分配，每个租户的实例与其他租户的实例是相互独立的，并且有资源隔离，互不影响。

产品突出优势 云数据库ClickHouse专为大规模数据分析而设计，它以卓越的性能和可扩展性著称，能够处理海量数据，并以极快的速度进行查询。 数据压缩：除了高效通用压缩编解码器之外，云数据库ClickHouse还提供针对不同类型数据的专用编码器，使数据在磁盘空间和CPU消耗之间取得平衡。 磁盘存储：云数据库ClickHouse适用于传统磁盘存储系统，提供更低的存储成本，但也能充分利用SSD和内存等资源（如果可用）。 多核并行处理：云数据库ClickHouse充分利用服务器上的所有可用资源，以最自然的方式并行处理大型查询。 SQL支持：云数据库ClickHouse在很多情况下与ANSI SQL标准一致，为用户提供熟悉和强大的查询语言。 实时数据更新：云数据库ClickHouse支持定义主键，数据以增量方式有序存储在MergeTree中，以便快速范围查询。这意味着数据可以持续高效地写入表中，而不需要任何锁定操作。 向量化引擎：为了更有效地利用CPU，云数据库ClickHouse不仅按列存储数据，还按照向量（列的一部分）进行处理，提高处理效率。 增强性能与云优势 天翼云数据库ClickHouse具备以下增强性能与云优势： 弹性扩展：在公有云环境中，用户可以根据实际需求轻松增加计算节点和存储容量，以适应数据规模和查询负载的变化。 自动化管理：公有云平台提供了自动化的管理工具和服务，使得云数据库ClickHouse的部署、配置和维护变得更加简单。用户可以利用云平台的管理功能，轻松管理云数据库ClickHouse集群，减少了繁琐的操作和手动配置的工作量。 弹性存储：公有云平台提供了灵活的存储选项，包括标准存储和高性能存储，以满足不同的性能和成本需求。用户可以根据数据访问模式和业务需求选择适当的存储类型，从而实现性能和成本的最佳平衡。 安全性和合规性：公有云平台提供了严格的安全性措施和合规性标准，保护云数据库ClickHouse中的数据安全。用户可以通过公有云的身份验证、访问控制和加密功能，确保数据在传输和存储过程中的安全性，满足行业和法规的合规性要求。 通过结合公有云的特点，云数据库ClickHouse在可扩展性、可靠性、弹性存储和安全性等方面为用户提供了更加灵活和可信赖的解决方案。同时，利用公有云平台的自动化和管理功能，用户可以更轻松地部署和运维云数据库ClickHouse，并专注于数据分析和业务价值的提升。

本页面介绍云数据库ClickHouse的功能特性。 云数据库ClickHouse具备丰富的功能特性，包括灵活配置、极简快速部署、便捷运维和安全可靠性。 灵活配置 云数据库ClickHouse提供了灵活的配置选项，让用户能够根据具体业务需求进行定制。通过在线选择单副本或双副本架构，以及按需扩容云数据库ClickHouse节点和磁盘，用户能够灵活应对不同规模和性能要求的业务场景。 极简快速部署 借助云数据库ClickHouse控制台，用户可以快速搭建云数据库ClickHouse集群，无需关注底层设施和繁琐的部署流程。这种部署方式降低了学习成本，大大提高了生产效率，让用户能够更快地开始数据分析工作。 便捷运维 云数据库ClickHouse控制台提供了直观的可视化监控功能，使用户能够实时查看集群的运行状况。此外，用户还可以通过控制台轻松查看和分析集群中的SQL查询语句，帮助优化查询性能和调整数据库配置，从而实现更加便捷的运维管理。 安全可靠 云数据库ClickHouse采用多租户资源隔离策略，确保数据的安全性和隐私性。它提供了企业级的安全功能，包括身份验证、访问控制和数据加密等。此外，云数据库ClickHouse还具备针对人为错误的故障安全机制，以及VPC私有网络隔离，为数据访问提供多重安全保障，保证数据的安全可靠性。 综上所述，云数据库ClickHouse通过灵活配置、极简快速部署、便捷运维和安全可靠性等特性，为用户提供了强大而可信赖的数据分析解决方案。无论是处理大规模数据还是保障数据安全，云数据库ClickHouse都能够满足用户的需求，并提供卓越的性能和可靠性。

本页面介绍云数据库ClickHouse的实践教程。 本页面以UK property prices和Brown University Benchmark数据集为例，演示了如何将测试数据集导入云数据库ClickHouse并进行数据检索与分析。 准备工作 在开始测试之前，需要完成以下准备工作： 1. 创建了目标云数据库ClickHouse实例。详细的操作步骤，请参考创建实例。 2. 创建了用于目标云数据库ClickHouse集群的数据库账号和密码。详细的操作步骤，请参考创建账号。 3. 确保导入数据及执行命令的机器可以连接到云数据库ClickHouse实例。 4. 根据云数据库ClickHouse集群的版本，下载并安装相应版本的clickhouseclient工具。 步骤说明 1. 打开命令行终端，并进入clickhouseclient工具所在的目录。 2. 使用clickhouseclient连接到云数据库ClickHouse集群，使用先前创建的数据库账号进行身份验证。 3. 下载相应数据集，这些数据集可以从开源网站获取。 4. 将数据集导入到云数据库ClickHouse集群中，可以使用clickhouseclient的导入命令进行数据导入。 5. 进行数据分析与查询，可以执行各种查询语句，比较查询性能指标如查询时间、吞吐量等。 通过执行以上步骤，您可以将测试数据集导入到云数据库ClickHouse中，并进行性能测试以评估系统的查询性能和吞吐量。 UK property prices数据集 该数据集包含有关英格兰和威尔士的房地产交易价格的数据，从1995年开始提供，未压缩形式下数据集的大小约为4 GiB（在云数据库ClickHouse中仅占用约278 MiB）。

本页面介绍云数据库ClickHouse的应用场景。 云数据库ClickHouse常应用于OLAP场景，用户行为分析、BI报表、监控系统、特征分析等。 用户行为分析系统 云数据库ClickHouse可用于实时筛选和群体画像，通过对海量明细日志记录的自定义条件过滤，深入探查用户行为。它还能构建用户来源分析系统，跟踪各渠道的页面浏览量(PV)和独立访客数(UV)等关键指标。 BI报表 云数据库ClickHouse使得构建实时交互式查询报表成为可能，能够实时分析订单、收入、用户数等核心业务指标。即使在数亿至数百亿记录规模和数百个维度的大宽表下，云数据库ClickHouse仍能以通常在100毫秒以内的响应时间，实现自由查询和探索式分析，帮助挖掘业务价值。 监控系统 云数据库ClickHouse可用于监控视频播放质量、CDN质量、系统服务报错信息等各种指标。通过与可视化工具结合，实现监控大盘功能，提供对关键指标的实时监测和可视化展示。 特征分析 利用云数据库ClickHouse对大数据量进行聚合计算，可以提取出有价值的特征。这种特征分析能够帮助识别和理解数据中的模式、趋势和关联性，为业务决策提供更深入的洞察。 云数据库ClickHouse在这些应用场景中具备强大的处理能力和高效的查询性能，为用户提供快速、准确和灵活的数据分析解决方案，帮助他们从数据中发现有价值的信息，优化业务决策和提升竞争优势。

本页面介绍云数据库ClickHouse的可视化工具。 云数据库ClickHouse有许多可视化工具可以帮助您查询、分析和可视化数据。以下是一些常用的云数据库ClickHouse可视化工具： 可视化工具 功能简述 Tabix Tabix是一款功能强大的Web界面工具，提供直观的数据查询和可视化功能。它支持图表、仪表盘、过滤器、导出数据等功能，使您能够轻松地探索和分析云数据库ClickHouse数据。 Metabase Metabase是一款开源的数据分析和可视化工具，可以与云数据库ClickHouse无缝集成。它提供直观的界面和丰富的可视化选项，使您能够创建仪表盘、查询数据、生成报表等。 Superset Superset是一款强大的数据探索和可视化平台，支持多种数据源，包括云数据库ClickHouse。它提供丰富的可视化图表选项、仪表盘和数据切片功能，让您可以轻松地分析和可视化云数据库ClickHouse数据。 Grafana Grafana是一款流行的开源数据可视化和监控工具，它支持多种数据源，包括云数据库ClickHouse。Grafana提供了丰富的图表和仪表盘选项，可帮助您实时监控和可视化云数据库ClickHouse数据。 Redash Redash是一款开源的数据查询和可视化工具，支持多种数据源，包括云数据库ClickHouse。它提供了直观的查询界面和灵活的可视化选项，使您能够以交互方式探索和展示云数据库ClickHouse数据。 这些可视化工具都提供了直观的界面和丰富的功能，可以根据您的需求选择适合的工具来查询、分析和可视化云数据库ClickHouse数据。

参数 描述 虚拟私有云 云数据库ClickHouse实例所在的虚拟专用网络，可以对不同业务进行网络隔离。您需要创建或选择所需的虚拟私有云。如何创建虚拟私有云，请参见《虚拟私有云用户指南》中的“创建虚拟私有云基本信息及默认子网”。 如果没有可选的虚拟私有云，云数据库ClickHouse默认为您分配资源。 须知 ：目前云数据库ClickHouse实例创建完成后不支持切换虚拟私有云，请谨慎选择所属虚拟私有云。 子网 通过子网提供与其他网络隔离的、可以独享的网络资源，以提高网络安全性。子网在可用区内才会有效，创建云数据库ClickHouse实例的子网默认开启DHCP功能，不可关闭。 创建实例时云数据库ClickHouse会自动为您配置内网地址，您也可输入子网号段内未使用的内网地址，实例创建成功后该内网地址可修改。 内网安全组 内网安全组限制实例的安全访问规则，加强云数据库ClickHouse与其他服务间的安全访问。请确保所选取的内网安全组允许客户端访问数据库实例。 如果不创建内网安全组或没有可选的内网安全组，云数据库ClickHouse服务默认为您分配内网安全组资源。

参数 描述 虚拟私有云 云数据库ClickHouse实例所在的虚拟专用网络，可以对不同业务进行网络隔离。您需要创建或选择所需的虚拟私有云。如何创建虚拟私有云，请参见《虚拟私有云用户指南》中的“创建虚拟私有云基本信息及默认子网”。 如果没有可选的虚拟私有云，云数据库ClickHouse默认为您分配资源。 须知 ：目前云数据库ClickHouse实例创建完成后不支持切换虚拟私有云，请谨慎选择所属虚拟私有云。 子网 通过子网提供与其他网络隔离的、可以独享的网络资源，以提高网络安全性。子网在可用区内才会有效，创建云数据库ClickHouse实例的子网默认开启DHCP功能，不可关闭。 创建实例时云数据库ClickHouse会自动为您配置内网地址，您也可输入子网号段内未使用的内网地址，实例创建成功后该内网地址可修改。 内网安全组 内网安全组限制实例的安全访问规则，加强云数据库ClickHouse与其他服务间的安全访问。请确保所选取的内网安全组允许客户端访问数据库实例。 如果不创建内网安全组或没有可选的内网安全组，云数据库ClickHouse服务默认为您分配内网安全组资源。

创建云数据库ClickHouse实例后，可以通过登录数据库管理服务DMS对数据库进行数据管理、用户授权、SQL审计、数据可视化等管理操作。本文为您介绍如何通过数据库管理服务DMS登录云数据库ClickHouse。 数据管理服务（Data Management Service，DMS）是异构数据库的一站式、全生命周期管理平台，为企业提供统一数据资产视图、统一数据库开发规范、统一数据安全策略、统一变更管控标准，让数据库的使用更高效、更安全、更规范。更多DMS信息，请参见DMS产品定义。 前提条件 已创建云数据库ClickHouse实例 已创建数据库用户 操作步骤 1. 在天翼云官网首页的顶部菜单栏，选择产品 > 数据库 > 分析型数据库> 云数据库ClickHouse ，进入云数据库ClickHouse产品页面。然后单击管理控制台，进入数据库实例列表。 2. 选择如下一种方式，进入数据库管理服务DMS。 方法一：在实例列表上方，单击进入数据管理服务，进入到DMS管理控制台，然后填写登录数据库的数据库账号和密码，即可登录DMS。 方法二：在实例列表中，找到目标实例，选择操作 列的更多 > 登录数据库，即可进入该实例的DMS登录页面。

本页面介绍如何通过MySQL客户端连接云数据库ClickHouse。 要通过MySQL客户端连接云数据库ClickHouse，可以使用云数据库ClickHouse的MySQL协议接口。下面是连接步骤： 1. 确保已安装MySQL客户端，例如MySQL命令行客户端或MySQL Workbench。 2. 打开MySQL客户端，并使用以下命令连接到云数据库ClickHouse： mysql h P u p 其中： 是云数据库ClickHouse的主机名或IP地址。 是云数据库ClickHouse的端口号，默认为9004。 是连接云数据库ClickHouse的用户名。 3. 输入密码时，按照提示输入相应的密码。 4. 连接成功后，您可以使用标准的MySQL语法执行查询和操作云数据库ClickHouse。 注意 尽管云数据库ClickHouse提供了MySQL协议接口，但它并不完全支持所有MySQL特性和语法。某些高级功能和语法可能不被支持或有所限制。因此，在连接和操作云数据库ClickHouse时，请确保使用与云数据库ClickHouse兼容的MySQL语法和功能。

本页面介绍了如何从MySQL迁移数据。 前提条件 1. 创建了目标云数据库ClickHouse实例。详细的操作步骤，请参考创建实例。 2. 创建了用于目标云数据库ClickHouse集群的数据库账号和密码。详细的操作步骤，请参考创建账号。 详细示例 以下是一个详细的示例，演示如何将MySQL数据库中的数据迁移到云数据库ClickHouse。 1. 导出MySQL数据： 使用mysqldump命令导出MySQL数据库中的数据，并将其保存为SQL文件。 shell mysqldump u p > mysqldata.sql 2. 转换数据格式（可选）： 如果需要将导出的SQL文件转换为云数据库ClickHouse支持的格式（如CSV），您可以使用适当的工具或脚本进行转换。 3. 创建云数据库ClickHouse表结构： 使用云数据库ClickHouse客户端工具（如clickhouseclient）连接到ClickHouse服务器，并创建与MySQL表结构相匹配的表。 sql CREATE TABLE mytable ( id Int32, name String, age Int32 ) ENGINE MergeTree() ORDER BY id; 4. 导入数据到云数据库ClickHouse： 使用云数据库ClickHouse的导入工具（如clickhouseclient）将数据导入到云数据库ClickHouse表中。 shell clickhouseclient h port user password query"INSERT INTO mytable FORMAT CSV" port user password query"INSERT INTO mytable FORMAT CSV" filemysqldata.csv 5. 验证数据： 使用SELECT语句从云数据库ClickHouse表中检索数据，并与MySQL数据库中的数据进行比较，以确保数据的准确性和完整性。 sql SELECT COUNT() FROM mytable; 比较云数据库ClickHouse中的结果与MySQL中的数据，确保数据迁移成功。 请根据实际情况修改命令中的参数和表结构，以适应您的MySQL数据库和云数据库ClickHouse环境。同时，还可以根据需要对数据转换、导入过程进行进一步调整和优化。 MySQL和云数据库ClickHouse之间的数据类型映射如下： 整数类型 MySQL 数据类型 云数据库ClickHouse 数据类型 TINYINT Int8 SMALLINT Int16 MEDIUMINT Int32 INT Int32 BIGINT Int64 浮点数类型 MySQL 数据类型 云数据库ClickHouse 数据类型 FLOAT Float32 DOUBLE Float64 字符串类型 MySQL 数据类型 云数据库ClickHouse 数据类型 CHAR FixedString VARCHAR String TEXT String ENUM Enum8 或 Enum16 日期和时间类型 MySQL 数据类型 云数据库ClickHouse 数据类型 DATE Date TIME DateTime DATETIME DateTime TIMESTAMP DateTime 其他类型 MySQL 数据类型 云数据库ClickHouse 数据类型 BOOLEAN UInt8 或者 Nullable(UInt8) BINARY String 或者 FixedString 说明 这只是一般情况下的数据类型映射，具体映射可能会受到数据精度、长度和其他因素的影响。在进行数据迁移时，建议仔细检查源数据库和目标数据库之间的数据类型，并确保数据转换的准确性和一致性。

云数据库ClickHouse存储空间查看 要查看每张表所占的磁盘空间，您可以使用以下步骤： 1. 使用管理员账号登录到云数据库ClickHouse。 2. 执行以下查询语句来获取每张表的磁盘空间占用情况： sql SELECT database, table, formatReadableSize(sum(bytes)) AS diskspace FROM system.parts GROUP BY database, table ORDER BY diskspace DESC; 这个查询会从系统表 system.parts 中检索数据，并按表的磁盘空间占用大小进行降序排序。 返回的结果将包含每张表所属的数据库、表的名称以及占用的磁盘空间大小，以易读的格式进行展示。 执行这个查询可能会消耗一定的时间和资源，特别是当系统中存在大量的表和分区时。因此，在执行之前请确保您具备足够的系统资源，并在适当的时机进行操作。 云数据库ClickHouse数据迁移 1. 通过Flink导入数据 1. 读取源数据: 在Flink定义Source功能从Kafka、HDFS等渠道读取源数据。 2. 调整数据格式: 执行转换操作，如提取字段、格式化数据类型等，配合云数据库ClickHouse表结构。 3. 配置云数据库ClickHouse连接器: 导入flinkconnectorclickhouse连接器，设置JDBC URL等连接云数据库ClickHouse的参数。 4. 定义云数据库ClickHouse输出: 使用ClickHouseSink将输出目标定义为云数据库ClickHouse表，设置插入策略如插入或更新模式。 5. 执行Flink任务: 提交Flink Job运行任务，源数据经转换实时写入云数据库ClickHouse表中。如遇错误自动重试。 详情查看从Flink迁移数据。

本页面解释云数据库ClickHouse中的专业术语。 云数据库ClickHouse中涉及多个专业术语，在本页面进行详细解释。 集群（Cluster） 在物理构成上，云数据库ClickHouse集群是由多个云数据库ClickHouse服务器节点组成的分布式数据库。这些节点协同工作，共同处理和存储数据，提供高可用性和扩展性。 分片（Shard） 云数据库ClickHouse集群将数据分散存储到多台服务器上，每台服务器存储和处理数据的一个子集，称为分片。每个分片可以包含单个或多个服务器，通过水平分割数据负载，实现并行处理和高性能查询。 副本（Replica） 云数据库ClickHouse提供副本机制，将数据冗余存储至2台或多台服务器上，以提高数据的可靠性和冗余容错能力。副本保证了数据的备份和故障恢复，当一个节点出现故障时，可以切换到其他副本节点，确保数据的持久性和可用性。 数据库（DataBase） 云数据库ClickHouse集群逻辑上包含多个数据库，每个数据库是一个独立的命名空间，用于组织和管理表、列、视图、函数等相关对象。每个数据库可以拥有自己的数据结构和访问权限，实现数据的逻辑隔离和管理。 表（Table） 表是云数据库ClickHouse中数据的组织形式，用于存储和管理具有相同结构的数据。根据数据分布方式，表可以是本地表或分布式表；根据存储引擎，表可以是单机表或复制表。 本地表（Local Table） 本地表的数据只会存储在当前写入的节点上，不会被分散到多台机器。本地表适用于对单个节点的资源进行有效利用的场景，但缺乏横向扩展能力。

创建分布式表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS datasets.hitsall ON CLUSTER 'instf50406182shards1replicas'AS datasets.hitsv1 ENGINE Distributed( 'instf50406182shards1replicas',datasets,hitsv1,rand()); 导入数据 cat hitsv1.tsv clickhouseclient h A.A.A.A port 8123 user username password yourPassword query "INSERT INTO datasets.hitsall FORMAT TSV" maxinsertblocksize100000; 统计数据量 localhost :) select count() from datasets.hitsall; SELECT count() FROM datasets.hitsall ┌─count()─┐ │ 8873898 │ └─────────┘ 1 rows in set. Elapsed: 0.006 sec. localhost :) select count() from datasets.hitsv1; SELECT count() FROM datasets.hitsv1 ┌─count()─┐ │ 4435304 │ └─────────┘ 1 rows in set. Elapsed: 0.002 sec. 条件查询示例 localhost :) SELECT count() FROM datasets.hitsall WHERE CounterID 10000; SELECT count() FROM datasets.hitsall WHERE CounterID > 10000 ┌─count()─┐ │ 8841228 │ └─────────┘ 1 rows in set. Elapsed: 0.083 sec. Processed 8.87 million rows, 35.46 MB (106.47 million rows/s., 425.89 MB/s.) 从上面的操作结果可以看出云数据库ClickHouse在处理百万至千万数量级的条件查询操作处理速度非常快，能够满足实时查询的需求。

本页面介绍云数据库ClickHouse的数据库引擎。 数据库引擎 云数据库ClickHouse支持以下几种数据库引擎: Atomic 支持事务的引擎,可以对一个数据库的多个表进行ACID事务。实现多语句事务。 Ordinary 默认的数据库引擎,没有任何特殊功能。 Lazy 实现了按需从远程MySQL服务器中读取数据的引擎。 MySQL 允许从远程MySQL服务器上查询数据,可以 Query MySQL。 MaterializeMySQL 先从MySQL加载数据到本地,然后查询本地数据的引擎。 Replicated 实现 Between Two Shard的数据库复制引擎。 以上是云数据库ClickHouse常见的几种数据库引擎。Atomic支持事务,Lazy和MySQL从远程引擎中查询,MaterializeMySQL实现MySQL数据的本地化缓存。不同引擎有不同的作用,可以根据使用场景选择。

本页面介绍了云数据库ClickHouse产品购买类的常见问题。 云数据库ClickHouse产品与购买实例有关常见问题总结： 云数据库ClickHouse 实例是否会受其他用户实例的影响 ? 每个云数据库ClickHouse实例都是完全隔离的。具体来说: 每个用户的云数据库ClickHouse实例分配独立的计算和存储资源,不会共享CPU内存等物理节点。 各个实例的数据库、表结构和数据都相互隔离,不会相互访问。 实例间网络也进行了隔离,不会互相影响网络带宽和延迟。 系统层面进行了安全及隔离控制,保障各实例之间不受互相影响。 所以,一个用户的实例发生问题或下线不会影响其他用户正常使用。各实例之间互相独立运行。 云数据库ClickHouse单双副本实例各有什么特点? 下面详细解释单双副本实例的区别: 单副本： 每个节点只存储一份数据,单点故障会导致部分数据 unavailable。 性能提升,但容错能力较差。 双副本： 每个数据会存储两份副本。 每个节点存储部分数据，任何一个节点down后其他节点还能提供服务。 整体可用性提升，但写入压力和存储空间占用较高。 请根据自身容错要求选择使用单双副本。 云数据库ClickHouse如何选择合适的计费方式？ 在业务处于发展期时，可以选择按需计费的灵活计费方式。 当业务进入稳定期后，可以选择包年包月的计费方式并享受按年计费折扣。

本页面提供了如何在管理控制台创建实例、连接实例的具体操作流程。 请按照以下流程操作云数据库ClickHouse： 1. 创建实例： 创建包年/包月或按需计费的云数据库ClickHouse集群 2. 创建账号并获取连接地址： 在产品控制台中的账号管理页面创建管理员的数据库账号（参考：创建账号），以便管理云数据库ClickHouse集群。 按需配置云数据库ClickHouse集群的访问限制（参考：账号管理）。 从控制台页面获取端口，从而获得连接地址（实例管理 > 点击已开通实例 > 实例详情 > 连接地址查看）。 3. 客户端连接： 云数据库ClickHouse支持多种连接方式，包括JDBC连接、HTTP连接、命令行客户端连接、MySQL客户端连接。 4. 经典场景示例——创建数据库并导入数据进行使用： 使用clickhouseclient工具，将特定的数据集（hitsv1）导入到已创建的分布式表中，实现数据导入和管理。 云数据库ClickHouse提供单副本、双副本类型集群架构，用户可以根据实际情况选择合适的架构类型： 测试或一般业务场景 ：无严格高可用场景需求（或高业务连续性需求，且对资源要求不高），可选择使用单副本集群。单副本集群一方面无需单独部署ZK集群节点（与计算存储节点混合部署），更少资源需求。另一方面，可以支持最小1个节点，扩容节点时可按新增最小1个计算进行扩容，对资源要求较低。 重要及核心业务场景 ：有严格的高可用场景需求，建议使用双副本集群。ClickHouse提供副本机制，将数据冗余存储至2台或多台主机上，以提高数据的可靠性和冗余容错能力。与此同时，副本保证了数据的备份和故障恢复，当一个节点出现故障时，可以切换到其他副本节点，可以确保数据的持久性和可用性，有效应对主机故障场景。 配置建议： 架构 最小节点数 最小配置 节点推荐配置 单副本 1个计算节点 计算规格：4C16G 存储空间：100 GB 8C32G及以上，存储空间500GB及以上（根据实际业务需求进行测试和评估） 双副本 3个协调节点 2个计算节点 协调节点规格：4C16G 协调节点存储空间：100GB 计算节点规格：4C16G 计算节点存储空间：100GB 协调节点：8C32G，存储空间200GB+ 计算节点：8C32G/16C64G/32C128G，1TB及以上（根据实际业务需求进行测试和评估）

本页面介绍云数据库ClickHouse的产品优势。 强大的性能、便捷的运维、安全可靠性和灵活的架构是云数据库ClickHouse的关键优势。 高性能 分布式大规模并行处理（MPP）架构，支持大规模数据的高速处理，应用延时更低；SIMD 高效指令集、向量化执行引擎、列式存储和索引优化，充分利用硬件资源，单个查询的处理性能可达每秒TB级别；数据秒级入仓，数据极速加载。 便捷运维 可视化的集群监控和运维能力，便于运维人员快速发现和处理问题；集群最佳实践配置，一键交付上线 安全可靠 提供多租户资源隔离，企业级安全防护及网络隔离，以及针对人为错误的故障安全机制，访问使用更加安全；多副本、集群高可用能力，提供自动容灾服务，确保业务连续性 架构灵活 单副本、多副本架构，支持在线扩展节点，提升计算和存储能力；支持存储按需扩容，有效应对业务增长 综上所述，云数据库ClickHouse以其卓越的性能、便捷的运维、安全可靠性和灵活的架构为用户提供了强大的数据分析解决方案。无论是大规模数据处理还是复杂分析查询，云数据库ClickHouse都能够满足用户的要求并提供卓越的性能和可靠性。

本页面介绍云数据库ClickHouse计费类常见问题。 云数据库ClickHouse计费类常见问题汇总如下： 云数据库ClickHouse的计费项包括哪些? 云数据库ClickHouse的主要计费项包括: 1. CPU：不同规格实例的CPU核数不一，可选类型因资源池而异。 2. 内存：不同规格实例的内存容量不一，可选类型因资源池而异。 3. 数据库存储空间：包年包月的计费单位为 GB/月，按需计费为GB/小时，具体存储类型因资源池而异。 如何订购云数据库ClickHouse? 订购操作步骤 1. 登录管理控制台，进入产品搜索选择“数据库”选择“云数据库ClickHouse”。 2. 进入产品详情页面，选择购买对象为单可用区或多可用区（仅支持4.0资源池）。 3. 选择实例规格，包括CPU核数、内存容量等。 4. 选择网络计费类型，公网属性和安全组。 5. 确定购买数量、时长等。 6. 完善订单信息后提交下单，待开通完成即可使用。 云数据库ClickHouse产品退订后能否恢复? 当产品实例退订后,原先的订单信息将无法再进行续费或恢复。具体来说: 退订生效后，原订单将无法再进行续费或修改操作。 退订成功后,原有数据将无法完全恢复或访问。 所以一旦选择退订,原有资源将不可逆转恢复。请谨慎操作。

本页面介绍了如何从本地数据迁移至云数据库ClickHouse。 前提条件 1. 创建了目标云数据库ClickHouse实例。详细的操作步骤，请参考创建实例。 2. 创建了用于目标云数据库ClickHouse集群的数据库账号和密码。详细的操作步骤，请参考创建账号。 从clickHouseclient导入详细示例 假设有一个本地的CSV文件包含以下数据： data.csv: 1,John,Doe 2,Jane,Smith 3,Michael,Johnson 现在要将这些数据导入到云数据库ClickHouse的表 users中，该表包含 id、firstname和 lastname列。 1. 准备本地数据文件：创建一个名为 data.csv的文本文件，并将上述数据复制粘贴到文件中。 2. 打开终端或命令提示符：在计算机上打开终端或命令提示符窗口。 3. 运行clickhouseclient：在终端或命令提示符中输入以下命令，并按回车键运行clickhouseclient： clickhouseclient h port user password 4. 连接到云数据库ClickHouse：在clickhouseclient中输入以下命令并按回车键，将其连接到目标数据库： use yourdatabasename; 其中，yourdatabasename是要导入数据的目标数据库的名称。 5. 创建目标表（如果需要）：如果目标数据库中还没有适合导入数据的表，可以使用以下命令创建一个新表： CREATE TABLE users ( id Int32, firstname String, lastname String ) ENGINE MergeTree() ORDER BY id; 这将创建一个名为 users的表，包含 id、firstname和 lastname列，并使用MergeTree存储引擎进行数据存储。 6. 导入数据：使用以下命令将本地数据导入到 users表中： INSERT INTO users FORMAT CSV WITH ( formatcsvdelimiter ',', formatcsvquotechar '"', formatcsvskipheader 0 ) SELECT toInt32(column1), column2, column3 FROM file('data.csv'); 这个命令将读取 data.csv文件中的数据，并将其插入到 users表中。FORMAT CSV指定了数据文件的格式为CSV， formatcsvdelimiter指定了CSV文件中的字段分隔符为逗号，formatcsvquotechar指定了字段的引号字符为双引号，formatcsvskipheader指定了跳过CSV文件的首行标题。 SELECT语句用于指定要插入的数据列，并通过 toInt32()函数将 id列转换为整数类型。 file('data.csv')用于读取数据文件，这里的路径可以根据实际情况进行调整。 7. 执行导入命令：在clickhouseclient中输入导入数据的INSERT语句，并按回车键执行导入操作。导入过程可能需要一些时间，具体时间取决于数据量的大小和系统性能。 完成上述步骤后，数据将成功导入到云数据库ClickHouse的 users表中。您可以通过查询 SELECT FROM users来验证导入的数据是否正确。 上述步骤只是一个示例，实际操作可能因数据库和数据文件的结构而有所不同，您需要根据您的实际情况和表结构进行相应的调整。

本章节介绍云数据库ClickHouse数据备份和数据恢复功能。 备份恢复方案 云数据库ClickHouse支持自动备份和手动备份，您可以定期对数据库进行备份，当数据库故障或数据损坏时，可以通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。实例恢复可根据备份任务做相应的数据恢复。可选择恢复到本实例，也可以选择恢复到同region下同租户的其他ClickHouse实例。恢复的实例必须要求和备份实例节点top结构一致。 说明 在备份过程中会进行数据文件的读取与复制，这可能会影响集群的读写效率。建议在业务低峰期启动备份任务。 备份内容 云数据库ClickHouse备份分为元数据备份和数据备份。数据备份时，选择相应库表备份，选中后会把集群内所有节点当前表都选中。 元数据备份：云数据库ClickHouse只针对实例库表数据结构进行备份。 数据备份：云数据库ClickHouse会把库表和数据文件一起备份。 备份位置 云数据库ClickHouse目前备份都存放在对象存储中，不会占用实例的存储空间。 根据保留时间，备份的数据到期后会自动删除。 注意 由于对象存储是按需计费的，余额欠费后，不会影响自动备份和手动备份功能，实例备份占用的备份空间会持续扣费。 备份操作步骤 1. 登入++天翼云ClickHouse 控制台++，在实例列表选择对应的实例，进入实例详情页面单击备份恢复。 2. 如果备份任务页出现未开启备份服务页面，可先去点击开启下备份设置（开启过程会涉及几分钟，请耐心等待）。 3. 点击创建备份，可以手动开启一次备份，手动备份任务是实时启动。也可以在备份策略页面，设置两种备份的备份策略，系统会根据设置的策略周期性进行备份任务，同时根据设置的保留时间，对定时备份进行到期清理。 4. 在备份任务页面，可查看所有的备份任务。备份过程中，正在备份的任务也可以进行取消，后台会把备份进行暂停，同时删除备份过程的数据。

本章节介绍云数据库ClickHouse数据备份和数据恢复功能。 备份恢复方案 云数据库ClickHouse支持自动备份和手动备份，您可以定期对数据库进行备份，当数据库故障或数据损坏时，可以通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。实例恢复可根据备份任务做相应的数据恢复。可选择恢复到本实例，也可以选择恢复到同region下同租户的其他ClickHouse实例。恢复的实例必须要求和备份实例节点top结构一致。 说明 在备份过程中会进行数据文件的读取与复制，这可能会影响集群的读写效率。建议在业务低峰期启动备份任务。 备份内容 云数据库ClickHouse备份分为元数据备份和数据备份。数据备份时，选择相应库表备份，选中后会把集群内所有节点当前表都选中。 元数据备份：云数据库ClickHouse只针对实例库表数据结构进行备份。 数据备份：云数据库ClickHouse会把库表和数据文件一起备份。 备份位置 云数据库ClickHouse目前备份都存放在对象存储中，不会占用实例的存储空间。 根据保留时间，备份的数据到期后会自动删除。 注意 由于对象存储是按需计费的，余额欠费后，不会影响自动备份和手动备份功能，实例备份占用的备份空间会持续扣费。 备份操作步骤 1. 登入++天翼云ClickHouse 控制台++，在实例列表选择对应的实例，进入实例详情页面单击备份恢复。 2. 如果备份任务页出现未开启备份服务页面，可先去点击开启下备份设置（开启过程会涉及几分钟，请耐心等待）。 3. 点击创建备份，可以手动开启一次备份，手动备份任务是实时启动。也可以在备份策略页面，设置两种备份的备份策略，系统会根据设置的策略周期性进行备份任务，同时根据设置的保留时间，对定时备份进行到期清理。 4. 在备份任务页面，可查看所有的备份任务。备份过程中，正在备份的任务也可以进行取消，后台会把备份进行暂停，同时删除备份过程的数据。

本页面总结并介绍了多种解决方案来迁移和同步数据。 云数据库ClickHouse提供了多种解决方案来迁移和同步数据，以满足不同业务场景下对数据库数据迁移和同步的需求。这些方案可以帮助用户高效、可靠地将数据从一个环境迁移到另一个环境，并确保数据的一致性和完整性。无论是从本地数据库迁移到云数据库ClickHouse，还是从其他数据源进行数据同步，都可以利用这些方案来简化数据迁移和同步的过程。 从MySQL迁移数据 从本地存储迁移数据 从Flink迁移数据 从ClickHouse 自建集群迁移数据 从Kafka迁移数据

本页面介绍云数据库ClickHouse如何通过CREATE DATABASE创建分布式数据库。 语法 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] databasename [ON CLUSTER clustername] 参数 IF NOT EXISTS 如果数据库不存在则创建,否则忽略。 databasename 要创建的数据库名称。 ON CLUSTER clustername 指定创建数据库所在的云数据库ClickHouse 集群,不填默认使用默认集群。 示例 创建一个名为test的数据库: CREATE DATABASE test; 创建一个名为analytics的数据库,如果不存在则创建: CREATE DATABASE IF NOT EXISTS analytics; 在指定集群mycluster创建一个名为reports的数据库: CREATE DATABASE reports ON CLUSTER mycluster; 注意事项 数据库名称不能为空或者包含特殊字符。 如果数据库存在会报错,需要使用IF NOT EXISTS处理已存在情况。 创建数据库后需要赋予用户对该数据库的操作权限。 创建数据库后可以在其中再创建表、用户等对象。

本章节对云数据库ClickHouse日志配置管理功能进行说明。 注意 该功能目前在试用阶段，仅对加了白名单的客户开放，如需使用，请提工单进行处理。 日志配置管理功能具体指引如下： 操作场景 日志配置管理可以将云数据库ClickHouse的运行日志、错误日志纳入管理，将其采集到云日志服务中，满足用户日志的分析和处理需求。云日志服务（CTLTS，Log Tank Service）提供一站式日志采集、秒级搜索、海量存储、结构化处理、转储等功能，满足应用运维、网络日志分析、等保合规和运营分析等应用场景。如需了解更多关于云日志服务的相关内容，请参考：云日志服务产品简介产品定义。 前提条件 1. 实例状态为： 运行中 。 2. 首次配置需要根据指引完成“配置终端节点”操作，具体步骤见下方“配置VPCE操作流程”。 3. 首次配置需要根据指引开启“云日志服务”。 4. 首次配置需要在“云日志服务中”创建“日志项目”和“日志单元”。 日志配置管理操作 授权操作 授权访问日志服务操作 1. 在天翼云官网首页的顶部菜单栏，选择产品 > 数据库 > 分析型数据库> 云数据库ClickHouse ，进入云数据库ClickHouse产品页面。然后单击管理控制台，进入数据库实例列表页面。 2. 在左侧导航栏，选择ClickHouse>日志配置管理，进入日志配置管理页面 3. 选择需要配置日志管理的实例，点击操作>配置访问日志 4. 选择要授权的访问日志服务，完成授权操作。

本页面介绍云数据库ClickHouse的计费模式。 计费概述 本页面囊括云数据库ClickHouse的计费概述、计费方式、计费项、产品价格与到期规则。 云数据库ClickHouse集群的计费包括两种节点类型：ClickHouse节点（计算节点）和Zookeeper节点（协调节点）。计费项目涵盖了规格和数量以及存储空间，并提供了包年包月和按需计费的选择。以下是详细描述： ClickHouse节点（计算节点）： ClickHouse节点是执行数据处理和查询的核心节点。 计费基于ClickHouse节点的规格和数量，可以选择不同的性能配置和节点数量来满足业务需求。 存储空间是计费的一部分，根据数据量和存储需求进行计算。 Zookeeper节点（协调节点）： Zookeeper节点是用于分布式协调和管理的节点，在云数据库ClickHouse集群中开通时固定为3个（开通后可以扩容Zookeeper节点，每3个为一组）。 存储空间由用户选择，通常较小，因为其主要用于存储集群的元数据和配置信息。 计费模式： 提供包年包月和按需计费的选择。 包年包月计费适合长期稳定使用的场景，可以获得一定的折扣。 按需计费更加灵活，按照实际使用的资源和时长进行计费。 综上所述，云数据库ClickHouse集群的计费包括ClickHouse节点和Zookeeper节点的规格和数量、存储空间，并提供包年包月和按需计费的选择。Zookeeper节点固定为3个，用于分布式协调和管理。根据业务需求和预算考虑，可以选择适合的计费模式。

本页面介绍云数据库ClickHouse开通实例后，如何通过控制台获取连接地址并创建账户进行访问。 前提条件 在继续以下操作之前，请确保已经成功新建并运行中的云数据库ClickHouse实例。如果尚未创建实例，请参考上一节中的创建实例进行创建。 操作步骤 1. 登录云数据库ClickHouse控制台，并选择实例所在地域。 2. 在实例列表页面，点击目标实例ID所在行的"管理"按钮进入详细信息页面。 3. 在实例详细信息页面上方导航栏中，选择"账号管理"选项。 4. 点击右上角的"创建账号"按钮。 5. 根据页面提示，填写以下参数配置。 6. 点击"确定"按钮完成账号创建。 7. 创建成功后，您可以在账号管理页面查看已创建的数据库账号，并进行进一步的管理和操作。 参数 描述 名称 需要创建的数据库账号的账号名。 只能以字母开头不能包含除以外的特殊字符。 密码 数据库账号的密码。 密码长度为8到32个字符。 密码必须包含大写字母、小写字母、数字和特殊字符中的至少三种类型。 特殊字符包括以下符号：!@ $%^&()+ 认证类型 数据库账号密码的认证方式，目前控制台可视化界面仅支持SHA256。 访问限制类型 提供的访问类型限制，包含无限制、ip限制、域名限制。 访问限制 根据访问限制类型的选择，配置不同的值。 获取连接地址 云数据库ClickHouse支持多种连接方式，可进入控制台查看相应端口，暂不支持相应端口的更改： TCP端口默认为9000 HTTP端口默认为8123 MySQL端口默认为9004 对应连接地址为任意一个计算节点IP加端口，例如实例中的节点及IP如下所示时： 计算节点： A.A.A.A B.B.B.B 协调节点： C.C.C.C D.D.D.D E.E.E.E 则可以使用以下地址进行数据库连接： TCP连接 HTTP连接 MySQL连接 A.A.A.A:9000 A.A.A.A:8123 A.A.A.A:9004 B.B.B.B:9000 B.B.B.B:8123 B.B.B.B:9004

本页面介绍了云数据库ClickHouse的字典使用。 在云数据库ClickHouse中，数据字典是一种组件，用于高效存储和检索维度表，用于数据查找和连接操作。它充当了频繁访问的参考数据的缓存，并提供了一种便捷的方式来基于特定键将一个表的值映射到另一个表中。 在云数据库ClickHouse中，数据字典由键值映射组成，其中键是源表中的查找值，值是来自字典表的相应值。字典表包含需要在查询执行过程中进行查找的参考数据。 下面是一个详细的例子来说明云数据库ClickHouse中数据字典的使用方法： 假设我们有两个表： 1. orders 表，包含列 orderid、customerid 和 productid。 2. customers 表，包含列 customerid 和 customername。 我们可以基于 customers 表创建一个数据字典，将 customerid 值映射到相应的 customername。字典表将具有两列：key（customerid）和 attribute（customername）。 要创建数据字典，可以使用以下DDL语句： sql CREATE DICTIONARY customersdict ( key UInt64 DEFAULT 0, attribute String DEFAULT '' ) PRIMARY KEY key SOURCE(CLICKHOUSE(host'localhost', port9000, user'youruser', password'yourpassword', database'yourdatabase', table'customers', where'')) LAYOUT(HASHED()) LIFETIME(MIN 60, MAX 300) SETTINGS ( memorylimit 1000000, maxdictionarysize 10000, loadall true ); 在这个例子中，数据字典是基于 customers 表创建的，使用 customerid 列作为键，映射到 customername 属性。 创建了数据字典后，可以在查询中使用它来进行高效的查找。下面是一个使用字典的示例查询，根据给定的一组 customerid 值获取对应的客户名称： sql SELECT o.orderid, d.attribute AS customername, o.productid FROM orders AS o LEFT JOIN customersdict AS d ON o.customerid d.key; 通过将 orders 表与数据字典进行连接，您可以根据 orders 表中的 customerid 值检索相应的客户名称。 在云数据库ClickHouse中使用数据字典有助于优化数据查找，并减少冗余数据存储。它们提供了一种便捷的方式来处理参考数据，并在执行涉及维度表的连接或查找时提高查询性能。