基础类型只有数值、字符串和时间三种类型,没有Boolean类型,但可以使用整型的0或1替代。
数值类型分为整数、浮点数和定点数三类,接下来分别进行说明。
在普遍观念中,常用Tinyint、Smallint、Int和Bigint指代整数的不同取值范围。而ClickHouse则直接使用Int8、Int16、Int32和Int64指代4种大小的Int类型,其末尾的数字正好表明了占用字节的大小(8位=1字节)。


与整数类似,ClickHouse直接使用Float32和Float64代表单精度浮点数以及双精度浮点数。在使用浮点数的时候,要意识到它是有限精度的。对Float32和Float64写入超过有效精度的数值,结果就会出现数据误差,会被截断。

另外,ClickHousae对于正无穷、负无穷、以及非数值类型的表示。
要更高精度的数值运算,需要使用定点数。ClickHouse提供了Decimal32、Decimal64和Decimal128三种精度的定点数。可以通过两种形式声明定点:简写方式有Decimal32(S)、Decimal64(S)、Decimal128(S)三种,原生方式为Decimal(P,S),其中:

字符串类型可以细分为String、FixedString和UUID三类。
字符串由String定义,长度不限。因此在使用String的时候无须声明大小。它完全代替了传统意义上数据库的Varchar、Text、Clob和Blob等字符类型。String类型不限定字符集,因为它根本就没有这个概念,所以可以将任意编码的字符串存入其中。
FixedString类型和传统意义上的Char类型有些类似,对于一些字符有明确长度的场合,可以使用固定长度的字符串。定长字符串通过FixedString(N)声明,其中N表示字符串长度。但与Char不同的是,FixedString使用null字节填充末尾字符,而Char通常使用空格填充。比如在下面的例子中,字符串‘abc’虽然只有3位,但长度却是5,因为末尾有2位空字符填充。
UUID是一种数据库常见的主键类型,在ClickHouse中直接把它作为一种数据类型。UUID共有32位,它的格式为8-4-4-4-12。如果一个UUID类型的字段在写入数据时没有被赋值,则会依照格式使用0填充。
时间类型分为DateTime、DateTime64和Date三类。ClickHouse目前没有时间戳类型。时间类型最高的精度是秒,也就是说,如果需要处理毫秒、微秒等大于秒分辨率的时间,则只能借助UInt类型实现。
DateTime类型包含时、分、秒信息,精确到秒。
DateTime64可以记录亚秒,它在DateTime之上增加了精度的设置。
Date类型不包含具体的时间信息,只精确到天。
ClickHouse还提供了数组、元组、枚举和嵌套四类复合类型。
数组有两种定义形式,常规方式array(T),或者简写方式[T]。在同一个数组内可以包含多种数据类型,例如数组[1,2.0]是可行的。但各类型之间必须兼容,例如数组[1,'2']则会报错。
在查询时并不需要主动声明数组的元素类型。因为ClickHouse的数组拥有类型推断的能力,推断依据:以最小存储代价为原则,即使用最小可表达的数据类型。
--常规定义方式
SELECT array(1, 2) as a , toTypeName(a)
┌─a───┬─toTypeName(array(1, 2))─┐
│ [1,2] │ Array(UInt8) │
└─────┴────────────────┘
--简写定义方式
SELECT [1, 2]
--建表时数据类型定义
CREATE TABLE Array_TEST (
c1 Array(String)
) engine = Memory
元组类型由1~n个元素组成,每个元素之间允许设置不同的数据类型,且彼此之间不要求兼容。元组同样支持类型推断,其推断依据仍然以最小存储代价为原则。与数组类似,元组也可以使用两种方式定义,常规方式tuple(T),或者简写方式(T)。
--常规定义方式
SELECT tuple(1,'a',now()) AS x, toTypeName(x)
┌─x─────────────────┬─toTypeName(tuple(1, 'a', now()))─┐
│ (1,'a','2019-08-28 21:36:32') │ Tuple(UInt8, String, DateTime) │
└───────────────────┴─────────────────────┘
--简写定义方式
SELECT (1,'a',now()) AS x, toTypeName(x)
┌─x─────────────────┬─toTypeName(tuple(1, 'a', now()))─┐
│ (1,'a','2019-08-28 21:36:32') │ Tuple(UInt8, String, DateTime) │
└───────────────────┴─────────────────────┘
--建表时元组类型定义
CREATE TABLE Array_TEST (
c1 Array(String)
) engine = Memory
ClickHouse支持枚举类型,这是一种在定义常量时经常会使用的数据类型。ClickHouse提供了Enum8和Enum16两种枚举类型,它们除了取值范围不同之外,别无二致。枚举固定使用(String:Int)Key/Value键值对的形式定义数据,所以Enum8和Enum16分别会对应(String:Int8)和(String:Int16)。
在定义枚举集合的时候,有几点需要注意。首先,Key和Value是不允许重复的,要保证唯一性。其次,Key和Value的值都不能为Null,但Key允许是空字符串。在写入枚举数据的时候,只会用到Key字符串部分。
数据在写入的过程中,会对照枚举集合项的内容逐一检查。如果Key字符串不在集合范围内则会抛出异常。
为什么还需要专门的枚举类型呢?这是出于性能的考虑。因为枚举定义中的Key属于String类型,但在后续对枚举的所有操作中(包括排序、分组、去重、过滤等),会使用Int类型的Value值。
--枚举类型定义
CREATE TABLE Enum_TEST (
c1 Enum8('ready' = 1, 'start' = 2, 'success' = 3, 'error' = 4)
) ENGINE = Memory;
--枚举类型插入
INSERT INTO Enum_TEST VALUES('ready');
INSERT INTO Enum_TEST VALUES('start');
嵌套类型,顾名思义是一种嵌套表结构。一张数据表,可以定义任意多个嵌套类型字段,但每个字段的嵌套层级只支持一级,即嵌套表内不能继续使用嵌套类型。对于简单场景的层级关系或关联关系,使用嵌套类型也是一种不错的选择。
--创建Nested语句
CREATE TABLE nested_test (
name String,
age UInt8 ,
dept Nested(
id UInt8,
name String
)
) ENGINE = Memory;
ClickHouse的嵌套类型和传统的嵌套类型不相同,导致在初次接触它的时候会让人十分困惑。以上面这张表为例,如果按照它的字面意思来理解,会很容易理解成nested_test与dept是一对一的包含关系,其实这是错误的。
嵌套类型本质是一种多维数组的结构。嵌套表中的每个字段都是一个数组,并且行与行之间数组的长度无须对齐,在同一行数据内每个数组字段的长度必须相等。
插入数据时候每一个nestd字段要需要一个数组。
--插入数据
INSERT INTO nested_test VALUES ('bruce' , 30 , [10000,10001,10002], ['研发部','技术支持中心','测试部']);
--行与行之间,数组长度无须对齐
INSERT INTO nested_test VALUES ('bruce' , 30 , [10000,10001], ['研发部','技术支持中心']);
--查询数据
SELECT name, dept.id, dept.name FROM nested_test
┌─name─┬─dept.id──┬─dept.name─────────────┐
│ bruce │ [16,17,18] │ ['研发部','技术支持中心','测试部'] │
└────┴───────┴────────────────────┘
Nullable并不能算是一种独立的数据类型,它更像是一种辅助的修饰符,需要与基础数据类型一起搭配使用。Nullable类型与Java8的Optional对象有些相似,它表示某个基础数据类型可以是Null值。
CREATE TABLE Null_TEST (
c1 String,
c2 Nullable(UInt8)
) ENGINE = TinyLog;
--通过Nullable修饰后c2字段可以被写入Null值:
INSERT INTO Null_TEST VALUES ('nauu',null)
INSERT INTO Null_TEST VALUES ('bruce',20)
SELECT c1 , c2 ,toTypeName(c2) FROM Null_TEST
┌─c1───┬───c2─┬─toTypeName(c2)─┐
│ nauu │ NULL │ Nullable(UInt8) │
│ bruce │ 20 │ Nullable(UInt8) │
└─────┴──────┴───────────┘
域名类型分为IPv4和IPv6两类,本质上它们是对整型和字符串的进一步封装。IPv4类型是基于UInt32封装的。
我主要使用Ruby来执行此操作,但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式,例如使用这个yaml文件,它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
我可以得到Infinity和NaNn=9.0/0#=>Infinityn.class#=>Floatm=0/0.0#=>NaNm.class#=>Float但是当我想直接访问Infinity或NaN时:Infinity#=>uninitializedconstantInfinity(NameError)NaN#=>uninitializedconstantNaN(NameError)什么是Infinity和NaN?它们是对象、关键字还是其他东西? 最佳答案 您看到打印为Infinity和NaN的只是Float类的两个特殊实例的字符串
我不确定传递给方法的对象的类型是否正确。我可能会将一个字符串传递给一个只能处理整数的函数。某种运行时保证怎么样?我看不到比以下更好的选择:defsomeFixNumMangler(input)raise"wrongtype:integerrequired"unlessinput.class==FixNumother_stuffend有更好的选择吗? 最佳答案 使用Kernel#Integer在使用之前转换输入的方法。当无法以任何合理的方式将输入转换为整数时,它将引发ArgumentError。defmy_method(number)
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组,因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目,而且您最终需要稍后验证大小)。此外,0和1的索引变成了魔数(MagicNumber),并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时,我的意思是head...”)。散列也不合适,因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题,但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类? 最佳
我正在尝试解析一个CSV文件并使用SQL命令自动为其创建一个表。CSV中的第一行给出了列标题。但我需要推断每个列的类型。Ruby中是否有任何函数可以找到每个字段中内容的类型。例如,CSV行:"12012","Test","1233.22","12:21:22","10/10/2009"应该产生像这样的类型['integer','string','float','time','date']谢谢! 最佳答案 require'time'defto_something(str)if(num=Integer(str)rescueFloat(s
我正在玩HTML5视频并且在ERB中有以下片段:mp4视频从在我的开发环境中运行的服务器很好地流式传输到chrome。然而firefox显示带有海报图像的视频播放器,但带有一个大X。问题似乎是mongrel不确定ogv扩展的mime类型,并且只返回text/plain,如curl所示:$curl-Ihttp://0.0.0.0:3000/pr6.ogvHTTP/1.1200OKConnection:closeDate:Mon,19Apr201012:33:50GMTLast-Modified:Sun,18Apr201012:46:07GMTContent-Type:text/plain
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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本教程将在Unity3D中混合Optitrack与数据手套的数据流,在人体运动的基础上,添加双手手指部分的运动。双手手背的角度仍由Optitrack提供,数据手套提供双手手指的角度。 01 客户端软件分别安装MotiveBody与MotionVenus并校准人体与数据手套。MotiveBodyMotionVenus数据手套使用、校准流程参照:https://gitee.com/foheart_1/foheart-h1-data-summary.git02 数据转发打开MotiveBody软件的Streaming,开始向Unity3D广播数据;MotionVenus中设置->选项选择Unit
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