一、檔案存盤的需求
很多的開發者都使用過mongodb，在mongodb中資料記錄是以檔案的形式存在的(類似于一種多級嵌套SQL的形式)，比如下面的JSON資料結構：dev_ip表示某一臺服務器的ip、location欄位存放經緯度、meminfo.total和meminfo.userd分別代表記憶體總量和使用量，
[{
"dev_ip": "123.46.5.111",
"location": [39.916527, 116.397128],
"meminfo": {
"total": 64,
"used": 23.2
}
},
{
"dev_ip": "123.46.5.112",
"location": [39.916144, 116.392582],
"meminfo": {
"total": 64,
"used": 27.8
}
}]
二、建表
存盤檔案需要使用到Map這種資料型別，在某些比較舊的版本中，Map資料型別還是實驗性的，不能直接使用，如果想使用，需要執行set allow_experimental_map_type = 1;，
然后我們可以按照JSON的資料結構來建表，location是陣列Array資料型別，meminfo是Map資料型別，
CREATE TABLE dev_meminfo (
dev_ip String,
location Array(Float64),
meminfo Map(String, Float32)
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY dev_ip;
clickhouse提供了陣列型別Array(T)，陣列型別由多個T元素組成，T可以是任意的基礎資料型別，或者也可以是陣列型別，如果是陣列型別就形成了多維陣列，Cickhouse對多維陣列的支持有限，所以不建議使用多維陣列，陣列里面所有的T元素的資料型別必須是一樣的，否則會拋出例外，
三、資料入庫
在linux環境下，我們可以將JSON資料保存為一個檔案，命名如：dev_meminfo.json，然后使用下面的命令列，完成檔案JSON資料的入庫，jq的作用是將JSON陣列及Map從結構中剝離出來，從而符合JSONEachRow要求的輸入格式，
cat dev_meminfo.json |jq -c .[] | clickhouse-client --database acaidb -m -u acai --password '<你的密碼>' \
--query="INSERT INTO dev_meminfo FORMAT JSONEachRow"
或者我們可以直接使用INSERT陳述句來完成資料的單條插入，如下：
INSERT INTO dev_meminfo FORMAT JSONEachRow {"dev_ip": "123.46.5.112", "location": [39.916144, 116.392582],"meminfo": {"total": 64,"used": 27.8}};
四、查詢資料
select * 的方式查詢資料：
# clickhouse-client --database acaidb -m -u acai --password '4rfv$RFV' --query="SELECT * FROM dev_meminfo"
123.46.5.111 [39.916527,116.397128] {'total':64,'used':23.2}
123.46.5.112 [39.916144,116.392582] {'total':64,'used':27.8}
使用欄位名稱方式查詢資料，需要注意的是Ciickhouse的陣列的下標是從0開始的，這與我們傳統編程開發中的規范是不一致的，
# clickhouse-client --database acaidb -m -u acai --password '4rfv$RFV' --query="SELECT dev_ip,location[1],location[2],meminfo['total'],meminfo['used'] FROM dev_meminfo"
123.46.5.111 39.916527 116.397128 64 23.2
123.46.5.112 39.916144 116.392582 64 27.8
五、總結
我們看到clickhouse可以代替mongodb進行類JSON檔案資料的存盤，而且支持SQL查詢統計分析，這一點是比較吸引人的，我只是介紹了簡單的查詢，其實針對各種統計分析場景，clickhouse提供了超級多的統計分析函式、視窗函式等等，當然針對陣列的資料型別也有很多的統計分析函式，
更為值得注意的是：筆者看到一些測評文章，clickhouse的的統計分析性能是mongodb的近百倍之多(筆者自己尚未驗證，請關注我的專欄后續文章)，但是也不是說clickhouse可以代替mongodb的所有應用場景，至少面向用戶的并發請求的場景clickhouse是不滿足的，因為clickhouse的定位是資料倉庫，主要是面向資料分析OLAP場景，而不是面向用戶高并發的聯機事務處理OLTP，
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限于博文篇幅，更多精彩內容我就不一一列舉了，推薦閱讀
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標籤：Java
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