ClickHouse 23.6 版本发布说明_clickhouse 支持的mongo版本

摘要：

新增了 10 项功能

实现了 12 个性能优化

修复了 31 处缺陷

发布列车继续前进。

我们非常激动地分享了23.6版本中的一系列令人惊叹的功能。

以下是一小部分突出功能。但值得注意的是，一些功能现在已经准备就绪，或者已默认启用。您可以在本文末尾找到这些功能。

对Mongo 6.x的支持

如果说在现代Web应用程序堆栈中有一个几乎无处不在的数据存储，那就是MongoDB。MongoDB是一种面向文档的数据库，旨在存储和检索类似JSON的数据。由于其专注于JSON并且易于使用，自2009年诞生以来，Mongo已经证明自己是数据存储的瑞士军刀，也是Web应用程序中常见的状态存储组件。

虽然ClickHouse已经支持使用表函数查询MongoDB已有一段时间了，但是Mongo v5.1引入了协议更改，需要更新此集成。我们很高兴地宣布，现在支持Mongo的最新版本v6。

对于不熟悉ClickHouse表函数的用户来说，这些函数提供了查询外部数据源的能力。这在数据迁移任务中非常有用，其中数据从数据源中提取，然后通过 INSERT INTO SELECT 命令插入到ClickHouse中，还可用于填充ClickHouse中的字典。或者，可以使用等效的表引擎，在ClickHouse中公开由外部存储支持的表，这些表反过来可以与存储在MergeTree表中的数据连接。

Mongo示例数据集提供了一些有用的示例来测试此功能。假设您已将这些数据加载到Mongo或Atlas实例中，那么使用表函数查询这些数据将变得非常简单。在下面的示例中，我们查询了Airbnb列表数据集（出于简洁起见对字段进行了子集抽样），指定了“sample_airbnb”数据库和“listingsAndReviews”集合：

提示：如果查询Mongo Atlas，则用户需要包括如下设置： connectTimeoutMS=10000&ssl=true&authSource=admin 。Atlas的连接端点也不是有效的主机名。可以使用atlas cli命令和命令 atlas process list -o json 来确定数据库的主机名。

SELECT listing_url, name, summary
FROM mongodb('<host>:27017', 'sample_airbnb', 'listingsAndReviews', 'default', '<password>', 'listing_url String, name String, summary String, space String, description String, room_type UInt32, bed_type UInt32, minimum_nights UInt32, maximum_nights UInt32, bedrooms UInt16, beds UInt16,number_of_reviews UInt16, amenities Array(String)', 'connectTimeoutMS=10000&ssl=true&authSource=admin')
LIMIT 1
FORMAT Vertical
 
Row 1:
──────
listing_url: https://www.airbnb.com/rooms/10006546
name:      Ribeira Charming Duplex
summary:   Fantastic duplex apartment with three bedrooms, located in the historic area of Porto, Ribeira (Cube) - UNESCO World Heritage Site. Centenary building fully rehabilitated, without losing their original character.
 
1 row in set. Elapsed: 0.483 sec.

注意：目前不支持Mongo中的Decimal128字段，这导致我们无法在此处使用价格。这将在未来的版本中得到解决，同时还会进行模式推断。

这个相同的函数可以用于计算Mongo中的聚合，其中过滤器被下推以最小化数据传输。在下面的示例中，我们计算按房间类型和卧室数量计算床的平均数。

SELECT room_type, bedrooms, round(avg(beds), 2) AS avg_beds
FROM mongodb('<host>:27017', 'sample_airbnb', 'listingsAndReviews', 'default', '<password>', 'listing_url String, name String, summary String, space String, description String, room_type String, bed_type UInt32, minimum_nights UInt32, maximum_nights UInt32, bedrooms UInt16, beds UInt16,number_of_reviews UInt16, amenities Array(String)', 'connectTimeoutMS=10000&ssl=true&socketTimeoutMS=10000&authSource=admin')
GROUP BY 1, 2
ORDER BY room_type ASC, bedrooms ASC
 
┌─room_type───────┬─bedrooms─┬─avg_beds─┐
│ Entire home/apt │      0    │      1.34 │
│ Entire home/apt │      1    │      1.53 │
│ Entire home/apt │      2    │      2.81 │
│ Entire home/apt │      3    │      4.13 │
│ Entire home/apt │      4    │      5.56 │
│ Entire home/apt │      5    │      6.26 │
│ Entire home/apt │      6    │      8.14 │
│ Entire home/apt │      7    │      8.5 │
│ Entire home/apt │      8    │      8.67 │
│ Entire home/apt │      9    │      15.5 │
│ Entire home/apt │     10   │      14.5 │
│ Private room    │      0    │      1.23 │
│ Private room    │      1    │      1.25 │
│ Private room    │      2    │      2.45 │
│ Private room    │      3    │    2.3 │
│ Private room    │      4    │      3.62 │
│ Private room    │      5    │    7.5 │
│ Private room    │      6    │        7 │
│ Private room    │      7    │        1 │
│ Private room    │     15   │        2 │
│ Private room    │     20   │      25 │
│ Shared room     │      1    │      2.53 │
└─────────────────┴──────────┴──────────┘
 
22 rows in set. Elapsed: 0.760 sec. Processed 5.55 thousand rows, 149.26 KB (7.31 thousand rows/s., 196.32 KB/s.)

如果我们为Mongo实例创建一个表引擎，上述查询可以被简化。这允许我们将Mongo集合暴露为ClickHouse中的表。在下面的示例中，我们使用这种方法将数据集加载到Mergetree表引擎中。

CREATE TABLE listings_mongo
(
  `listing_url` String,
  `name` String,
  `summary` String,
  `space` String,
  `description` String,
  `room_type` String,
  `bed_type` UInt32,
  `minimum_nights` UInt32,
  `maximum_nights` UInt32,
  `bedrooms` UInt16,
  `beds` UInt16,
  `number_of_reviews` UInt16,
  `amenities` Array(String)
)
ENGINE = MongoDB('<host>:27017', 'sample_airbnb', 'listingsAndReviews', 'default', '<password>', 'connectTimeoutMS=10000&ssl=true&socketTimeoutMS=10000&authSource=admin')
 
— simpler syntax now possible
SELECT room_type, bedrooms, round(avg(beds), 2) AS avg_beds
FROM listings_mongo
GROUP BY 1, 2
ORDER BY room_type ASC, bedrooms ASC
 
— migrate data to ClickHouse
CREATE TABLE listings_merge
ENGINE = MergeTree
ORDER BY listing_url AS
SELECT *
FROM listings
 
Ok.
 
0 rows in set. Elapsed: 1.369 sec. Processed 5.55 thousand rows, 11.42 MB (4.06 thousand rows/s., 8.34 MB/s.)

最后，Mongo数据集通常用作字典的数据源。有关详细信息，请参阅此处。（https://clickhouse.com/docs/en/sql-reference/dictionaries#mongodb）

转换函数

数据处理中的一个常见问题是需要将值映射为更有意义的值，通常是将代码映射为某些含义。在SQL中，最适合使用转换函数来执行此任务。这个函数在ClickHouse中已经支持了一段时间，用于数字、日期和字符串（前提是源值和目标值是相同类型），甚至可以用它来加载流行的英国房价数据集，如下所示。在这里，我们将房屋类型的代码映射到更可读的值以便在插入时使用。

CREATE TABLE uk_price_paid
(
  price UInt32,
  date Date,
  postcode1 LowCardinality(String),
  postcode2 LowCardinality(String),
  type Enum8('terraced' = 1, 'semi-detached' = 2, 'detached' = 3, 'flat' = 4, 'other' = 0),
  is_new UInt8,
  duration Enum8('freehold' = 1, 'leasehold' = 2, 'unknown' = 0),
  addr1 String,
  addr2 String,
  street LowCardinality(String),
  locality LowCardinality(String),
  town LowCardinality(String),
  district LowCardinality(String),
  county LowCardinality(String)
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (postcode1, postcode2, addr1, addr2);
 
INSERT INTO uk_price_paid
WITH
   splitByChar(' ', postcode) AS p
SELECT
  toUInt32(price_string) AS price,
  parseDateTimeBestEffortUS(time) AS date,
  p[1] AS postcode1,
  p[2] AS postcode2,
  transform(a, ['T', 'S', 'D', 'F', 'O'], ['terraced', 'semi-detached', 'detached', 'flat', 'other']) AS type,
  b = 'Y' AS is_new,
  transform(c, ['F', 'L', 'U'], ['freehold', 'leasehold', 'unknown']) AS duration, addr1, addr2, street, locality, town, district, county
FROM url(
'http://prod.publicdata.landregistry.gov.uk.s3-website-eu-west-1.amazonaws.com/pp-complete.csv', 'CSV','uuid_string String, price_string String, time String, postcode String, a String, b String, c String, addr1 String, addr2 String, street String, locality String, town String, district String, county String, d String, e String'
) SETTINGS max_http_get_redirects=10;

在23.6版本中，我们已经为所有数据类型添加了对此函数的支持。转换函数现在可以用于将列转换为其他类型。支持的类型包括DateTime64和Decimal，还可以处理Null值。举个简单的例子，对比一下下面的23.5和23.6版本的响应的差异：

--23.5
SELECT transform(number, [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], ['zero', 'one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six', 'seven', 'eight', 'nine'], NULL) AS numbers
FROM system.numbers
LIMIT 10
 
┌─numbers─┐
│ ᴺᵁᴸᴸ    │
│ ᴺᵁᴸᴸ    │
│ ᴺᵁᴸᴸ    │
│ ᴺᵁᴸᴸ    │
│ ᴺᵁᴸᴸ    │
│ ᴺᵁᴸᴸ    │
│ ᴺᵁᴸᴸ    │
│ ᴺᵁᴸᴸ    │
│ ᴺᵁᴸᴸ    │
│ ᴺᵁᴸᴸ    │
└─────────┘
 
10 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.
 
--23.6
SELECT transform(number, [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], ['zero', 'one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six', 'seven', 'eight', 'nine'], NULL) AS numbers
FROM system.numbers
LIMIT 10
 
┌─numbers─┐
│ zero    │
│ one     │
│ two     │
│ three   │
│ four    │
│ five    │
│ six     │
│ seven   │
│ eight   │
│ nine    │
└─────────┘
 
10 rows in set. Elapsed: 0.001 sec.

对几乎有序的数据进行排序

ClickHouse热衷于有序数据。作为一种列式数据库，在插入数据时对数据进行排序是查询性能的基础，也是用户在创建表时需要指定 ORDER BY 子句时遇到的早期概念之一。此子句指定了一个列的列表，数据将按照这些列在磁盘上的顺序进行排序，这应该与用户的访问模式保持一致，以确保查询性能最佳。虽然这些排序键是每个ClickHouse用户调优性能的第一个工具，但在此处指定所有列仍然是不切实际的。尽管如此，一些列自然是排序并与这些排序键保持一致的。

在23.6版本中，ClickHouse现在将利用数据中的任何自然排序模式来提高查询性能。这在某些情况下特别有效，例如某一列在大多数情况下都是单调递增的，但不是排序键的一部分。

新贡献者们

特别欢迎所有新加入23.6版本的贡献者！ClickHouse的受欢迎程度在很大程度上要归功于社区的努力贡献。看到这个社区不断壮大总是让人感到谦卑。

如果你在这里看到了你的名字，请与我们联系，当然我们也会在Twitter等地找到你。

Chang Chen、Dmitry Kardymon、Hongbin Ma、Julian Maicher、Thomas Panetti、YalalovSM、kevinyhzou、tpanetti、郭小龙

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