4. ClickHouse数据类型与DDL

数据类型和 DDL，是玩转 ClickHouse 的第一道门槛。很多初学者觉得这有什么好讲的，不就是建表吗？

但我见过太多生产事故，都是因为一开始类型选错了。比如用 String 存 IP，用 Float 存金额，或者把 Nullable 当万能药。嗯，这些坑我都踩过。

这一章，咱们就把 ClickHouse 的数据类型和 DDL 讲透。从基础类型到高级结构，再到表引擎怎么选，一条线串下来。

4.1 基础数据类型：选对类型，事半功倍

ClickHouse 的类型系统，说白了就是为列式存储和向量化执行量身定做的。选对了，查询快；选错了，存储翻倍。

4.1.1 整数与浮点

整数家族很庞大：Int8、Int16、Int32、Int64，还有无符号版本 UInt8 到 UInt64。

我个人习惯：能用 UInt32 存 ID 就别用 Int64。少 4 个字节，一亿行就是 400MB 的差距。

经验之谈： 时间戳用 UInt32 或 DateTime，别用字符串。我见过有人用 String 存 "2024-01-01 12:00:00"，查询慢了三倍不止。

浮点类型有 Float32 和 Float64。注意，浮点有精度问题。存金额？千万别用 Float。

避坑： 金额计算请用 Decimal 类型。我曾经接手过一个项目，用 Float64 存交易金额，月底对账差了 0.01 元，排查了整整两天。

4.1.2 字符串与日期

字符串有 String 和 FixedString(N)。长度固定的场景，比如 MD5 值，用 FixedString(32) 更省空间。

日期类型：Date、DateTime、DateTime64。存到天用 Date，存到秒用 DateTime，需要毫秒用 DateTime64(3)。

类型 字节 精度 适用场景
Date 2 天 日志日期、统计日期
DateTime 4 秒 事件时间、操作时间
DateTime64(3) 8 毫秒 金融交易、传感器数据

4.2 Nullable：用对是宝，用错是坑

Nullable 允许字段为空。但 ClickHouse 的 Nullable 实现方式，和 MySQL 完全不同。

它会在原列后面额外生成一个标记数组，标记哪些行是 NULL。这意味着：

  • 存储空间翻倍（至少多一个 bit 位）
  • 查询性能下降（每次都要检查标记）
  • 索引效率降低（无法充分利用稀疏索引）
核心原则： 能用默认值代替 NULL，就尽量别用 Nullable。比如缺失的数值用 0，缺失的字符串用 ''。

我有个真实案例：某张 10 亿行的用户表，50% 的字段用了 Nullable。后来改成默认值，存储从 200GB 降到 120GB，查询快了 40%。

什么时候必须用 Nullable？只有一种情况：业务逻辑明确区分「空值」和「默认值」。比如用户未设置头像 vs 用户设置了默认头像。

4.3 LowCardinality：低基数字段的加速器

LowCardinality 是 ClickHouse 19.x 引入的优化类型。它把字符串映射成整数 ID，存储和比较都按整数来。

说白了，就是内置的字典编码。

适用条件：

  • 基数小于 10,000 的字段
  • 比如省份、城市、状态码、枚举值
  • 查询中大量用于 GROUP BY 或 WHERE
-- 建表示例
CREATE TABLE events (
    event_time DateTime,
    city LowCardinality(String),
    status LowCardinality(String),
    user_id UInt64
) ENGINE = MergeTree
ORDER BY event_time;
我的建议： 状态码、地区、渠道来源这类字段，无脑用 LowCardinality。我优化过一个广告系统，把 20 个 String 字段改成 LowCardinality，查询性能提升了 3 倍。

注意：基数超过 10,000 时，字典维护成本会超过收益。这时候用普通 String 反而更好。

4.4 Array 与 Tuple：复杂结构的基石

4.4.1 Array：数组类型

Array(T) 可以存任意类型的数组。注意，ClickHouse 的数组是定长的，但元素类型必须一致。

-- 建表
CREATE TABLE user_tags (
    user_id UInt64,
    tags Array(String),
    scores Array(Float32)
) ENGINE = MergeTree
ORDER BY user_id;

-- 插入数据
INSERT INTO user_tags VALUES (1, ['vip', 'new_user'], [95.5, 88.0]);

数组常用函数：arrayJoin、arrayLength、has、arraySort。我最常用的是 arrayJoin，能把数组展开成多行，做标签统计特别方便。

4.4.2 Tuple：元组类型

Tuple 可以存不同类型的数据组合。和 Array 不同，Tuple 的元素类型可以不一样。

-- 建表
CREATE TABLE product_info (
    product_id UInt64,
    info Tuple(name String, price Float32, stock UInt32)
) ENGINE = MergeTree
ORDER BY product_id;

Tuple 在 ClickHouse 里用得不多，但有个场景很实用：作为函数返回值。比如 now() 返回时间，你可以用 Tuple 包装多个计算结果。

4.5 Nested：模拟嵌套结构

Nested 是 ClickHouse 模拟嵌套数据的方式。它本质上是一组长度相同的数组。

CREATE TABLE orders (
    order_id UInt64,
    items Nested(
        product_id UInt32,
        quantity UInt16,
        price Float32
    )
) ENGINE = MergeTree
ORDER BY order_id;

注意，Nested 不是真正的嵌套结构。它只是把多个数组放在一起，通过下标关联。查询时用 arrayJoin 展开。

踩坑记录： 我曾经用 Nested 存订单明细，结果发现无法单独更新某个子项。因为 ClickHouse 不支持部分数组更新。后来改成了明细表 + 宽表的设计。

Nested 适合「写多读少」的嵌套场景。如果需要频繁更新子项，建议拆成两张表。

4.6 表引擎选择策略：选对引擎，少走弯路

ClickHouse 的表引擎有几十种，但 90% 的场景只用三种：MergeTree、ReplacingMergeTree、SummingMergeTree。

4.6.1 MergeTree：万金油引擎

所有引擎的基座。支持主键、分区、排序、TTL、物化视图。90% 的场景选它没错。

CREATE TABLE analytics (
    event_date Date,
    user_id UInt64,
    event_type String,
    value Float32
) ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(event_date)
ORDER BY (event_date, user_id)
TTL event_date + INTERVAL 90 DAY;

4.6.2 ReplacingMergeTree：去重引擎

适合需要去重的场景。注意，它是异步去重，不是实时去重。

CREATE TABLE user_profile (
    user_id UInt64,
    name String,
    update_time DateTime
) ENGINE = ReplacingMergeTree(update_time)
ORDER BY user_id;

合并时，保留 update_time 最大的那条记录。我一般在做 CDC 同步时用它，避免重复数据。

4.6.3 SummingMergeTree：预聚合引擎

适合统计场景。合并时自动对数值列求和。

CREATE TABLE daily_stats (
    stat_date Date,
    page_id UInt32,
    pv UInt64,
    uv UInt64
) ENGINE = SummingMergeTree()
ORDER BY (stat_date, page_id);

注意，SummingMergeTree 只对 ORDER BY 之外的数值列求和。如果你需要更复杂的聚合，还是用物化视图吧。

4.6.4 引擎选择速查表

场景 推荐引擎 说明
通用日志、事件 MergeTree 最稳定，功能最全
需要去重 ReplacingMergeTree 异步去重，适合 CDC
预聚合统计 SummingMergeTree 自动求和，减少存储
实时写入 + 去重 CollapsingMergeTree 支持实时折叠
版本控制 VersionedCollapsingMergeTree 按版本折叠
我的选择原则： 不确定时，无脑选 MergeTree。等业务稳定了，再根据查询模式优化引擎。别一开始就上复杂引擎，容易踩坑。

4.7 本章知识体系

下面这张图，把数据类型和 DDL 的核心脉络串起来了。你可以把它当思维导图用。

ClickHouse 数据类型与 DDL 知识体系 DDL + 数据类型 基础数据类型 Nullable / LowCardinality Array / Tuple / Nested 表引擎选择策略 Int / Float String / FixedString Date / DateTime Nullable 标记数组 LowCardinality 字典编码 Array(T) 定长数组 Tuple 异构元组 Nested 模拟嵌套 MergeTree 通用 ReplacingMergeTree 去重 SummingMergeTree 预聚合 核心原则 1. 能用默认值代替 NULL，就别用 Nullable 2. 低基数字段优先用 LowCardinality 3. 不确定引擎时，无脑选 MergeTree

这张图把本章的知识点串成了体系。从基础类型到高级结构，再到引擎选择，每一步都有明确的决策依据。

记住：数据类型选对了，后面 90% 的问题都不会发生。建表前多花 5 分钟思考类型，能省下后面 5 小时的排障时间。

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