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ClickHouse语言类似Mysql，如果熟悉Mysql，那么学习ClickHouse的语言还是比较容易上手的。

1、建表语法（CREATE TABLE）

（1）、表引擎（Engine）

• MySQL：
  默认使用 InnoDB 引擎，无需显式指定（除非使用其他引擎如 MyISAM）。

  CREATE TABLE users (id INT PRIMARY KEY,name VARCHAR(255),created_at DATETIME);

• ClickHouse：
  必须显式指定表引擎（如 MergeTree、TinyLog 等），且语法更复杂，支持更多字段特性。

  CREATE TABLE users (id UInt32,name String,created_at DateTime) ENGINE = MergeTree()PARTITION BY toYYYYMM(created_at)ORDER BY id;

（2）、字段特性

• MySQL：
  支持 PRIMARY KEY、FOREIGN KEY、DEFAULT等，但无 MATERIALIZED 或 ALIAS。

  CREATE TABLE orders (order_id INT PRIMARY KEY,user_id INT,amount DECIMAL(10,2) DEFAULT 0.00);

• ClickHouse：
  支持 DEFAULT、MATERIALIZED（计算列）、ALIAS（派生列）等。

  CREATE TABLE orders (order_id UInt32,user_id UInt32,amount Float64 DEFAULT 0.0,year UInt16 MATERIALIZED toYear(created_at),  -- 计算列，持久化存储total_price ALIAS amount * 1.1  -- 派生列，不存储) ENGINE = MergeTree()ORDER BY order_id;

（3）、分区（Partition）

• MySQL：
  通过 PARTITION BY 显式定义分区策略：

  CREATE TABLE logs (id INT,log_date DATE) PARTITION BY RANGE (YEAR(log_date)) (PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2020),PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2025));

• ClickHouse：
  结合 MergeTree 家族引擎，通过 PARTITION BY 指定分区键（如日期函数）：

  CREATE TABLE logs (id UInt32,log_date Date) ENGINE = MergeTree()PARTITION BY toYYYYMM(log_date)  -- 按年月分区ORDER BY id;

2、增删改查（DML）

（1）、插入数据（INSERT）

• MySQL：

  INSERT INTO users (id, name, created_at) VALUES (1, 'Alice', NOW());

• ClickHouse：
  支持指定数据格式（如 CSV、JSONEachRow），适合批量导入：

  INSERT INTO users (id, name, created_at) VALUES (1, 'Alice', '2024-01-01');

• 或批量插入（性能更高）

  INSERT INTO users FORMAT CSV2,Bob,2024-01-023,Charlie,2024-01-03 

（2）、查询数据（SELECT）

• MySQL：
  支持子查询中的 ORDER BY 和 LIMIT：

  SELECT * FROM users WHERE id IN (SELECT id FROM orders WHERE amount > 100 ORDER BY created_at DESC LIMIT 10);

• ClickHouse：
  不支持子查询中的 ORDER BY 和 LIMIT（需在外层查询使用）：

  SELECT * FROM users WHERE id IN (SELECT id FROM orders WHERE amount > 100  -- 无法在此添加 ORDER BY 或 LIMIT); 

（3）、更新数据（UPDATE）

• MySQL：
  支持灵活的 UPDATE，可结合 WHERE 条件：

  UPDATE users SET name = 'Alicia' WHERE id = 1; 

• ClickHouse：
  性能较差（追加写入模式），需通过 ALTER TABLE … UPDATE：

  ALTER TABLE users UPDATE name = 'Alicia' WHERE id = 1;

（4）、删除数据（DELETE）

• MySQL：
  支持直接删除：

  DELETE FROM users WHERE id = 1;

• ClickHouse：
  删除操作性能极低（需合并数据块），使用 ALTER TABLE … DELETE：

  ALTER TABLE users DELETE WHERE id = 1;

3、查询特性差异

（1）、聚合函数与窗口函数

• MySQL：
  支持标准聚合函数（如 SUM、AVG），但窗口函数（如 ROW_NUMBER()）在 MySQL 8.0+ 中才支持。

  SELECT user_id, SUM(amount) AS total, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY created_at) AS rn FROM orders GROUP BY user_id;  

• ClickHouse：
  内置大量聚合函数（如 MEDIAN、QUANTILE）和窗口函数，并支持 ARRAY 操作：

  SELECT user_id, MEDIAN(amount) AS median_amount, arrayJoin([1,2,3]) AS arr_element  -- 数组展开FROM orders GROUP BY user_id;

解释：
MEDIAN(amount) 是一个聚合函数，用于计算 amount 列的中位数。
arrayJoin([1,2,3]) 的作用是将数组中的每个元素单独展开成一行，类似展示分组行。
如：

（2）、时间函数

• MySQL：
  使用 DATE_FORMAT 格式化日期：

  SELECT DATE_FORMAT(created_at, '%Y-%m-%d') AS formatted_date FROM users;

• ClickHouse：
  使用 formatDateTime 函数：

  SELECT formatDateTime(created_at, '%Y-%m-%d') AS formatted_date FROM users;

4、数据类型差异

5、索引与查询优化

（1）、索引

• MySQL：
  通过 CREATE INDEX 显式创建 B-Tree 索引：

  CREATE INDEX idx_user_id ON orders(user_id);

• ClickHouse：
  无需显式索引，依赖数据的 排序（ORDER BY） 和 分块（Mark） 优化查询：
  – 数据按 user_id 排序，自动优化查询

  CREATE TABLE orders ... ORDER BY user_id;

（2）、分布式查询

• MySQL：
  需借助外部工具（如 FederatedX）或分库分表中间件。

• ClickHouse：
  内置分布式表支持，通过 Distributed 引擎协调分片：

  CREATE TABLE distributed_orders ENGINE = Distributed('cluster', 'default', 'orders');

6、适用场景总结

7、示例对比

（1）创建用户表

• MySQL：

  CREATE TABLE users (id INT PRIMARY KEY,name VARCHAR(255),created_at DATETIME) ENGINE=InnoDB;

• ClickHouse：

  CREATE TABLE users (id UInt32,name String,created_at DateTime) ENGINE = MergeTree()PARTITION BY toYYYYMM(created_at)ORDER BY id;

（2）、查询用户订单的总金额

• MySQL：

  SELECT u.name, SUM(o.amount) AS total FROM users u JOIN orders o ON u.id = o.user_id GROUP BY u.name;  

• ClickHouse：

  SELECT name, SUM(amount) AS total FROM users ANY LEFT JOIN orders USING id GROUP BY name;

8、关键差异总结

9、选择建议

总的来说，尽管两者都使用SQL作为接口语言，但ClickHouse更侧重于高效的读取和分析大规模数据集的能力，而MySQL则是一个全面的关系型数据库管理系统，更适合事务处理和动态的数据修改。因此，在选择合适的工具时，应根据具体的业务需求来决定。
如：

• 选 MySQL：
  需要事务、高并发写入、小数据集的 OLTP 场景（如订单系统）。
• 选 ClickHouse：
  需要处理PB级数据、复杂分析查询、读多写少的场景（如日志分析、报表系统）。

逆风翻盘，Dare To Be！！！