使用字典中的值过滤来自 ClickHouse 的结果答案

【问题标题】：Filtering results from ClickHouse using values from dictionaries使用字典中的值过滤来自 ClickHouse 的结果
【发布时间】：2019-03-18 20:25:15
【问题描述】：

我对 ClickHouse 有点陌生，但我仍在通过反复试验来研究它。有一个问题。

谈论数据表示的星型方案，包括维度和事实。目前，我将所有内容都保存在 PostgreSQL 中，但是带有聚合的 OLAP 查询开始显示错误的时机，因此我将一些事实表移动到 ClickHouse。 CH 的初始测试显示出令人难以置信的性能，然而，在现实生活中，查询应该包括从 PostgreSQL 到维度表的连接。我知道我可以将它们连接成字典。

问题：我发现使用字典可以发出类似于旧 RDBMS 中的 LEFT JOIN 的请求，即结果集中的值可以与字典中的相应值连接。但是可以通过对字典键的一些限制（如 INNER JOIN 中）过滤它们吗？例如，在 PostgreSQL 中，我有一个表 users (id, name, ...)，在 ClickHouse 中，我有一个表 visits (user_id, source, medium, session_time, timestamp, ...)，其中包含有关他们访问该站点的指标。我可以向 CH 查询以获取name 匹配某些条件（例如LIKE "EVE%"）的用户的聚合指标（给定日期范围内的每日访问次数）吗？

【问题讨论】：

标签： olap clickhouse

【解决方案1】：

听起来您正在寻找 ODBC 表函数。 ClickHouse 有一堆表函数，其工作方式类似于 Postgres 外部表。该设置类似于字典，但您获得了传统的 JOIN 行为。它目前没有出现在官方文档中。你可以参考这个https://github.com/yandex/ClickHouse/blob/master/dbms/tests/integration/test_odbc_interaction/test.py#L84。并且在不久的将来（今年），ClickHouse 将支持标准的 JOIN 语句。

【讨论】：

【解决方案2】：

字典基本上会先替换值。据我了解，您的字典将基于您的用户表。

这是一个例子。希望我能理解您的问题。

select dictGetString('accountidmap', 'domain', tuple(toString(account_id))) AS domain, sum(session) as sessions from session_distributed where date = '2018-10-15' and like(domain, '%cats%') group by domain

这是对我们数据库的真实查询，所以如果您有什么想尝试/确认的，请告诉我

【讨论】：

您能提供更多详细信息吗？据我了解，session_distributed 是 ClickHouse 表，accountidmap 是 PG 的？ dictGetString 是什么？
accountidmap 是字典名称。 dictGetString 是 clickhouse 函数访问字典 ifself 并执行查找。 accountidmap 让我可以将帐户 ID 交换为有关帐户的各种信息，而无需进行任何昂贵的连接。我曾经加入的几张表都可以用字典代替，