ClickHouse 中的嵌套数据结构
在这篇文章中，我们将了解 ClickHouse for MySQL 中的嵌套数据结构，以及如何将其与 PMM 结合使用来查看查询。
嵌套结构在关系数据库管理系统中并不常见。通常情况下，它只是平面表。有时，将非结构化信息存储在结构化数据库中会很方便。
我们正在努力将 ClickHouse 调整为用于 Percona 监控和管理 (PMM) 的长期存储，尤其是存储有关查询的详细信息。我们试图解决的问题之一是，对导致特定查询失败的不同错误进行计数。
例如，对于日期为 2017-08-17 的查询：
"SELECT foo FROM bar WHERE id=?"被执行了 1000 次。其中 25 次失败的错误代码为“1212”，8 次失败的错误代码为“1250”。当然，在关系数据中进行存储的传统方法是创建一个表 "Date, QueryID, ErrorCode, ErrorCnt"，然后对这个表执行 JOIN。遗憾的是，列式数据库在多个 Join 的情况下表现不佳，通常建议使用非规范化表。
我们可以为每个可能的 ErrorCode 创建一个列，但这并不是最优解。可能有成千上万的列，而且大多数时候它们都是空的。
在这种情况下，ClickHouse 提出了嵌套数据结构。对于我们的情况，这些可以定义为：
CREATE TABLE queries
(
Period Date,
QueryID UInt32,
Fingerprint String,
Errors Nested
(
ErrorCode String,
ErrorCnt UInt32
)
)Engine=MergeTree(Period,QueryID,8192);这个解决方案有明显的问题：我们如何在这个表中插入数据？我们如何提取它？
我们先从 INSERT 开始。插入可能如下所示：
INSERT INTO queries VALUES ('2017-08-17',5,'SELECT foo FROM bar WHERE id=?',['1220','1230','1212'],[5,6,2])这意味着 2017-08-17 期间插入的查询出现了 5 次错误 1220，6 次错误 1230，2 次错误 1212。
那么在不同的日期，它可能会产生不同的错误：
INSERT INTO queries VALUES ('2017-08-18',5,'SELECT foo FROM bar WHERE id=?',['1220','1240','1258'],[3,2,1])让我们看一下 SELECT 数据的方法。非常基础的 SELECT：
SELECT *
FROM queries
|_____Period_|_QueryID_|_Fingerprint_|_Errors.ErrorCode_______|_Errors.ErrorCnt_|
| 2017-08-17 | 5 | SELECT foo | ['1220','1230','1212'] | [5,6,2] |
| 2017-08-18 | 5 | SELECT foo | ['1220','1240','1260'] | [3,16,12] |
|____________|_________|_____________|________________________|_________________|如果我们想使用更熟悉的表格输出，则可以使用 ARRAY JOIN 扩展：
SELECT *
FROM queries
ARRAY JOIN Errors
┌─────Period─┬─QueryID─┬─Fingerprint─┬─Errors.ErrorCode─┬─Errors.ErrorCnt─┐
│ 2017-08-17 │ 5 │ SELECT foo │ 1220 │ 5 │
│ 2017-08-17 │ 5 │ SELECT foo │ 1230 │ 6 │
│ 2017-08-17 │ 5 │ SELECT foo │ 1212 │ 2 │
│ 2017-08-18 │ 5 │ SELECT foo │ 1220 │ 3 │
│ 2017-08-18 │ 5 │ SELECT foo │ 1240 │ 16 │
│ 2017-08-18 │ 5 │ SELECT foo │ 1260 │ 12 │
└────────────┴─────────┴─────────────┴──────────────────┴─────────────────┘但是，通常我们希望看到多个期间的聚合，这可以通过传统的聚合函数来完成：
SELECT
QueryID,
Errors.ErrorCode,
SUM(Errors.ErrorCnt)
FROM queries
ARRAY JOIN Errors
GROUP BY
QueryID,
Errors.ErrorCode
┌─QueryID─┬─Errors.ErrorCode─┬─SUM(Errors.ErrorCnt)─┐
│ 5 │ 1212 │ 2 │
│ 5 │ 1230 │ 6 │
│ 5 │ 1260 │ 12 │
│ 5 │ 1240 │ 16 │
│ 5 │ 1220 │ 8 │
└─────────┴──────────────────┴──────────────────────┘如果我们别出心裁，每个 QueryID 只返回一行，我们也可以这么做：
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