Skip to content
ClickHouse Docs
ClickHouse DocsClickHouse Docs
49.6kGet Started

Как использовать параметризованные представления в ClickHouse

View as MarkdownEdit this pageReport an issueSet up docs MCP

Использование параметризованных представлений в ClickHouse

Параметризованные представления удобно использовать для гибкого анализа данных на лету на основе параметров, которые можно передавать при выполнении запроса.

См. этот простой пример:

  1. создать таблицу
clickhouse-cloud :) CREATE TABLE raw_data (id UInt32, data String) ENGINE = MergeTree ORDER BY id

CREATE TABLE raw_data
(
`id` UInt32,
`data` String
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY id

Query id: aa21e614-1e10-4bba-88ce-4c7183a9148e

Ok.

0 rows in set. Elapsed: 0.332 sec.
  1. вставьте немного случайных данных для примера
clickhouse-cloud :) INSERT INTO raw_data SELECT * FROM generateRandom('`id` UInt32,
`data` String',1,1) LIMIT 1000000;

INSERT INTO raw_data SELECT *
FROM generateRandom('`id` UInt32,
`data` String', 1, 1)
LIMIT 1000000

Query id: c552a34a-b72f-45e1-bed0-778923e1b5c9

Ok.

0 rows in set. Elapsed: 0.438 sec. Processed 1.05 million rows, 10.99 MB (2.39 million rows/s., 25.11 MB/s.)
  1. создайте параметризованное представление:
clickhouse-cloud :) CREATE VIEW raw_data_parametrized AS SELECT * FROM raw_data WHERE id BETWEEN {id_from:UInt32} AND {id_to:UInt32}

CREATE VIEW raw_data_parametrized AS
SELECT *
FROM raw_data
WHERE (id >= {id_from:UInt32}) AND (id <= {id_to:UInt32})

Query id: 45fb83a6-aa55-4197-a7cd-9e1ad2c76d48

Ok.

0 rows in set. Elapsed: 0.102 sec.
  1. выполните запрос к параметризованному представлению, указав необходимые параметры в секции FROM:
clickhouse-cloud :) SELECT count() FROM raw_data_parametrized(id_from=0, id_to=50000);

SELECT count()
FROM raw_data_parametrized(id_from = 0, id_to = 50000)

Query id: 5731aae1-3e68-4e63-b57f-d50f29055744

┌

Подробнее см.: https://clickhouse.com/docs/sql-reference/statements/create/view#parameterized-view

Navigation