该 IN
, NOT IN
, GLOBAL IN
,和 GLOBAL NOT IN
运算符是单独考虑的,因为它们的功能相当丰富。
运算符的左侧是单列或元组。
例:
SELECT UserID IN (123, 456) FROM ...SELECT (CounterID, UserID) IN ((34, 123), (101500, 456)) FROM ...
如果左侧是索引中的单列,而右侧是一组常量,则系统将使用索引处理查询。
请不要列举太多具体的常量 (比方说 几百万条)。如果数据集非常大,请把它放在一张临时表里,然后使用子查询。
运算符的右侧可以是一组常量表达式、一组带有常量表达式的元组(如上面的示例所示),或括号中的数据库表或SELECT子查询的名称。
如果运算符的右侧是表的名称(例如, UserID IN users
),这相当于子查询 UserID IN (SELECT * FROM users)
. 使用与查询一起发送的外部数据时,请使用此选项。 例如,查询可以与一组用户Id一起发送到 ‘users’ 应过滤的临时表。
如果运算符的右侧是具有Set引擎的表名(始终位于RAM中的准备好的数据集),则不会为每个查询重新创建数据集。
子查询可以指定多个用于筛选元组的列。 示例:
SELECT (CounterID, UserID) IN (SELECT CounterID, UserID FROM ...) FROM ...
IN运算符左侧和右侧的列应具有相同的类型。
IN运算符和子查询可能出现在查询的任何部分,包括聚合函数和lambda函数。 示例:
SELECT EventDate, avg(UserID IN ( SELECT UserID FROM test.hits WHERE EventDate = toDate('2014-03-17') )) AS ratioFROM test.hitsGROUP BY EventDateORDER BY EventDate ASC
┌──EventDate─┬────ratio─┐│ 2014-03-17 │ 1 ││ 2014-03-18 │ 0.807696 ││ 2014-03-19 │ 0.755406 ││ 2014-03-20 │ 0.723218 ││ 2014-03-21 │ 0.697021 ││ 2014-03-22 │ 0.647851 ││ 2014-03-23 │ 0.648416 │└────────────┴──────────┘
对于3月17日后的每一天,计算3月17日访问该网站的用户所做的浏览量百分比。 IN子句中的子查询始终只在单个服务器上运行一次。 没有依赖子查询。
在请求处理过程中, IN
运算符假定运算的结果 NULL 总是等于 0
,无论是否 NULL
位于操作员的右侧或左侧。 NULL
值不包含在任何数据集中,彼此不对应,并且在以下情况下无法进行比较 transform_null_in=0.
下面是一个例子 t_null
表:
┌─x─┬────y─┐│ 1 │ ᴺᵁᴸᴸ ││ 2 │ 3 │└───┴──────┘
运行查询 SELECT x FROM t_null WHERE y IN (NULL,3)
为您提供以下结果:
┌─x─┐│ 2 │└───┘
你可以看到,在其中的行 y = NULL
被抛出的查询结果。 这是因为ClickHouse无法决定是否 NULL
包含在 (NULL,3)
设置,返回 0
作为操作的结果,和 SELECT
从最终输出中排除此行。
SELECT y IN (NULL, 3)FROM t_null
┌─in(y, tuple(NULL, 3))─┐│ 0 ││ 1 │└───────────────────────┘
带子查询的IN-s有两个选项(类似于连接):normal IN
/ JOIN
和 GLOBAL IN
/ GLOBAL JOIN
. 它们在分布式查询处理的运行方式上有所不同。
注意
请记住,下面描述的算法可能会有不同的工作方式取决于设置 distributed_product_mode
设置。
当使用常规IN时,查询被发送到远程服务器,并且它们中的每个服务器都在运行子查询 IN
或 JOIN
条款
使用时 GLOBAL IN
/ GLOBAL JOINs
,首先所有的子查询都运行 GLOBAL IN
/ GLOBAL JOINs
,并将结果收集在临时表中。 然后将临时表发送到每个远程服务器,其中使用此临时数据运行查询。
对于非分布式查询,请使用常规 IN
/ JOIN
.
在使用子查询时要小心 IN
/ JOIN
用于分布式查询处理的子句。
让我们来看看一些例子。 假设集群中的每个服务器都有一个正常的 local_table. 每个服务器还具有 distributed_table 表与 分布 类型,它查看群集中的所有服务器。
对于查询 distributed_table,查询将被发送到所有远程服务器,并使用以下命令在其上运行 local_table.
例如,查询
SELECT uniq(UserID) FROM distributed_table
将被发送到所有远程服务器
SELECT uniq(UserID) FROM local_table
并且并行运行它们中的每一个,直到达到可以结合中间结果的阶段。 然后将中间结果返回给请求者服务器并在其上合并,并将最终结果发送给客户端。
现在让我们检查一个查询IN:
SELECT uniq(UserID) FROM distributed_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID IN (SELECT UserID FROM local_table WHERE CounterID = 34)
此查询将以下列方式发送到所有远程服务器
SELECT uniq(UserID) FROM local_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID IN (SELECT UserID FROM local_table WHERE CounterID = 34)
换句话说,IN子句中的数据集将在每台服务器上独立收集,仅在每台服务器上本地存储的数据中收集。
如果您已经为此情况做好准备,并且已经将数据分散到群集服务器上,以便单个用户Id的数据完全驻留在单个服务器上,则这将正常和最佳地工作。 在这种情况下,所有必要的数据将在每台服务器上本地提供。 否则,结果将是不准确的。 我们将查询的这种变体称为 “local IN”.
若要更正数据在群集服务器上随机传播时查询的工作方式,可以指定 distributed_table 在子查询中。 查询如下所示:
SELECT uniq(UserID) FROM distributed_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID IN (SELECT UserID FROM distributed_table WHERE CounterID = 34)
此查询将以下列方式发送到所有远程服务器
SELECT uniq(UserID) FROM local_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID IN (SELECT UserID FROM distributed_table WHERE CounterID = 34)
子查询将开始在每个远程服务器上运行。 由于子查询使用分布式表,因此每个远程服务器上的子查询将重新发送到每个远程服务器
SELECT UserID FROM local_table WHERE CounterID = 34
例如,如果您有100台服务器的集群,则执行整个查询将需要10,000个基本请求,这通常被认为是不可接受的。
在这种情况下,应始终使用GLOBAL IN而不是IN。 让我们来看看它是如何工作的查询
SELECT uniq(UserID) FROM distributed_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID GLOBAL IN (SELECT UserID FROM distributed_table WHERE CounterID = 34)
请求者服务器将运行子查询
SELECT UserID FROM distributed_table WHERE CounterID = 34
结果将被放在RAM中的临时表中。 然后请求将被发送到每个远程服务器
SELECT uniq(UserID) FROM local_table WHERE CounterID = 101500 AND UserID GLOBAL IN _data1
和临时表 _data1
将通过查询发送到每个远程服务器(临时表的名称是实现定义的)。
这比使用正常IN更优化。 但是,请记住以下几点:
这也是有意义的,在指定一个本地表 GLOBAL IN
子句,以防此本地表仅在请求者服务器上可用,并且您希望在远程服务器上使用来自它的数据。