ClickHouse管理工具ckman说明文档

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这是一个创建于 的文章,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

ckman介绍

ClickHouse作为OLAP场景特别优秀的数据库解决方案,写入速度快,查询性能强,尤其是聚合查询能力特别出色,已在腾讯、哔哩哔哩、快手等公司得到有效实践。与此同时,ClickHouse在集群部署时配置复杂,流程繁琐也困扰着广大使用者。在此背景之下,ckman应运而生。

ckmanClickHouse Manager)是由擎创信息科技公司自主研发的一款管理ClickHouse的工具,前端用vue框架,后端使用go语言编写。它主要用来管理ClickHouse集群、节点以及数据监控等,致力于服务ClickHouse分布式的操作以及管理。同时提供简单的数据查询窗口。

通过网页端的可视化界面,ckman可以非常便捷的完成集群的导入、部署、节点的增删以及性能指标的监控等功能,可以大大简化集群部署的操作流程,从而起到事半功倍的效果。

如今,这款工具已经在github上开源啦!有想要体验的同学可以移步 https://github.com/housepower...,欢迎star和贡献代码。

ckman架构

image.png

ckman支持多中心部署,使用nacos进行配置同步,可以对多个集群进行管理,在集群的每个节点下,如果配置node_exporter,则可以对对应的节点进行指标监控。node_exporter的数据传给prometheus,然后在前端展示。

ckman编译

Linux & MacOS下编译

编译环境配置

  1. 安装Node.js

由于ckman将前端代码静态嵌入到了server中,因此需要安装Node.js以编译前端代码:

MacOS上安装Node.js:

brew install node

Linux下安装Node.js:

yum install -y nodejs

安装完成后,在frontend目录下执行:

cd frontend
sudo rm -rf node_modules package-lock.json && npm install
  1. 安装pkger
go get github.com/markbates/pkger/cmd/pkger
  1. 安装 nfpm2.2.4:

nfpm是一款用来打包rpm的工具,如果不打算做成rpm包,可以不安装。

由于nfpm新版本配置文件和旧版本差别很大,建议安装指定的2.2.4版本。

wget -q https://github.com/goreleaser/nfpm/releases/download/v2.2.4/nfpm_2.2.4_Linux_x86_64.tar.gz
tar -xzvf nfpm_2.2.4_Linux_x86_64.tar.gz
cp nfpm /usr/local/bin

编译命令

Linux和MacOS下编译命令都是一样的:

make package VERSION=1.2.5   

以上命令会编译成打包成一个tar.gz安装包,该安装包解压即可用。

rpm编译

make rpm

Docker编译

鉴于编译环境的诸多依赖,配置起来可能比较麻烦,因此也提供了docker编译的方式,直接运行下面的命令即可:

make docker-build VERSION=1.2.5

如果想利用docker编译rpm版本,可以先进入docker环境,再编译:

make docker-sh
make rpm

ckman安装部署

ckman部署分为rpm包安装和tar.gz包安装。其实只是提供的安装包不一样,实际安装还是一样的。

rpm安装

安装

rpm安装直接使用命令安装即可:

rpm -ivh ckman-1.2.5.x86_64.rpm

安装完成后,在/etc/ckman目录下,会生成工作目录(日志和配置文件等都在该目录下)。

启动

rpm方式安装的ckman有两种启动方式:

方式一:

/usr/local/bin/ckman -c=/etc/ckman/conf/ckman.yaml -p=/run/ckman/ckman.pid -l=/var/log/ckman/ckman.log -d

方式二:

systemctl start ckman

tar.gz包安装

安装

可以在任意目录进行安装。安装方式为直接解压安装包即可。

tar -xzvf ckman-1.5.0-201216-6b03a3a.Linux.x86_64.tar.gz

启动

进入ckman的工作目录,执行:

cd ckman
bin/start

启动之后,在浏览器输入 http://localhost:8808 跳出如下界面,说明启动成功:
image.png

ckman配置文件

ckman的配置文件在ckman 的工作目录下的conf/ckman.yml

一级选项二级选项默认值说明
serverid1ckman集群id,同一个集群的ckmanid号配置必须不同
port8808ckman默认的http端口
httpsfalse是否支持https,默认为不支持
pproftrue是否支持pprof监控,默认支持
session_timeout3600会话超时(token失效)时间,默认为1个小时
token 提供一个token,统一门户可以直接通过该token访问ckman页面
loglevelINFO日志级别,默认为INFO
max_count5滚动日志数量
max_size10单个日志大小,默认为10M
max_age10日志有效生命周期,默认为10
prometheushosts127.0.0.1:19090普罗米修斯监控的ip和端口
timeout10普罗米修斯的超时时间
nacosenabledtrue是否开启nacos,默认为true
hosts127.0.0.1nacos服务的ip
port8848nacos服务的端口
user_namenacos登录nacos的用户名
password0192023A7BBD73250516F069DF18B500登录nacos的密码
namespace 指定nacosnamespace,默认为DEFAULT
groupDEFAULT_GROUP向nacos注册的服务所处的组
data_idckman向nacos注册的服务名称、数据项名称

安装部署node_exporter和prometheus

参考文档: http://www.eryajf.net/2468.html

node_exporter和prometheus不一定要部署在同一台主机,在prometheus的配置文件中指定监控的node_exporter即可。

static_configs:
    - targets: ['localhost:9100']

node_exporter一般是用来监控系统性能指标的,因此一般是配置在各个节点上。

prometheus和ckman不一定要配置在同一台主机,在ckman配置文件中指定prometheus的地址和端口即可。

prometheus:
  hosts:
    - 192.168.21.73:9090

ckman功能说明

ckman 支持的接口

接口method说明
/api/loginPOST登录
/api/logout PUT退出登录
/api/v1/ck/clusterGET获取所有集群信息
/api/v1/ck/clusterPUT更新集群信息
/api/v1/ck/clusterPOST导入集群
/api/v1/ck/cluster/{clusterName}DELETE删除集群
/api/v1/ck/destroy/{clusterName}PUT销毁集群
/api/v1/ck/get/{clusterName}GET获取指定集群的信息
/api/v1/ck/node/{clusterName}POST增加节点
/api/v1/ck/node/{clusterName}DELETE删除节点
/api/v1/ck/open_sessions/{clusterName}GET获取有效session个数
/api/v1/ck/query/{clusterName}GET执行Query
/api/v1/ck/rebalance/{clusterName}PUTRebanlance集群数据
/api/v1/ck/slow_sessions/{clusterName}GET获取慢SQL查询
/api/v1/ck/start/{clusterName}PUT启动集群
/api/v1/ck/stop/{clusterName}PUT停止集群
/api/v1/ck/table/{clusterName}GET描述表
/api/v1/ck/table/{clusterName}PUT更新表
/api/v1/ck/table/{clusterName}POST创建表
/api/v1/ck/table/{clusterName}DELETE删除表
/api/v1/ck/table_metric/{clusterName}GET获取表集群信息
/api/v1/ck/upgrade/{clusterName}PUT升级集群
/api/v1/configGET获取配置
/api/v1/configPUT修改配置
/api/v1/deploy/ckPOST部署ck
/api/v1/metric/queryGET获取query指标
/api/v1/metric/query_rangeGET获取范围指标
/api/v1/packageGET获取安装包列表
/api/v1/packagePOST上传安装包
/api/v1/packageDELETE删除安装包
/api/v1/zk/replicated_table/{clusterName}GET获取复制表状态
/api/v1/zk/status/{clusterName}GET获取集群状态

登录

ckman默认的登录名为ckman, 密码为 Ckman123456!

登陆成功后会得到一个token,该token在1个小时内有效,token失效后需要重新登录。

登陆成功后会进入如下所示的主页:

image.png

在主页上,除了有创建集群和导入集群等操作按钮外,还有集群展示的列表。

这个集群列表是通过ckman工作目录下conf/clusters.json文件导入进来的。主要展示集群名、是否支持副本、节点ip、节点数量、zk节点等信息。

重点说下clusters.json这个文件。

如下所示,为一个clusters.json 的示例文件。

{
  "ck_cluster_config_version": 5,    # 配置版本,如果配置了多中心部署,会从nacos上同步集群配置,版本号大的会覆盖版本号小的
  "test": {        #集群名称
    "mode": "import",    #集群的模式,import表示是导入的集群,还有deploy,表示是通过部署的,import的集群只能查看,不能操作,deploy的集群可以查看和操作
    "hosts": [    #ck节点ip列表
      "192.168.101.40",
      "192.168.101.41",
      "192.168.101.42",
      "192.168.101.57"
    ],    #ck节点的hostname
    "names": [
      "vm10140",
      "vm10141",
      "vm10142",
      "zhanglei01"
    ],  
    "port": 9000,     #ck节点的端口
    "user": "eoi",   #ck用户
    "password": "123456",   #ck密码
    "database": "default",  #访问的数据库
    "cluster": "test",      #集群的名字
    "zkNodes": [       #zk的ip列表
      "192.168.101.40",
      "192.168.101.41",
      "192.168.101.42"
    ],
    "zkPort": 2181,        #zk的端口
    "isReplica": true,  #是否支持副本
    "version": "20.8.5.45",  #ck版本
    "sshUser": "",      #ssh连接节点主机的用户名,如果是import的集群,此处为空
    "sshPassword": "",  #ssh连接节点主机的密码
    "shards": [            #分片信息,以下表示2分片2副本
      {
        "replicas": [   #副本信息
          {
            "ip": "192.168.101.40",
            "hostname": "vm10140"
          },
          {
            "ip": "192.168.101.41",
            "hostname": "vm10141"
          }
        ]
      },
      {
        "replicas": [
          {
            "ip": "192.168.101.42",
            "hostname": "vm10142"
          },
          {
            "ip": "192.168.101.57",
            "hostname": "zhanglei01"
          }
        ]
      }
    ],
    "path": ""    #存放数据的路径,如果是import的集群,为空
  }
}

每次对集群进行操作(增加、删除、修改、rebanlance等),都会修改clusters.json这个文件,相应的ck_cluster_config_version都会发生变化。

安装包管理

在主页上点击设置按钮,进入如下的页面:
image.png

点击Upload RPMs,出现如下界面。

image.png
注意安装包上传时需要三个安装包都上传(serverclientcommon),上传成功后,在安装包列表下会显示新上传的记录:

image.png

注意:如果上传的安装包有缺失(比如少了common),安装包仍然能上传成功,但不会显示在列表上。

上传成功的安装包其实位于ckman工作目录的package目录下:
image.png

点击删除按钮,则会删除掉对应版本的安装包。

此处的安装包主要用来部署ck集群、节点部署ck以及升级ck集群的时候使用。

集群管理

创建集群

点击主页的 Create a ClickHouse Cluster,就会进入创建集群的界面:
image.png

需要填写的项主要有以下:

  • ClickHouse Version: ck的版本,不需要自己填写,通过下拉列表选择,下拉列表中会列出ckman服务器中所有的安装包版本。

    -   此处版本信息只会列出当前`ckman`服务下的安装包版本,如果配置了多中心,其他`ckman`的安装包是无法看见的
  • Cluster Name: 集群的名字,注意不要和已有的名字重合
  • ClickHouse TCP Port: clickhouseTCP端口,默认是9000,当然也可以自己指定
  • ClickHouse Node List: clickhouse节点列表,以逗号分隔
  • Replica: 是否开启副本,默认是关闭

    -   如果开启了副本,默认是1个`shard`一个副本,所以节点数量一定要是偶数,否则会报错
    -   如果要增加节点的副本数,可通过增加节点完成,创建集群时最多只能指定一个副本
    -   如果没有开启副本,则有几个节点就有几个`shard`
  • Zookeeper Node List: zk列表
  • ZooKeeper Port: zk端口,默认是2181
  • Data path: ck节点数据存放的路径
  • Cluster Username: ck的用户名
  • Cluster Password: ck的密码
  • SSH Username: ssh登录ck节点的用户名

    -   该用户必须具有`root`权限或是`root`本身,否则部署无法成功,一般都是`root`。
  • SSH Password: ssh登录ck节点的密码

通过此种方式安装部署成功的集群的mode就是deploy,可以对其进行删、改、rebanlance、启停、升级以及节点的增删等操作。

导入集群

点击主页的 Import a ClickHouse Cluster按钮,会进去导入集群界面。
image.png

需要填写的信息如下所示:

Cluster Name: 节点名称,该名称必须是确实存在的集群名,且不能与ckman中已有的集群名字重复。

ClickHouse Node IP: clickhouse节点ip列表,以逗号分隔

ClickHouse TCP Port: ck节点TCP端口,默认为9000

Zookeeper Node List: zk节点列表

ZooKeeper Port: zk端口,默认为2181

Cluster Username: ck的用户名

Cluster Password: ck的密码

导入集群有个前提是该集群必须确实存在,否则导入会出现问题。

导入的集群的modeimport,这种模式的集群不能进行修改、rebanlance、启停、升级以及节点的增删等操作(因为这些操作都需要提供root用户权限,但是导入的集群没有提供这些信息),但是可以删除和查看。

管理节点

从首页点击 Go to cluster,进入集群的管理界面。
image.png

主要有OverviewManageTablesSessionQuery ExecutionSettings等选项,点击Manage按钮,进入下面的页面:
image.png

右上角的操作:Start ClusterStop ClusterDestroy Cluster以及Rebanlance Cluster针对的是deploy模式的集群,import的集群均不可操作。

  • Start Cluster: 启动集群

    -   `ssh`到每台`ck`节点下启动`clickhouse`服务,都成功才返回成功
  • Stop Cluster

    -   `ssh`到每台`ck`节点下关闭`clickhouse`服务,都成功才返回成功
  • Destroy Cluster

    -   首先第一步要停止正在运行的`clickhouse`服务
    -   然后卸载`clickhouse`软件
    -   删除`cluster.json`并同步到`nacos`
    -   销毁集群与删除集群的区别:
        -   销毁集群后集群彻底不存在了
        -   删除集群只是删除`ckman`中集群管理的入口(`cluster.json`),集群还存在,可以重新导入
  • Rebanlance Cluster

    -   一般情况下,通过`clickhouse-sinker`插入的数据基本上是均衡分布在各个节点的。但是如果新增了一个节点,那么新增的节点数据一定是空的,这时候可以通过`rebanlance`工具进行数据搬运
    -   `rebanlance`搬运数据是直接将某个分区的数据直接搬运到目标节点,在搬运的过程中如果有查询操作,正在搬运的这部分数据是无法查到的,因此在进行`rebanlance`操作时,请避免查询操作(`rebanlance`操作时间很短,一般不会影响业务)

升级集群

如果上传了新版本的安装包,可以从Upgrade Cluster下拉列表中选择新版本,点击Upgrade即可进行升级。
image.png

增加节点

image.png

增加节点需要填写:

  • New Node IP: 新节点的IP
  • Node Shard: 节点的Shard NUmber

    • 如果填写的shard是已经存在的,那么增加的节点会作为已存在shard的一个副本;如果shard不存在(一般是最大的shard编号+1,如果不是就不正确了),就会新增加一个shard

增加节点时需要先将集群整体都停掉,然后将新节点的信息增加到metrika.xml中,同步给所有的节点,再重启集群。

删除节点

删除节点时需要注意的是:如果某个shard本来是有副本的,删除节点后该shard副本没有了,要同时更新replica的标志,删除节点并不会销毁该节点,只会停止该节点的clickhouse服务,并从cluster.json中删除掉。

同增加节点一样,删除节点也要先将集群停掉,将删除后的信息更新到metrika.xml中,同步给其他所有节点,再重启集群。

监控管理

监控管理需要提前配置好node_exporterprometheus

node_exporter需要配置在ck节点上,这样才能监控ck的指标。

ck节点安装好node_exporter后,再在prometheus中配置node_exporter的节点信息。

scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090', 'localhost:9100', '192.168.101.40:9100', '192.168.101.41:9100', '192.168.101.42:9100', '192.168.101.57:9100']

集群监控

点击Overview就进入到集群监控页面,如下图所示:

image.png

ClickHouse Table KPIs

指标说明
clickhouse.Query针对Clickhouse集群的分布式表发起的查询,按照发起时刻的分布图

ClickHouse Node KPIs

指标说明
cpu usageCPU占用情况
memory usage内存占用情况
disk usage硬盘占用情况
IOPSIO指标

ZooKeeper KPIs

指标说明
znode_countznode数
leader_uptimeleader存活时间
stale_sessions_expired过期的会话
jvm_gc_collection_seconds_countjvm gc的次数
jvm_gc_collection_seconds_sumjvm gc花费的时间

数据加载监控

数据加载监控主要是针对clickhouse-sinker,这是一款从kafka导入数据到clickhouse的工具。
点击主页的Data Loader Management按钮,就可以进入数据加载管理页面,从此处可以看到clickhouse-sinker的一些指标。
image.png

指标说明
sum by(task)(rate(clickhouse_sinker_consume_msgs_total[1m]))clickhouse_sinker消费Kafka消息的速率(个/秒)
sum by(task) (rate(clickhouse_sinker_flush_msgs_total[1m]))clickhouse_sinker写ClickHouse的速率(行/秒)
sum by(task) (clickhouse_sinker_shard_msgs)clickhouse_sinker shard buffer当前包含的消息数目
sum by(task) (clickhouse_sinker_ring_msgs)clickhouse_sinker ring buffer当前包含的消息数目
sum by(task)(clickhouse_sinker_parsing_pool_backlog)clickhouse_sinker 解析协程池当前积压的消息数目
sum by(task) (clickhouse_sinker_writing_pool_backlog)clickhouse_sinker 输出协程池当前积压的批数目

表管理

表管理主要分为Table MetricsTable Replication Status、以及Zookeeper Status

Table Metrics

统计表的一些指标。
image.png

Queries Cost有三个值:

  • 0.5:过去7天50%SQL的平均耗时
  • 0.99:过去7天99%SQL的平均耗时
  • max:过去7天 SQL最大耗时

Table Replication Status

统计复制表的一些状态。
image.png

此处会统计每个shard下每张表的各副本之间的统计量。

理论上每个shard内副本之间各表的统计都应该相等的,如果有不相等,就说明有节点落后了,这时候落后的节点会标黄。如果某个副本上所有的表都落后,说明这个副本可能出问题了。

Zookeeper Status

zookeeper的相关指标查看。

可查看的指标包括:版本,主从状态,平均延迟,近似数据总和大小,znode数等。

image.png

会话管理

Open Sessions

显示当前正在进行的会话。
image.png

Slow Sessions

显示7天内最慢的10SQL语句。

包含SQL的执行时间、SQL耗时、SQL语句、ck用户、query id、查询的IP以及线程号。
image.png

Query管理

ckman还提供了简单的clickhouse查询的页面。通过该页面可以查询集群中的数据。

image.png

注意:

该工具只能查询,不能进行mutation的相关操作。

该工具主要针对分布式表,本地表也能查,但是如果本地表在集群的其他节点不存在,就会报错。即使表在所有节点都存在,查询出来的数据也是某个节点的数据,因此每次查询出来的数据可能不一致。

Settings

ckman设置

除了集群可配置之外,ckman也有一些自己的配置项:
image.png

  • HA Pair Addresses:多中心部署ckman的节点列表
  • Prometheus Addresses: 普罗米修斯配置地址
  • Alert Manager Addresses: 告警管理地址

配置完成后,点击Save & Reboot,会将这些配置信息重新写入到配置文件,并重启ckman

命令行工具

ckman除了上面的网络端界面以外,还提供了一些命令行工具:

exporter

导出指定时间范围的数据到HDFS

如:

exporter --ch-hosts=192.168.101.40,192.168.101.42 --ch-user=eoi --ch-password=123456 --ch-tables=dbtest,tbtesttype --hdfs-addr=localhost:50070 --hdfs-dir=/data 

参数说明:

  • v

    -   查看版本号
  • ch-hosts

    -   clickhouse节点列表(每shard仅列出一个)
  • ch-port

    -   clickhouse tcp 端口号,默认9000
  • ch-user

    -   clickhouse 用户
  • ch-password

    -   clickhouse 密码
  • ch-database

    -   clickhouse 数据库,默认default
  • ch-tables

    -   表名列表
  • dt-begin

    -   开始时间,默认1970-01-01
  • dt-end

    -   结束时间
  • max-file-size

    -   文件最大大小限制,默认10G
  • hdfs-addr

    -   hdfs的ip:port
  • hdfs-user

    -   hdfs的用户
  • hdfs-dir

    -   hdfs的文件路径

purger

删除指定时间范围的数据。直接drop 分区数据。

如:

purger --ch-hosts=192.168.101.40,192.168.101.42 --ch-port=9000 --ch-user=eoi --ch_password=123456 --ch-database=default --ch-tables=dbtest --dt-begin=2021-02-01 --dt-end=2021-02-28

参数说明:

  • v

    -   查看版本号
  • ch-hosts

    -   clickhouse节点列表(每shard仅列出一个)
  • ch-port

    -   clickhouse tcp 端口号,默认9000
  • ch-user

    -   clickhouse 用户
  • ch-password

    -   clickhouse 密码
  • ch-database

    -   clickhouse 数据库,默认default
  • ch-tables

    -   表名列表
  • dt-begin

    -   开始时间,默认1970-01-01
  • dt-end

    -   结束时间

schemer

在指定结点创建与另一指定结点相同的表格。

通过该工具,会在目标节点上创建于源节点除system数据库以外的所有数据库和表。如:

schemer --src-host=192.168.101.40 --dst-host=192.168.21.73 --ch-port=9000 --ch-user=eoi --ch-password=123456

参数说明:

  • v

    -   显示版本信息
  • src-host

    -   源节点
  • dst-host

    -   目标节点
  • ch-port

    -   tcp端口号,默认9000
  • ch-user

    -   目标节点ck用户
  • ch-password

    -   目标节点ck密码

rebanlancer

集群结点间负载均衡。

此处的均衡操作直接是物理搬运,先通过一套均衡规则计算出需要从哪些节点移除,添加到哪些节点,然后将源节点的分区detach掉,然后通过ssh将分区数据传输给目标节点,attach到目标节点上,并删除掉源节点的分区数据。

ckmanrebanlance也是使用此工具完成的负载均衡。在搬运某表数据期间,针对该表的查询将可能得到不一致的结果。

参数说明:

  • v

    -   显示版本信息
  • ch-hosts

    -   ck节点列表
  • ch-port

    -   ck节点tcp端口,默认9000
  • ch-user

    -   ck用户名
  • ch-password

    -   ck密码
  • ch-database

    -   ck数据库,默认default
  • ch-data-dir

    -   数据存放目录
  • os-user

    -   节点主机用户名(需要有root权限)
  • os-password

    -   节点主机密码

扩展API

除了ckman页面上展示的功能外,ckman还提供了一些扩展的API,用户可使用cURLPostman等工具对这些API进行操作,从而完成一些扩展功能。

这些API主要有:

描述表

METHOD: GET

URL: /api/v1/ck/table/{clusterName}

调用 DESCRIBE TABLE database.table语句进行查看表的结构信息。使用tableName指定表名,database指定数据库名。

举例如下:

GET  http://192.168.31.55:8808/api/v1/ck/table/test?tableName=tbtest&database=default

返回结果:

{
    "code": 200,
    "msg": "ok",
    "data": [
        {
            "name": "service",
            "type": "String",
            "defaultType": "",
            "defaultExpression": "",
            "comment": "",
            "codecExpression": "",
            "ttlExpression": ""
        },
        {
            "name": "ip",
            "type": "String",
            "defaultType": "",
            "defaultExpression": "",
            "comment": "",
            "codecExpression": "",
            "ttlExpression": ""
        },
        {
            "name": "metric",
            "type": "String",
            "defaultType": "",
            "defaultExpression": "",
            "comment": "",
            "codecExpression": "",
            "ttlExpression": ""
        },
        {
            "name": "value",
            "type": "Int64",
            "defaultType": "",
            "defaultExpression": "",
            "comment": "",
            "codecExpression": "",
            "ttlExpression": ""
        },
        {
            "name": "timestamp",
            "type": "DateTime",
            "defaultType": "",
            "defaultExpression": "",
            "comment": "",
            "codecExpression": "",
            "ttlExpression": ""
        }
    ]
}
注意:本操作要求表在集群的各节点存在,包括本地表和dist_开头的分布式表。

更新表

METHOD: PUT

URL: /api/v1/ck/table/{clusterName}

使用ALTER语句完成分布式表的更新。

支持的操作包括增加列、修改列、删除列。

修改完成后需要删除分布式表并重建。

举例如下:

PUT /api/v1/ck/table/test
{
    "name":"t1",    #表名
    "database":"default",    #数据库名
    "add":[{
        "name":"fieldNew",    #在field3后增加一个fieldNew,类型为String
        "type":"String",
        "after":"field3"
    },
    {
        "name":"filedLast",    #在最后增加一个字段fieldLast,类型为Int32
        "type":"Int32"
    }],
    "modify":[{
        "name":"field6",    #将filed6修改为DateTime类型
        "type":"DateTime"
    }],
    "drop": ["field8", "field9"]    #删除field8,field9
}
注意:该操作只能针对集群中各节点的本地表,且表在各个节点存在。对dist_开头的分布式表无法操作。

创建表

METHOD: POST

URL: /api/v1/ck/table/{clusterName}

创建表默认使用的是MergeTree引擎,如果指定了distinctfalse,表示支持去重,使用的引擎为ReplacingMergeTree

POST /api/v1/ck/table/test
{
    "name": "t1",        #要创建的表名
    "database": "default",  #数据库
    "fields":[{            #字段信息
        "name":"id",    
        "type":"Int32"
    },{
        "name":"birth",
        "type":"Date"
    },{
        "name":"name",
        "type":"String"
    }],
    "order": ["id"],        #order by 的字段,可以指定多个
    "partition":"toMMMMYY(birth)",   #partition by的字段
    "distinct": true
}

当然,最终的引擎还是要根据集群是否支持副本来决定,一共有以下几种情况:

distinctisReplicaengine
truetrueReplicatedReplacingMergeTree
truefalseReplacingMergeTree
falsetrueReplicatedMergeTree
falsefalseMergeTree

与此同时,还需要在集群里创建一张dist_开头的分布式表。

删除表

METHOD: DELETE

URL: /api/v1/ck/table/{clusterName}

操作和描述表类似,通过tableName指定表名,database指定数据库名。

举例如下:

DELETE  http://192.168.31.55:8808/api/v1/ck/table/test?tableName=t1&database=default

通过以上操作就能删除掉表t1。删除时先删dist_开头的分布式表,再删表t1

注意:表必须在集群的各个节点存在且不能是dist_开头的分布式表。如果该本地表虽然在集群中各节点存在,但没有根据该本地表创建过分布式表,删除依然会报错。这一点需要注意。

结语

千里之行,始于足下。ckman的功能目前还只是初版,肯定还存着着诸多不足和可以改进的地方,希望大家多提意见,共同提升ckman的使用体验。


有疑问加站长微信联系(非本文作者)

本文来自:Segmentfault

感谢作者:禹鼎侯

查看原文:ClickHouse管理工具ckman说明文档

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