Not supported in ClickHouse Cloud
命名集合提供了一种机制,用于存储键值对集合,以配置与外部数据源的集成。可以在字典、表、表函数以及对象存储中使用命名集合。
命名集合可以通过 DDL 或配置文件进行配置,并在 ClickHouse 启动时生效。它们简化了对象的创建,并将凭证对无管理权限的用户进行隐藏。
命名集合中的键必须与相应函数、表引擎、数据库等的参数名相匹配。下面的示例中,对每种类型都给出了参数列表的链接。
在命名集合中设置的参数可以在 SQL 中被覆盖,下面的示例展示了这一点。可以通过使用 [NOT] OVERRIDABLE 关键字和 XML 属性和/或配置项 allow_named_collection_override_by_default 来限制这种行为。
注意
如果允许覆盖,无管理权限的用户可能能够推断出试图隐藏的凭证。
如果是为了这一目的使用命名集合,应当禁用
allow_named_collection_override_by_default(该选项默认启用)。
在 system 数据库中存储命名集合
DDL 示例
CREATE NAMED COLLECTION name AS
key_1 = 'value' OVERRIDABLE,
key_2 = 'value2' NOT OVERRIDABLE,
url = 'https://connection.url/'
在上面的示例中:
key_1 始终可以被覆盖。
key_2 永远不能被覆盖。
url 是否可以被覆盖取决于 allow_named_collection_override_by_default 的取值。
使用 DDL 创建命名集合的权限
要使用 DDL 管理命名集合,用户必须拥有 named_collection_control 权限。可以通过在 /etc/clickhouse-server/users.d/ 中添加一个文件来授予该权限。下面的示例为用户 default 同时授予了 access_management 和 named_collection_control 权限:
<clickhouse>
<users>
<default>
<password_sha256_hex>65e84be33532fb784c48129675f9eff3a682b27168c0ea744b2cf58ee02337c5</password_sha256_hex replace=true>
<access_management>1</access_management>
<!-- highlight-start -->
<named_collection_control>1</named_collection_control>
<!-- highlight-end -->
</default>
</users>
</clickhouse>
提示
在上面的示例中,password_sha256_hex 的值是该密码的 SHA256 哈希的十六进制表示。针对用户 default 的这段配置包含属性 replace=true,因为在默认配置中为该用户设置的是明文 password,而同一个用户不能同时设置明文密码和 SHA256 十六进制密码。
命名集合的存储
命名集合可以存储在本地磁盘或 ZooKeeper/Keeper 中,默认使用本地存储。
它们也可以使用与 磁盘加密 相同的算法进行加密存储,
其中默认使用 aes_128_ctr。
要配置命名集合存储,需要指定一个 type。它可以是 local 或 keeper/zookeeper。对于加密存储,
可以使用 local_encrypted 或 keeper_encrypted/zookeeper_encrypted。
要使用 ZooKeeper/Keeper,我们还需要在配置文件的 named_collections_storage 部分设置一个 path(在 ZooKeeper/Keeper 中存储命名集合的路径)。
下面的示例使用了加密和 ZooKeeper/Keeper:
<clickhouse>
<named_collections_storage>
<type>zookeeper_encrypted</type>
<key_hex>bebec0cabebec0cabebec0cabebec0ca</key_hex>
<algorithm>aes_128_ctr</algorithm>
<path>/named_collections_path/</path>
<update_timeout_ms>1000</update_timeout_ms>
</named_collections_storage>
</clickhouse>
可选配置参数 update_timeout_ms 的默认值为 5000 毫秒。
在配置文件中存储命名集合
XML 示例
<clickhouse>
<named_collections>
<name>
<key_1 overridable="true">value</key_1>
<key_2 overridable="false">value_2</key_2>
<url>https://connection.url/</url>
</name>
</named_collections>
</clickhouse>
在上述示例中:
key_1 始终可以被覆盖。
key_2 不可被覆盖。
url 是否可以被覆盖取决于 allow_named_collection_override_by_default 的值。
修改命名集合
使用 DDL 查询创建的命名集合可以通过 DDL 进行修改或删除。使用 XML 文件创建的命名集合可以通过编辑或删除相应的 XML 文件进行管理。
修改 DDL 创建的命名集合
更改或添加集合 collection2 的键 key1 和 key3
(这不会更改这些键的 overridable 标志位的值):
ALTER NAMED COLLECTION collection2 SET key1=4, key3='value3'
更改或添加键 key1,并允许其始终可被覆盖:
ALTER NAMED COLLECTION collection2 SET key1=4 OVERRIDABLE
从 collection2 中删除键 key2:
ALTER NAMED COLLECTION collection2 DELETE key2
修改或添加集合 collection2 中的键 key1,并删除键 key3:
ALTER NAMED COLLECTION collection2 SET key1=4, DELETE key3
若要强制某个键使用 overridable 标志的默认设置,必须先删除该键,然后再重新添加。
ALTER NAMED COLLECTION collection2 DELETE key1;
ALTER NAMED COLLECTION collection2 SET key1=4;
删除 DDL 命名集合 collection2:
DROP NAMED COLLECTION collection2
用于访问 S3 的命名集合
有关参数说明,请参阅 S3 表函数。
DDL 示例
CREATE NAMED COLLECTION s3_mydata AS
access_key_id = 'AKIAIOSFODNN7EXAMPLE',
secret_access_key = 'wJalrXUtnFEMI/K7MDENG/bPxRfiCYEXAMPLEKEY',
format = 'CSV',
url = 'https://s3.us-east-1.amazonaws.com/yourbucket/mydata/'
XML 示例
<clickhouse>
<named_collections>
<s3_mydata>
<access_key_id>AKIAIOSFODNN7EXAMPLE</access_key_id>
<secret_access_key>wJalrXUtnFEMI/K7MDENG/bPxRfiCYEXAMPLEKEY</secret_access_key>
<format>CSV</format>
<url>https://s3.us-east-1.amazonaws.com/yourbucket/mydata/</url>
</s3_mydata>
</named_collections>
</clickhouse>
s3() 函数和 S3 表命名集合示例
以下两个示例都使用同一个命名集合 s3_mydata:
s3() 函数
INSERT INTO FUNCTION s3(s3_mydata, filename = 'test_file.tsv.gz',
format = 'TSV', structure = 'number UInt64', compression_method = 'gzip')
SELECT * FROM numbers(10000);
提示
上述 s3() 函数的第一个参数是集合名称 s3_mydata。如果不使用具名集合,那么在每次调用 s3() 函数时,都必须传入访问密钥 ID、秘密访问密钥、格式和 URL。
S3 表
CREATE TABLE s3_engine_table (number Int64)
ENGINE=S3(s3_mydata, url='https://s3.us-east-1.amazonaws.com/yourbucket/mydata/test_file.tsv.gz', format = 'TSV')
SETTINGS input_format_with_names_use_header = 0;
SELECT * FROM s3_engine_table LIMIT 3;
┌─number─┐
│ 0 │
│ 1 │
│ 2 │
└────────┘
用于访问 MySQL 数据库的命名集合
有关参数的说明,请参见 mysql。
DDL 示例
CREATE NAMED COLLECTION mymysql AS
user = 'myuser',
password = 'mypass',
host = '127.0.0.1',
port = 3306,
database = 'test',
connection_pool_size = 8,
replace_query = 1
XML 示例
<clickhouse>
<named_collections>
<mymysql>
<user>myuser</user>
<password>mypass</password>
<host>127.0.0.1</host>
<port>3306</port>
<database>test</database>
<connection_pool_size>8</connection_pool_size>
<replace_query>1</replace_query>
</mymysql>
</named_collections>
</clickhouse>
mysql() 函数、MySQL 表、MySQL 数据库和 Dictionary 命名集合示例
下面四个示例都使用同一个名为 mymysql 的命名集合:
mysql() 函数
SELECT count() FROM mysql(mymysql, table = 'test');
┌─count()─┐
│ 3 │
└─────────┘
注意
该命名集合未指定 table 参数,因此在函数调用时通过 table = 'test' 来指定该参数。
MySQL 表
CREATE TABLE mytable(A Int64) ENGINE = MySQL(mymysql, table = 'test', connection_pool_size=3, replace_query=0);
SELECT count() FROM mytable;
┌─count()─┐
│ 3 │
└─────────┘
注意
该 DDL 会覆盖命名集合中对 connection_pool_size 的配置。
MySQL 数据库
CREATE DATABASE mydatabase ENGINE = MySQL(mymysql);
SHOW TABLES FROM mydatabase;
┌─name───┐
│ source │
│ test │
└────────┘
MySQL 字典
CREATE DICTIONARY dict (A Int64, B String)
PRIMARY KEY A
SOURCE(MYSQL(NAME mymysql TABLE 'source'))
LIFETIME(MIN 1 MAX 2)
LAYOUT(HASHED());
SELECT dictGet('dict', 'B', 2);
┌─dictGet('dict', 'B', 2)─┐
│ two │
└─────────────────────────┘
用于访问 PostgreSQL 数据库的命名集合
参数说明请参见 postgresql。此外,还有以下别名:
username 对应 user
db 对应 database。
在命名集合中,使用参数 addresses_expr 来替代 host:port。该参数是可选的,因为还存在其他可选参数:host、hostname、port。下面的伪代码说明了优先级:
CASE
WHEN collection['addresses_expr'] != '' THEN collection['addresses_expr']
WHEN collection['host'] != '' THEN collection['host'] || ':' || if(collection['port'] != '', collection['port'], '5432')
WHEN collection['hostname'] != '' THEN collection['hostname'] || ':' || if(collection['port'] != '', collection['port'], '5432')
END
创建示例:
CREATE NAMED COLLECTION mypg AS
user = 'pguser',
password = 'jw8s0F4',
host = '127.0.0.1',
port = 5432,
database = 'test',
schema = 'test_schema'
示例配置:
<clickhouse>
<named_collections>
<mypg>
<user>pguser</user>
<password>jw8s0F4</password>
<host>127.0.0.1</host>
<port>5432</port>
<database>test</database>
<schema>test_schema</schema>
</mypg>
</named_collections>
</clickhouse>
在 PostgreSQL 函数中使用命名集合的示例
SELECT * FROM postgresql(mypg, table = 'test');
┌─a─┬─b───┐
│ 2 │ two │
│ 1 │ one │
└───┴─────┘
SELECT * FROM postgresql(mypg, table = 'test', schema = 'public');
┌─a─┐
│ 1 │
│ 2 │
│ 3 │
└───┘
在 PostgreSQL 引擎数据库中使用命名集合的示例
CREATE TABLE mypgtable (a Int64) ENGINE = PostgreSQL(mypg, table = 'test', schema = 'public');
SELECT * FROM mypgtable;
┌─a─┐
│ 1 │
│ 2 │
│ 3 │
└───┘
注意
在创建表时,PostgreSQL 会从命名集合中复制数据。之后对该集合的更改不会影响现有的表。
在使用 PostgreSQL 引擎的数据库中使用命名集合的示例
CREATE DATABASE mydatabase ENGINE = PostgreSQL(mypg);
SHOW TABLES FROM mydatabase
┌─name─┐
│ test │
└──────┘
在以 POSTGRESQL 为源的字典中使用具名集合的示例
CREATE DICTIONARY dict (a Int64, b String)
PRIMARY KEY a
SOURCE(POSTGRESQL(NAME mypg TABLE test))
LIFETIME(MIN 1 MAX 2)
LAYOUT(HASHED());
SELECT dictGet('dict', 'b', 2);
┌─dictGet('dict', 'b', 2)─┐
│ two │
└─────────────────────────┘
用于访问远程 ClickHouse 数据库的命名集合
有关参数的说明,参见 remote。
配置示例:
CREATE NAMED COLLECTION remote1 AS
host = 'remote_host',
port = 9000,
database = 'system',
user = 'foo',
password = 'secret',
secure = 1
<clickhouse>
<named_collections>
<remote1>
<host>remote_host</host>
<port>9000</port>
<database>system</database>
<user>foo</user>
<password>secret</password>
<secure>1</secure>
</remote1>
</named_collections>
</clickhouse>
由于已使用 remoteSecure,建立连接时不需要设置 secure,但它仍可用于字典。
使用命名集合与 remote/remoteSecure 函数的示例
SELECT * FROM remote(remote1, table = one);
┌─dummy─┐
│ 0 │
└───────┘
SELECT * FROM remote(remote1, database = merge(system, '^one'));
┌─dummy─┐
│ 0 │
└───────┘
INSERT INTO FUNCTION remote(remote1, database = default, table = test) VALUES (1,'a');
SELECT * FROM remote(remote1, database = default, table = test);
┌─a─┬─b─┐
│ 1 │ a │
└───┴───┘
在以 ClickHouse 为源的字典中使用命名集合的示例
CREATE DICTIONARY dict(a Int64, b String)
PRIMARY KEY a
SOURCE(CLICKHOUSE(NAME remote1 TABLE test DB default))
LIFETIME(MIN 1 MAX 2)
LAYOUT(HASHED());
SELECT dictGet('dict', 'b', 1);
┌─dictGet('dict', 'b', 1)─┐
│ a │
└─────────────────────────┘
用于访问 Kafka 的命名集合
参数说明参见 Kafka。
DDL 示例
CREATE NAMED COLLECTION my_kafka_cluster AS
kafka_broker_list = 'localhost:9092',
kafka_topic_list = 'kafka_topic',
kafka_group_name = 'consumer_group',
kafka_format = 'JSONEachRow',
kafka_max_block_size = '1048576';
XML 示例
<clickhouse>
<named_collections>
<my_kafka_cluster>
<kafka_broker_list>localhost:9092</kafka_broker_list>
<kafka_topic_list>kafka_topic</kafka_topic_list>
<kafka_group_name>consumer_group</kafka_group_name>
<kafka_format>JSONEachRow</kafka_format>
<kafka_max_block_size>1048576</kafka_max_block_size>
</my_kafka_cluster>
</named_collections>
</clickhouse>
在 Kafka 表中使用命名集合的示例
以下两个示例都使用同一个命名集合 my_kafka_cluster:
CREATE TABLE queue
(
timestamp UInt64,
level String,
message String
)
ENGINE = Kafka(my_kafka_cluster)
CREATE TABLE queue
(
timestamp UInt64,
level String,
message String
)
ENGINE = Kafka(my_kafka_cluster)
SETTINGS kafka_num_consumers = 4,
kafka_thread_per_consumer = 1;
用于备份的命名集合
有关参数说明,请参阅 备份和恢复。
DDL 示例
BACKUP TABLE default.test to S3(named_collection_s3_backups, 'directory')
XML 示例
<clickhouse>
<named_collections>
<named_collection_s3_backups>
<url>https://my-s3-bucket.s3.amazonaws.com/backup-S3/</url>
<access_key_id>ABC123</access_key_id>
<secret_access_key>Abc+123</secret_access_key>
</named_collection_s3_backups>
</named_collections>
</clickhouse>
用于访问 MongoDB 表和字典的命名集合
有关参数的说明,请参阅 mongodb。
DDL 示例
CREATE NAMED COLLECTION mymongo AS
user = '',
password = '',
host = '127.0.0.1',
port = 27017,
database = 'test',
collection = 'my_collection',
options = 'connectTimeoutMS=10000'
XML 示例
<clickhouse>
<named_collections>
<mymongo>
<user></user>
<password></password>
<host>127.0.0.1</host>
<port>27017</port>
<database>test</database>
<collection>my_collection</collection>
<options>connectTimeoutMS=10000</options>
</mymongo>
</named_collections>
</clickhouse>
MongoDB 集合
CREATE TABLE mytable(log_type VARCHAR, host VARCHAR, command VARCHAR) ENGINE = MongoDB(mymongo, options='connectTimeoutMS=10000&compressors=zstd')
SELECT count() FROM mytable;
┌─count()─┐
│ 2 │
└─────────┘
MongoDB 字典
CREATE DICTIONARY dict
(
`a` Int64,
`b` String
)
PRIMARY KEY a
SOURCE(MONGODB(NAME mymongo COLLECTION my_dict))
LIFETIME(MIN 1 MAX 2)
LAYOUT(HASHED())
SELECT dictGet('dict', 'b', 2);
┌─dictGet('dict', 'b', 2)─┐
│ two │
└─────────────────────────┘
注意
命名的集合将集合名称指定为 my_collection。在函数调用中,通过 collection = 'my_dict' 覆盖该名称,以选择另一个集合。