clickhouse 查看当前用户

要查看当前用户，可以使用以下SQL语句查询系统表中的用户信息：SELECT user FROM system.current_users;

这条语句将返回当前活动会话的用户。请注意，只有具有权限的用户才能执行此操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [大数据-ClickHouse技术五（用户角色管理-SQL工作流）](https://blog.csdn.net/qq_36602951/article/details/127348966)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

clickhouse函数

### 关于 ClickHouse 函数的使用说明

#### 日期类函数
ClickHouse 提供了一系列的时间日期函数来处理时间和日期相关的数据。这些函数可以帮助用户轻松地进行时间戳生成、日期格式化以及各种基于时间的操作。

- **时间日期函数**：例如 `now()` 返回当前时间戳；`today()` 返回今天的日期[^1]。

SELECT now(), today();

- **生成日期、时间戳**：可以通过 `toDateTime('2023-01-01 12:00:00')` 或者 `toDate('2023-01-01')` 来创建特定的日期或时间戳对象。

#### 类型转换函数
为了适应不同的应用场景，ClickHouse 支持多种类型的相互转换。其中一种常见的方式就是利用 `CAST(x AS t)` 进行显式的类型转换，这允许将表达式的结果强制转换为目标类型`t`。

SELECT CAST(123.456 AS Int32);

#### 字符串处理函数
针对字符串操作的需求，提供了诸如拼接(`concat`)、替换(`replaceRegexpAll`)等功能丰富的内置函数集合，使得复杂文本分析变得简单易行。

SELECT concat('Hello', 'World'), replaceRegexpAll('Hello World!', '\\s+', '-');

#### 数组函数
数组是 ClickHouse 的一个重要特性之一，在实际应用中经常遇到需要对数组元素执行聚合或其他变换的情况。为此，平台内建有专门面向数组运算的一套工具集，比如获取最大值 (`arrayMax`)、最小值 (`arrayMin`) 等等。

WITH [1, 2, 3, 4, 5] AS arr SELECT arrayMax(arr), arrayMin(arr);

#### NULL 值处理函数
面对缺失数据时，合理有效地管理NULL非常重要。ClickHouse拥有若干专用于此目的的方法论，像 `ifNull(expr1, expr2)` 可用来判断并替代可能出现null的地方。

SELECT ifNull(NULL, 'Default Value');

#### 获取最新/最早的记录
当涉及到版本控制或是日志追踪场景下，往往希望能够提取最新的或者是最初的那个条目。借助于 `argMax(column, timestamp)` 和 `argMin(column, timestamp)` 即可实现这一目标。

SELECT argMax(value, ts) FROM table GROUP BY id;

#### Hash 函数与随机数生成功能
除了上述提到的基础功能外，还有hash算法（如 `sipHash64`）可用于散列计算，而 `rand()` 则提供了一种简便的方式来产生伪随机数值。

SELECT sipHash64('test string'), rand();

clickhouse ttl

### ClickHouse 中 TTL (Time to Live) 的功能和用法

#### 功能概述
ClickHouse 提供了丰富的 TTL 特性，允许用户定义数据的有效期限。通过设置 TTL 属性，可以指定何时删除过期的数据行或将它们移动到不同的存储介质上[^1]。

#### 执行机制
在执行查询过程中，ClickHouse 不会实时检查 TTL 规则；而是依赖于后台任务定期扫描并处理符合条件的数据。默认情况下，这个周期设定为每个小时一次。

#### 数据删除流程
对于设置了 `TTL` 表达式的表，在达到预设的时间点之后，系统将会启动相应的操作来清理不再需要保存的信息。具体来说就是根据给定的逻辑判断哪些记录应该被清除掉，并最终实施这一动作[^3]。

#### 存储迁移支持
除了简单的删除外，还能够利用 `TTL move` 来实现更灵活的数据管理方案——即将某些特定时间段内的资料转移到其他物理位置（比如硬盘或云卷）。这不仅有助于优化资源利用率，还能有效降低成本开销[^2]。

#### 配置方法与实例展示
为了更好地理解如何应用上述提到的各项能力，下面给出一段 Python 脚本作为例子：

from clickhouse_driver import Client

client = Client('localhost')

create_table_query = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_data (
    timestamp DateTime,
    value Float64
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY tuple()
PARTITION BY toYYYYMM(timestamp)
TTL timestamp + INTERVAL 7 DAY DELETE, 
     timestamp + INTERVAL 30 DAY TO DISK 'external_disk'
"""

try:
    client.execute(create_table_query)
except Exception as e:
    print(f"Error creating table: {e}")

这段代码创建了一个名为 `my_data` 的表格，其中包含了两个字段：一个是时间戳类型的 `timestamp` 和浮点数类型的 `value` 。这里特别指定了两条 TTL 规则：
- 当前时间超过 `timestamp` 字段所表示时刻七天后，则该条目会被标记为待删状态；
- 如果距离当前日期已经过去了三十日以上的话，那么对应的部分就会迁移到名称叫做 `'external_disk'` 的外部磁盘上去[^4]。