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一、数据类型表
clickhouse内置了很多的column数据类型，能够通过查问system.data_type_families这张表获取版本的所有反对的数据类型。下文中第一列是字段类型，第二列示意该类型的字段类型是否辨别大小写（1示意不辨别大小写，Date和date都是无效的数据类型名称），第三类是该字段类型的别名。
peer1 :) SELECT * FROM system.data_type_families;┌─name────────────────────────────┬─case_insensitive─┬─alias_to────┐│ Polygon │ 0 │ ││ Ring │ 0 │ ││ Point │ 0 │ ││ MultiPolygon │ 0 │ ││ IPv6 │ 0 │ ││ IntervalSecond │ 0 │ ││ IPv4 │ 0 │ ││ UInt32 │ 0 │ ││ IntervalYear │ 0 │ ││ IntervalQuarter │ 0 │ ││ IntervalMonth │ 0 │ ││ Int64 │ 0 │ ││ IntervalDay │ 0 │ ││ IntervalHour │ 0 │ ││ UInt256 │ 0 │ ││ Int16 │ 0 │ ││ LowCardinality │ 0 │ ││ AggregateFunction │ 0 │ ││ Nothing │ 0 │ ││ Decimal256 │ 1 │ ││ Tuple │ 0 │ ││ Array │ 0 │ ││ Enum16 │ 0 │ ││ IntervalMinute │ 0 │ ││ FixedString │ 0 │ ││ String │ 0 │ ││ DateTime │ 1 │ ││ Map │ 0 │ ││ UUID │ 0 │ ││ Decimal64 │ 1 │ ││ Nullable │ 0 │ ││ Enum │ 0 │ ││ Int32 │ 0 │ ││ UInt8 │ 0 │ ││ Date │ 1 │ ││ Decimal32 │ 1 │ ││ UInt128 │ 0 │ ││ Float64 │ 0 │ ││ SimpleAggregateFunction │ 0 │ ││ Nested │ 0 │ ││ DateTime64 │ 1 │ ││ Int128 │ 0 │ ││ Decimal128 │ 1 │ ││ Int8 │ 0 │ ││ Decimal │ 1 │ ││ Int256 │ 0 │ ││ IntervalWeek │ 0 │ ││ UInt64 │ 0 │ ││ Enum8 │ 0 │ ││ DateTime32 │ 1 │ ││ UInt16 │ 0 │ ││ Float32 │ 0 │ ││ INET6 │ 1 │ IPv6 ││ INET4 │ 1 │ IPv4 ││ BINARY │ 1 │ FixedString ││ NATIONAL CHAR VARYING │ 1 │ String ││ BINARY VARYING │ 1 │ String ││ NCHAR LARGE OBJECT │ 1 │ String ││ NATIONAL CHARACTER VARYING │ 1 │ String ││ NATIONAL CHARACTER LARGE OBJECT │ 1 │ String ││ NATIONAL CHARACTER │ 1 │ String ││ NATIONAL CHAR │ 1 │ String ││ CHARACTER VARYING │ 1 │ String ││ LONGBLOB │ 1 │ String ││ MEDIUMTEXT │ 1 │ String ││ TEXT │ 1 │ String ││ TINYBLOB │ 1 │ String ││ VARCHAR2 │ 1 │ String ││ CHARACTER LARGE OBJECT │ 1 │ String ││ DOUBLE PRECISION │ 1 │ Float64 ││ LONGTEXT │ 1 │ String ││ NVARCHAR │ 1 │ String ││ INT1 UNSIGNED │ 1 │ UInt8 ││ VARCHAR │ 1 │ String ││ CHAR VARYING │ 1 │ String ││ MEDIUMBLOB │ 1 │ String ││ NCHAR │ 1 │ String ││ CHAR │ 1 │ String ││ SMALLINT UNSIGNED │ 1 │ UInt16 ││ TIMESTAMP │ 1 │ DateTime ││ FIXED │ 1 │ Decimal ││ TINYTEXT │ 1 │ String ││ NUMERIC │ 1 │ Decimal ││ DEC │ 1 │ Decimal ││ TINYINT UNSIGNED │ 1 │ UInt8 ││ INTEGER UNSIGNED │ 1 │ UInt32 ││ INT UNSIGNED │ 1 │ UInt32 ││ CLOB │ 1 │ String ││ MEDIUMINT UNSIGNED │ 1 │ UInt32 ││ BOOL │ 1 │ Int8 ││ SMALLINT │ 1 │ Int16 ││ INTEGER SIGNED │ 1 │ Int32 ││ NCHAR VARYING │ 1 │ String ││ INT SIGNED │ 1 │ Int32 ││ TINYINT SIGNED │ 1 │ Int8 ││ BIGINT SIGNED │ 1 │ Int64 ││ BINARY LARGE OBJECT │ 1 │ String ││ SMALLINT SIGNED │ 1 │ Int16 ││ MEDIUMINT │ 1 │ Int32 ││ INTEGER │ 1 │ Int32 ││ INT1 SIGNED │ 1 │ Int8 ││ BIGINT UNSIGNED │ 1 │ UInt64 ││ BYTEA │ 1 │ String ││ INT │ 1 │ Int32 ││ SINGLE │ 1 │ Float32 ││ FLOAT │ 1 │ Float32 ││ MEDIUMINT SIGNED │ 1 │ Int32 ││ BOOLEAN │ 1 │ Int8 ││ DOUBLE │ 1 │ Float64 ││ INT1 │ 1 │ Int8 ││ CHAR LARGE OBJECT │ 1 │ String ││ TINYINT │ 1 │ Int8 ││ BIGINT │ 1 │ Int64 ││ CHARACTER │ 1 │ String ││ BYTE │ 1 │ Int8 ││ BLOB │ 1 │ String ││ REAL │ 1 │ Float32 │└─────────────────────────────────┴──────────────────┴─────────────┘二、根底数据类型
clickhouse和传统的数据库一样，提供了根底的数据类型，这一部分就简略的介绍一下，置信学过编程语言的同学对这一部分并不生疏。
整数类型
整数类型，IntN随着N的增大，整型数值的范畴扩充。U示意unsigned无符号，无符号就是没有正数符号，只能存储大于等于0的树。
- 有符号整型（IntN）：Int8、Int16、Int32、Int64、Int128、Int256。数值范畴是【-2^(N-1) ~ 2^(N-1)-1】，比方：Int8（-128到127）
- 无符号整型（UIntN）：UInt8、UInt16、UInt32、UInt64、UInt128、UInt256。数值范畴是【0 ~ 2^N-1】，比方：UInt8（0到255）
浮点类型
- 单精度浮点数Float32，学过C、java、mysql的敌人把它当作float数据类型应用即可。从小数点后第8位起会产生精度失落。
- 双精度浮点数Float64，学过C、java、mysql的敌人把它当作double数据类型应用即可。从小数点后第17位起会产生精度失落。
Decimal类型
有的时候Float32、Float64无奈满足计算精度的要求，咱们就须要应用Decimal数据类型。ClickHouse 提供了 Decimal32、Decimal64 和 Decimal128 三种精度的Decimal。
在定义表字段的类型时，能够通过两种模式申明：简写形式有 Decimal32(S)、Decimal64(S)、Decimal128(S) 三种，原生形式为 Decimal(P, S)，示意该定点数的整数位加上小数位的总长度最大为 P，其中小数位长度最多为 S。
参考上面的SQL及输入后果进行了解和学习
SELECT toDecimal64(2, 3) AS x, --数值为2，精度为3，所以2.000 toTypeName(x) AS xtype, toDecimal32(2, 2) AS y, --数值为2，精度为2，所以2.00 toTypeName(y) as ytype, x + y AS a, --2.000 + 2.00,加减法取最大精度。所以4.000 toTypeName(a) AS atype, x * y AS b, --2.000*2.00,乘法的精度值相加（2+3=5）。所以4.00000 toTypeName(b) AS btype, x / y AS c, --2.000/2.00，被除数2.000精度是3，后果精度等于被除数精度。所以1.000 toTypeName(c) AS ctype;下图为下面的SQL的执行后果
一般String类型
clickhouse 中的String类型并没有长度限度，所以它能够代替传统关系型数据库中的所有以字符模式存在的数据类型，如：CHAR、VARCHAR、CLOB 等等。
FixedString类型
FixedString(N)示意固定长度为N的数据类型，能够应用toFixedString函数将String转换成FixedString。下文中的SQL尽管zimug长度是5，但应用FixedString(6)长度为6，理论存储内容是zimug\0。
peer1 :) select toFixedString('zimug', 6), length(toFixedString('zimug', 6));┌─toFixedString('zimug', 6)─┬─length(toFixedString('zimug', 6))─┐│ zimug │ 6 │└───────────────────────────┴───────────────────────────────────┘UUID
UUID是比拟常见的数据惟一值，ClickHouse把它作为一种数据类型。UUID数据格式如：6fb875ae-75b9-4643-a146-5a1de7c717b4,应用形式如下：
应用示例如下：
-- 建表时创立UUID数据类型字段CREATE TABLE test_uuid (id UUID, content String) ENGINE=TinyLog;-- 向表中插入数据INSERT INTO test_uuid SELECT generateUUIDv4(), 'test uuid 1';-- 插入的时候不为UUID赋值，UUID字段应用0填充INSERT INTO test_uuid (content) VALUES ('test uuid 2'); 日期类型
日期数据类型有三种：DateTime、DateTime64和Date，并且反对应用字符串的形式insert写入日期格局。另外还有一种日期类型TIMESTAMP ，其应用办法和DateTime类型一摸一样，只是对DateTime数据类型起了一个别名。
- DateTime准确到秒，如：'2022-06-12 06:06:06'
- DateTime64准确到亚秒，如：'2022-06-12 06:06:06.000'
- Date不蕴含工夫信息，准确到天，如：'2022-06-12'
布尔类型
ClickHouse布尔数据类型BOOLEAN 。其理论存储就是应用UInt8 类型，取值限度为0或 1。
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