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概述

快速设置 ClickHouse。下载适合您操作系统的二进制文件，学习如何运行 ClickHouse 服务器，创建表，插入数据，并使用 ClickHouse 客户端查询您的表。

先决条件

您需要curl或其他命令行 HTTP 客户端来获取 ClickHouse 二进制文件。

下载二进制文件

ClickHouse 在 Linux、FreeBSD 和 macOS 上原生运行，并通过 WSL 在 Windows 上运行。下载 ClickHouse 到本地的最简单方法是运行以下 curl 命令。它会确定您的操作系统是否受支持，然后下载相应的 ClickHouse 二进制文件。

备注

我们建议从新的空子目录运行下面的命令，因为某些配置文件将在运行 ClickHouse 服务器时首次创建在二进制文件所在的目录中。

您应该会看到：

在此阶段，您可以忽略提示运行 install 命令。

备注

对于 Mac 用户：如果您收到二进制文件的开发者无法验证的错误，请参阅 "Fix the Developer Verification Error in MacOS"。

启动服务器

运行以下命令来启动 ClickHouse 服务器：

您应该会看到终端充满日志。这是预期的。在 ClickHouse 中，默认日志级别 设置为 trace 而不是 warning。

启动客户端

使用 clickhouse-client 连接到您的 ClickHouse 服务。打开一个新终端，切换到保存 clickhouse 二进制文件的目录，并运行以下命令：

当其连接到在 localhost 上运行的服务时，您应该会看到一个微笑的表情：

创建表

使用 CREATE TABLE 定义新表。在 ClickHouse 中，典型的 SQL DDL 命令同样适用，唯一的补充是 ClickHouse 中的表需要一个 ENGINE 子句。使用 MergeTree 利用 ClickHouse 的性能优势：

插入数据

您可以在 ClickHouse 中使用熟悉的 INSERT INTO TABLE 命令，但重要的是要理解，每次插入 MergeTree 表时，ClickHouse 会在存储中创建一个我们称之为 part 的部分。这些部分稍后会在后台由 ClickHouse 合并。

在 ClickHouse 中，我们尽量批量插入大量行（一次数以万计或甚至数百万计），以减少后台合并所需的 parts 数量。

在本指南中，我们暂时不担心这个问题。运行以下命令，将几行数据插入到您的表中：

查询您的新表

您可以像使用任何 SQL 数据库一样编写 SELECT 查询：

注意响应以漂亮的表格格式返回：

插入您自己的数据

下一步是将您自己的数据导入 ClickHouse。我们有许多 表函数 和 集成 用于摄取数据。我们在下面的选项卡中提供了一些示例，或者您可以查看我们的 集成 页面，了解与 ClickHouse 集成的技术的详细列表。

S3

使用 s3 表函数 从 S3 读取文件。它是一个表函数 - 意味着结果是一个可以：

1. 作为 SELECT 查询的源（允许您在 S3 中运行临时查询并保留数据），或...
2. 将结果表插入到 MergeTree 表中（当您准备将数据移入 ClickHouse 时）

临时查询看起来像：

将数据移入 ClickHouse 表的示例如下，其中 nyc_taxi 是一个 MergeTree 表：

查看我们关于 AWS S3 文档页面的 集合，以获取更多使用 S3 与 ClickHouse 的详细信息和示例。

GCS

用于读取 AWS S3 数据的 s3 表函数 也适用于 Google Cloud Storage 中的文件。

例如：

在 s3 表函数页面 找到更多详细信息。

Web

url 表函数 读取从网络访问的文件：

在 url 表函数页面 找到更多详细信息。

Local

使用 file 表引擎读取本地文件。为了简单起见，将文件复制到 user_files 目录中（该目录位于您下载 ClickHouse 二进制文件的目录中）。

请注意，ClickHouse 通过分析一大批行来推断列的名称和数据类型。如果 ClickHouse 无法从文件名确定存储类型，您可以将其作为第二个参数指定：

查看 file 表函数 文档页面以获取更多详细信息。

PostgreSQL

使用 postgresql 表函数 从 PostgreSQL 中的表读取数据：

查看 postgresql 表函数 文档页面以获取更多详细信息。

MySQL

使用 mysql 表函数 从 MySQL 中的表读取数据：

查看 mysql 表函数 文档页面以获取更多详细信息。

ODBC/JDBC

ClickHouse 可以从任何 ODBC 或 JDBC 数据源读取数据：

查看 odbc 表函数 和 jdbc 表函数 文档页面以获取更多详细信息。

消息队列

消息队列可以使用相应的表引擎将数据流式传输到 ClickHouse，包括：

• Kafka：使用 Kafka 表引擎 集成 Kafka
• Amazon MSK：与 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK) 集成
• RabbitMQ：使用 RabbitMQ 表引擎 集成 RabbitMQ

数据湖

ClickHouse 有表函数可以从以下来源读取数据：

• Hadoop：使用 hdfs 表函数 集成 Apache Hadoop
• Hudi：使用 hudi 表函数 从 S3 中现有的 Apache Hudi 表读取数据
• Iceberg：使用 iceberg 表函数 从 S3 中现有的 Apache Iceberg 表读取数据
• DeltaLake：使用 deltaLake 表函数 从 S3 中现有的 Delta Lake 表读取数据

其他

查看我们的 ClickHouse 集成清单，以查找如何将现有框架和数据源连接到 ClickHouse。

下一步

• 查看我们的 核心概念 部分，了解 ClickHouse 如何在后台工作的基本原理。
• 查看 高级教程，深入了解 ClickHouse 的关键概念和功能。
• 通过参加我们在 ClickHouse Academy 提供的免费按需培训课程来继续学习。
• 我们有一个 示例数据集 列表，提供如何插入它们的说明。
• 如果您的数据来自外部来源，请查看我们的 集成指南集合 以连接到消息队列、数据库、管道等。
• 如果您使用 UI/BI 可视化工具，请查看 连接 UI 到 ClickHouse 的用户指南。
• 主键的用户指南 [/guides/best-practices/sparse-primary-indexes.md] 提供有关主键及其定义所需的所有信息。