输入和输出数据的格式
输入和输出数据的格式
ClickHouse 支持大多数已知的文本和二进制数据格式。这使得几乎可以轻松集成到任何工作数据管道中，以利用 ClickHouse 的优势。
输入格式
输入格式用于：
- 解析提供给
INSERT语句的数据 - 从文件支持的表（如
File、URL或HDFS）中执行SELECT查询 - 读取字典
选择合适的输入格式对于在 ClickHouse 中高效地进行数据摄取至关重要。支持70多种格式，选择性能最优的选项可以显著影响插入速度、CPU和内存使用，以及整体系统效率。为了帮助导航这些选择，我们对各种格式的摄取性能进行了基准测试，得出了以下主要结论：
- Native 格式是最高效的输入格式，提供最佳的压缩率、最低的资源使用和最小的服务器端处理开销。
- 压缩至关重要 - LZ4 以最低的 CPU 成本减少数据大小，而 ZSTD 提供更高的压缩率，但会增加 CPU 使用。
- 预排序影响适中，因为 ClickHouse 已经高效地进行了排序。
- 批量处理显著提高效率 - 较大的批次减少插入开销并提高吞吐量。
要深入了解结果和最佳实践，请阅读完整的 基准分析。要查看完整的测试结果，请探索 FastFormats 在线仪表板。
输出格式
支持的输出格式用于：
- 排列
SELECT查询的结果 - 在文件支持的表中执行
INSERT操作
格式概述
支持的格式有：
您可以通过 ClickHouse 设置控制某些格式处理参数。有关更多信息，请阅读 设置 部分。
TabSeparated
请参见 TabSeparated
TabSeparatedRaw
请参见 TabSeparatedRaw
TabSeparatedWithNames
TabSeparatedWithNamesAndTypes
请参见 TabSeparatedWithNamesAndTypes
TabSeparatedRawWithNames
TabSeparatedRawWithNamesAndTypes
请参见 TabSeparatedRawWithNamesAndTypes
Template
请参见 Template
TemplateIgnoreSpaces
TSKV
请参见 TSKV
CSV
请参见 CSV
CSVWithNames
请参见 CSVWithNames
CSVWithNamesAndTypes
CustomSeparated
请参见 CustomSeparated
CustomSeparatedWithNames
CustomSeparatedWithNamesAndTypes
请参见 CustomSeparatedWithNamesAndTypes
SQLInsert
请参见 SQLInsert
JSON
请参见 JSON
JSONStrings
请参见 JSONStrings
JSONColumns
请参见 JSONColumns
JSONColumnsWithMetadata
JSONAsString
请参见 JSONAsString
JSONAsObject
请参见 JSONAsObject
JSONCompact
请参见 JSONCompact
JSONCompactStrings
JSONCompactColumns
JSONEachRow
请参见 JSONEachRow
PrettyJSONEachRow
JSONStringsEachRow
JSONCompactEachRow
JSONCompactStringsEachRow
JSONEachRowWithProgress
JSONStringsEachRowWithProgress
请参见 JSONStringsEachRowWithProgress
JSONCompactEachRowWithNames
请参见 JSONCompactEachRowWithNames
JSONCompactEachRowWithNamesAndTypes
请参见 JSONCompactEachRowWithNamesAndTypes
JSONCompactEachRowWithProgress
类似于 JSONEachRowWithProgress，但以紧凑形式输出 row 事件，就像 JSONCompactEachRow 格式中一样。
JSONCompactStringsEachRowWithNames
请参见 JSONCompactStringsEachRowWithNames
JSONCompactStringsEachRowWithNamesAndTypes
请参见 JSONCompactStringsEachRowWithNamesAndTypes
JSONObjectEachRow
JSON 格式设置
请参见 JSON 格式设置
BSONEachRow
请参见 BSONEachRow
Native
请参见 Native
Null
请参见 Null
Pretty
请参见 Pretty
PrettyNoEscapes
请参见 PrettyNoEscapes
PrettyMonoBlock
请参见 PrettyMonoBlock
PrettyNoEscapesMonoBlock
PrettyCompact
请参见 PrettyCompact
PrettyCompactNoEscapes
PrettyCompactMonoBlock
PrettyCompactNoEscapesMonoBlock
请参见 PrettyCompactNoEscapesMonoBlock
PrettySpace
请参见 PrettySpace
PrettySpaceNoEscapes
PrettySpaceMonoBlock
PrettySpaceNoEscapesMonoBlock
请参见 PrettySpaceNoEscapesMonoBlock
RowBinary
请参见 RowBinary
RowBinaryWithNames
RowBinaryWithNamesAndTypes
请参见 RowBinaryWithNamesAndTypes
RowBinaryWithDefaults
Values
请参见 Values
Vertical
请参见 Vertical
XML
请参见 XML
CapnProto
请参见 CapnProto
Prometheus
请参见 Prometheus
Protobuf
请参见 Protobuf
ProtobufSingle
请参见 ProtobufSingle
ProtobufList
请参见 ProtobufList
Avro
请参见 Avro
AvroConfluent
请参见 AvroConfluent
Parquet
请参见 Parquet
ParquetMetadata
请参见 ParquetMetadata
Arrow
请参见 Arrow
ArrowStream
请参见 ArrowStream
ORC
请参见 ORC
One
请参见 One
Npy
请参见 Npy
LineAsString
请参见：
Regexp
请参见 Regexp
RawBLOB
请参见 RawBLOB
Markdown
请参见 Markdown
MsgPack
请参见 MsgPack
MySQLDump
请参见 MySQLDump
DWARF
请参见 Dwarf
Form
请参见 Form
格式模式
包含格式模式的文件名由设置 format_schema 设置。
在使用 Cap'n Proto 和 Protobuf 格式时必须设置此设置。
格式模式是文件名与该文件中的消息类型名称的组合，由冒号分隔，例如 schemafile.proto:MessageType。
如果文件具有该格式的标准扩展名（例如，.proto 用于 Protobuf），
则可以省略该扩展名，在这种情况下，格式模式看起来像 schemafile:MessageType。
如果您通过 客户端 以交互模式输入或输出数据，则格式模式中指定的文件名 可以包含绝对路径或相对于客户端当前目录的路径。 如果您在 批处理模式 中使用客户端，由于安全原因，模式的路径必须是相对的。
如果您通过 HTTP 接口 输入或输出数据，则格式模式中指定的文件名 应位于服务器配置中指定的 format_schema_path 目录中。
跳过错误
某些格式，如 CSV、TabSeparated、TSKV、JSONEachRow、Template、CustomSeparated 和 Protobuf 可以在发生解析错误时跳过损坏的行并继续从下一行的开头进行解析。请参见 input_format_allow_errors_num 和
input_format_allow_errors_ratio 设置。
限制：
- 在解析错误的情况下，
JSONEachRow跳过所有数据，直到新行（或EOF），因此行必须由\n分隔以正确计算错误。 Template和CustomSeparated在最后一列之后和行之间使用分隔符来查找下一行的开头，因此只有其中至少一个不为空时才跳过错误。