如何使用NineData访问ClickHouse数据库_工具

在过去的几年ClickHouse一直在快速的增长，也受到大量开发者的认可，但长久以来，并没有特别趁手的工具产品来访问和管理，所以，在完成MySQL支持之后，NineData选择优先支持ClickHouse。本文将介绍，如何使用NineData帮助开发者，通过GUI的方式访问和管理ClickHouse数据库。

ClickHouse简介

ClickHouse凭借着其出色的分析查询性能，尤其是在日志处理上的优势，非常有效的解决了关系型数据库在海量数据场景下的分析查询短板问题。其语法与使用习惯也与当下最流行的数据库MySQL类似，迭代速度和对社区的响应也非常快，在过去的几年，ClickHouse收到大量开发者的认可。经过几年社区快速增长之后，在2021年ClickHouse Inc的成立也让该分析型数据库进入了开源与商业化一起发展的阶段。从目前的数据来看，未来ClickHouse还将是快速增长的分析型数据库之一。

使用NineData访问ClickHouse

整个使用过程也较为简单。首先，需要在NineData数据源页面创建ClickHouse数据源。需要注意的是：

NineData使用>

如果使用了SSL加密（ClickHouse Cloud的强制要求），则需要打开下面SSL加密选项（如果没有开启SSL加密，则无需打开该选项）

"接入地域"可以选择一个尽可能离服务器近一些的地域，可以适当增加访问速度

使用NineData访问ClickHouse

在填好连接信息之后，可以点击“连接测试”按钮，验证是否可以正常访问ClickHouse，如果信息都正确的话，则会提示上图右上角的“连接成功”信息。在完成数据源配置之后，就可以通过SQL窗口功能访问该数据源了。

NIneData正常访问ClickHouse

使用导航树查看数据库内部的对象

下图即为NineData所提供的ClickHouse导航对象树。较详细的展示了ClickHouse数据库内部的对象，除了常见的表对象外，NineData还提供了视图、字典、ROW POLICY等数据库对象，在服务器层面，则支持了用户、角色、QUOTA、自定义函数等对象的展示。相比于同类的产品，例如，Arctype、DBeaver、DataGrip、阿里云DMS、ClickHouse自己提供的local play等（注：目前最新的Navicat Premium 16版本还不支持ClickHouse），NineData支持是最完整，最细致的。另外，NineData导航树还支持表对象的搜索功能，可以帮助开发者方便的搜索到关注的数据表。

NineData所提供的ClickHouse导航对象树

导航树功能对比：NineData VS 其他

NineData的导航树提供了丰富而完整的数据库对象，对比常用的数据库GUI工具，NineData支持更加完整，体验更加友好。具体的对比如下：

NineData的导航树提供了丰富而完整的数

导航树功能对比：NineData VS 其他

说明：

Arctype是一个小型的数据库管理工具，前一段时间刚刚加入了ClickHouse Inc并不再更新原来的产品

local play是指ClickHouse自带的数据管理工具

DataGrid则是有JetBrains提供的数据库管理工具

DBeaver是一个第三方的开源数据库访问工具

DMS是阿里云数据库的一站式数据管理平台

智能的SQL补全提升效率

NineData提供了强大的SQL提示、补全功能，可以最大程度的帮助开发者更叫高效的完成SQL编写。例如，在如下的截图案例中，左图中，NineData会根据光标的位置和语法结构识别出，这里需要填写数据表名/视图名，则优先推荐该类对象。在右图中，NineData则通过语法结构，对象别名等信息，准确的推荐最可能匹配的列信息。

NineData提供了强大的SQL提示、补全

使用NineData保存常用的SQL

通常，对于运营人员来说，需要经常关注线上的业务数据；对于开发人员也需要经常关注线上系统的运行数据情况。NineData则可以通过“保存 SQL”功能，在线保存这些经常需要使用的SQL，用以完成一些常用数据库数据查询。

另外，NineData还支持全量的SQL运行历史保存，一方面用户可以使用该功能追溯实际行了哪些功能；也可以使用该功能，在历史SQL中找出常用的SQL。

小结

通过这篇介绍，可以看到如何使用NineData快速简单的访问与管理ClickHouse实例。

另外，NineData除了可以支持以GUI的方式访问和管理ClickHouse之外，NineData还支持MySQL到ClickHouse的数据迁移/同步/复制功能，相比ClickHouse内置的集成引擎，NineData很好的解决了上游MySQL DDL变更时的链路稳定性以及复制时对象映射等问题，可以帮助用户高性能、高效率、高稳定性的完成从MySQL到ClickHouse的数据复制。

一、数据字典并不是传统的纸质字典，它是一些系统自带表，可以查询数据库相关信息，一般存在于电脑系统或是其它电子系统中，供人查阅不了解条目的信息与解释。

数据字典存储有关数据的来源、说明、与其他数据的关系、用途和格式等信息，它本身就是一个数据库，存储“关于数据项的数据”。数据字典是个指南，它为数据库提供了“路线图”，而不是“原始数据”。

换句话说，数据字典通常是指数据库中数据定义的一种记录，类似一个数据库的数据结构，但其内容要比数据库的数据结构描述丰富得多（Malamud, 1989）。在收集有关数据信息，建立数据库的初始阶段，必须建立数据项的命名约定，必须统一不同部门、不同个人之间对共同关心的数据的内涵、来源和命名的观念。

这个过程要涉及数据监管人、用户和数据库开发人员，是一个需要反复多次的过程。这个统一的命名约定，及其附带的说明，就是数据字典。

二、数据字典内容包括：

1、数据库中所有模式对象的信息，如表、视图、簇、及索引等；

2、分配多少空间,当前使用了多少空间等；

3、列的缺省值；

4、约束信息的完整性；

5、用户的名字；

6、用户及角色被授予的权限；

7、用户访问或使用的审计信息；

8、其它产生的数据库信息。

扩展资料：

建立数据字典有以下几个目的：

1、提高开发效率，降低研制成本。数据字典是数据库开发者、数据监管人和用户之间的共同约定，是系统说明书的一个重要组成部分。一个统一的数据字典有助于开发者建立数据模型以及程序和数据库之间的数据转换接口，为规范化设计和实施数据管理系统铺平了道路。

2、促进数据共享，提高数据的使用效率。通过数据字典，用户可以方便地知道每项数据的意义，了解数据的来源和使用方法，从而帮助用户迅速地找到所需的信息，并按照正确的方法使用数据。

3、控制数据的使用。在某些特定的场合，可以通过对数据字典的控制达到控制数据使用的目的。

参考资料来源：百度百科-数据字典

用友T3小编

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数据字典是指存储数据库中用于描述所管理的表和对象的数据，即关于数据的数据，这些数据称为元素据。这是数据字典的定义，我从《江苏省高等学校计算机等级考试系列教材》中摘抄的。如果你有这本书的话可以看一下，不难理解数据字典。数据字典可以创建字段的标题，注释，默认值，输入掩码和显示格式表的主索引关键字数据库表之间的永久性关系等等。相对字段的一些基本属性外（字段名字段类型字段宽度空值支持等）字段的扩展属性也基本由数据字典来实现。简单的理解可以把数据字典看成是一个工具使数据库具有更多的功能以及是许多 *** 作控制更加易于实现我大概就是这么理解的仅供参考希望对你有所帮助。

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