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c++如何使用ClickHouse的C++客户端_c++高性能列式数据库交互【数据库】

尼克

尼克

发布时间:2025-12-13 21:05:03

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来源于php中文网

原创

ClickHouse官方推荐的C++客户端是clickhouse-cpp,轻量无依赖、支持原生协议;需C++17编译器,用CMake构建;通过Client类连接(默认9000端口),支持同步/异步查询与高效批量插入;类型映射须严格匹配,避免崩溃。

c++如何使用clickhouse的c++客户端_c++高性能列式数据库交互【数据库】

ClickHouse 官方推荐的 C++ 客户端是 clickhouse-cpp(GitHub: ClickHouse/clickhouse-cpp),它轻量、无第三方依赖、支持原生协议,适合高性能、低延迟的列式数据库交互场景。

安装与基础依赖

该库基于 C++17,需编译器支持(如 GCC 9+ 或 Clang 10+)。推荐用 CMake 构建:

  • 克隆仓库:git clone https://www.php.cn/link/7ad0e5392b7fbda5aec9114fbbe5682f.git
  • 进入目录执行:mkdir build && cd build && cmake .. && make -j
  • 头文件在 include/clickhouse/,静态库生成于 lib/libclickhouse-cpp-lib.a
  • 项目中链接时加 -lclickhouse-cpp-lib -lpthread,无需 OpenSSL 或 Boost

连接与简单查询

使用 clickhouse::Client 类建立连接,支持同步/异步调用。默认走 TCP 原生协议(端口 9000):

#include 
#include 

int main() {
    clickhouse::Client client(clickhouse::ClientOptions()
        .SetHost("localhost")
        .SetPort(9000)
        .SetUser("default")
        .SetPassword(""));

    auto block = client.Select("SELECT number, toString(number*2) AS doubled FROM numbers(3)");
    while (block.Next()) {
        for (size_t i = 0; i < block.GetRowCount(); ++i) {
            std::cout << block[0]->As()->At(i) << ", "
                      << block[1]->As()->At(i) << "\n";
        }
    }
    return 0;
}

注意:返回的 Block 是列式结构,每列用对应类型模板访问(如 ColumnUInt64ColumnString),避免隐式转换开销。

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高效写入(批量插入)

写入性能关键在于复用 Block 和预分配列容量。不建议逐行 insert,应构造完整 Block 后一次性 Insert()

  • 创建空 Block,添加列(如 std::shared_ptr col_id = std::make_shared();
  • col_id->Append(123) 累加数据,再 block.AppendColumn("id", col_id)
  • 调用 client.Insert("db.table", block) —— 自动处理格式协商与压缩
  • 若持续写入,可复用同一 Block 对象并清空列(col->Clear()),减少内存分配

类型映射与常见坑点

ClickHouse 类型到 C++ 的映射需严格匹配,否则运行时报错或截断:

  • UInt8/16/32/64ColumnUInt8/16/32/64Int8/16/32/64 → 对应 ColumnInt*
  • String / FixedString(N)ColumnStringDateTime64ColumnDateTime64
  • 嵌套结构(Array, Nullable)需用 ColumnArray / ColumnNullable 封装
  • 查询含 NULL 列时,务必用 column->IsNull(row) 判断,再取值,否则崩溃

基本上就这些。只要避开手动拼 SQL、合理复用 Block、对齐类型,clickhouse-cpp 能轻松跑满千兆网卡吞吐,比 HTTP 接口快 3–5 倍。

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