clickhouse insert sql

<think>嗯，用户想了解ClickHouse的INSERT SQL语句，我需要详细解释清楚。首先，我应该先介绍INSERT的基本用法，然后逐步展开不同的插入方式，比如直接插入值、从表插入、文件导入等。需要注意ClickHouse的特点，比如高性能插入和批量写入的重要性。 用户可能关心语法细节，比如列顺序、数据类型匹配，还有不同格式的支持。要提醒他们注意性能优化的点，比如批量插入和使用合适的格式。另外，可能需要提到分区和索引的影响，但INSERT本身不涉及这些，不过用户可能在数据插入后有优化需求。 还要考虑用户的实际应用场景，比如是否从其他数据库迁移，或者需要处理大量数据。可能需要举例说明，比如插入多行数据或从CSV导入，这样用户更容易理解。同时，注意使用中文，保持回答结构清晰，分点说明，但不要用Markdown格式，而是用自然的口语化段落。 最后，检查是否有遗漏的重要信息，比如插入的性能考虑、常见错误（如列数不匹配）、推荐的最佳实践，以及与其他数据库的不同之处，比如没有事务支持。确保覆盖这些内容，帮助用户全面理解如何使用ClickHouse的INSERT语句。</think>ClickHouse的INSERT SQL语句用于将数据写入表中。以下是其核心用法及注意事项的分步说明： 一、基础语法格式 $$INSERT INTO [db.]table [(col1, col2, col3...)] VALUES ...$$ 二、3种常用插入方式 1. 直接插入值（适合小批量测试） ```sql INSERT INTO my_table VALUES (1, '2023-01-01', 42.5), (2, '2023-01-02', 37.8) ``` * 注意：值的顺序必须与表结构定义完全一致 2. 指定列插入（推荐生产使用） ```sql INSERT INTO my_table (id, date, temperature) VALUES (3, '2023-01-03', 29.3) ``` * 优点：列顺序可自定义，允许省略Nullable列或默认值列 3. 从其他表插入（数据迁移常用） ```sql INSERT INTO new_table SELECT colA, colB*2, now() FROM source_table WHERE date > '2023-01-01' ``` 三、高性能写入建议 1. 批量原则：每次插入至少1000行，理想情况1万-10万行/批 2. 格式优化：推荐使用`VALUES`格式或`INSERT ... FORMAT`语法 ```sql INSERT INTO my_table FORMAT CSV 1,2023-01-01,42.5 2,2023-01-02,37.8 ``` 3. 支持格式：CSV/TSV/JSONEachRow等20+格式 四、注意事项 1. 无事务保证：单次插入是原子操作，但多批次插入可能部分失败 2. 异步写入：建议设置`wait_for_async_insert=1`等待完成 3. 性能指标：关注`InsertedRows`和`InsertQueryDurationMilliseconds` 4. 内存控制：通过`max_insert_block_size`调节单次插入块大小 五、特殊场景处理 1. 插入分区表：无需指定分区，系统自动路由 2. 物化视图写入：需通过`INTO TABLE`明确指定 3. 分布式表插入：直接写本地表性能更优 六、错误排查 1. 类型不匹配：检查`Cannot parse ...`错误中的列数据类型 2. 列数不符：确认插入列与目标列数量一致 3. 权限问题：确保用户有INSERT权限 实际生产建议：优先通过clickhouse-client或SDK进行批量写入，避免高频小批量插入。对于超大规模数据导入，建议使用clickhouse-local预处理后通过文件方式导入。