clickhouse使用JAVA驱动连接介绍
一、JDBC 驱动
clickhouse 有两种 JDBC 驱动实现。
官方驱动:
<dependency>
<groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId>
<artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
<version>0.2.6</version>
</dependency>
--注意如遇到
ClickHouse exception, code: 1002 可通过升级版本解决,0.2.6以下版本会出现响应失败情况,升级版本即可。
三方提供的驱动:
<dependency>
<groupId>com.github.housepower</groupId>
<artifactId>clickhouse-native-jdbc</artifactId>
<version>1.6-stable</version>
</dependency>
两者间的主要区别如下:
驱动类加载路径不同,分别为 ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver 和 com.github.housepower.jdbc.ClickHouseDriver
默认连接端口不同,分别为 8123 和 9000
连接协议不同,官方驱动使用 HTTP 协议,而三方驱动使用 TCP 协议
需要注意的是,两种驱动不可共用,同个项目中只能选择其中一种驱动。
二、代码示例
本例使用三方提供的驱动,示例代码如下所示:
2.1 create table
Class.forName("com.github.housepower.jdbc.ClickHouseDriver");
Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:clickhouse://192.168.60.131:9000");
Statement statement = connection.createStatement();
statement.executeQuery("create table test.jdbc_example(day Date, name String, age UInt8) Engine=Log");
通过 clickhouse-client 命令行界面查看表情况:
ck-master :) show tables;
SHOW TABLES
┌─name─────────┐
│ hits │
│ jdbc_example │
└──────────────┘
发现表 jdbc_example 成功创建。
2.2 batch insert
Class.forName("com.github.housepower.jdbc.ClickHouseDriver");
Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:clickhouse://192.168.60.131:9000");
PreparedStatement pstmt = connection.prepareStatement("insert into test.jdbc_example values(?, ?, ?)");
// insert 10 records
for (int i = 0; i < 10; i++) {
pstmt.setDate(1, new Date(System.currentTimeMillis()));
pstmt.setString(2, "panda_" + (i + 1));
pstmt.setInt(3, 18);
pstmt.addBatch();
}
pstmt.executeBatch();
通过命令行查询,发现新增结果如下:
ck-master :) select * from jdbc_example;
SELECT *
FROM jdbc_example
┌────────day─┬─name─────┬─age─┐
│ 2019-04-25 │ panda_1 │ 18 │
│ 2019-04-25 │ panda_2 │ 18 │
│ 2019-04-25 │ panda_3 │ 18 │
│ 2019-04-25 │ panda_4 │ 18 │
│ 2019-04-25 │ panda_5 │ 18 │
│ 2019-04-25 │ panda_6 │ 18 │
│ 2019-04-25 │ panda_7 │ 18 │
│ 2019-04-25 │ panda_8 │ 18 │
│ 2019-04-25 │ panda_9 │ 18 │
│ 2019-04-25 │ panda_10 │ 18 │
└────────────┴──────────┴─────┘
2.3 select query
Class.forName("com.github.housepower.jdbc.ClickHouseDriver");
Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:clickhouse://192.168.60.131:9000");
Statement statement = connection.createStatement();
String sql = "select * from test.jdbc_example";
ResultSet rs = statement.executeQuery(sql);
while (rs.next()) {
// ResultSet 的下标值从 1 开始,不可使用 0,否则越界,报 ArrayIndexOutOfBoundsException 异常
System.out.println(rs.getDate(1) + ", " + rs.getString(2) + ", " + rs.getInt(3));
}
运行代码后,控制台输出如下结果:
2019-04-25, panda_1, 18
2019-04-25, panda_2, 18
2019-04-25, panda_3, 18
2019-04-25, panda_4, 18
2019-04-25, panda_5, 18
2019-04-25, panda_6, 18
2019-04-25, panda_7, 18
2019-04-25, panda_8, 18
2019-04-25, panda_9, 18
2019-04-25, panda_10, 18
显示结果与我们上面在命令行中查询的结果相同。
2.4 drop table
Class.forName("com.github.housepower.jdbc.ClickHouseDriver");
Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:clickhouse://192.168.60.131:9000");
Statement statement = connection.createStatement();
statement.executeQuery("drop table test.jdbc_example");
再次通过命令行确认:
ck-master :) show tables;
SHOW TABLES
┌─name─┐
│ hits │
└──────┘
发现表 jdbc_example 已被删除。
三、解决 Connection refuse 的问题
默认配置下,如果我们连接远程服务器上的 clickhouse,会出现 Connection refuse 异常。
一开始以为是防火墙导致的,结果关闭防火墙后发现问题仍未解决,此时就开始怀疑是 clickhouse 本身的配置问题。
果然,在 clickhouse 的配置文件 /etc/clickhouse-server/config.xml 中发现了这么一段描述:
<!-- Default values - try listen localhost on ipv4 and ipv6: -->
<!--
<listen_host>::1</listen_host>
<listen_host>127.0.0.1</listen_host>
-->
原来,默认情况下,clickhouse 只监听本地的请求,因此我们进行远程访问时,会抛出 Connection refuse 异常。
那么,要如何解决这个问题呢?
在上述描述的前面,我们发现了这么一句话:
<!-- Listen specified host. use :: (wildcard IPv6 address), if you want to accept connections both with IPv4 and IPv6 from everywhere. -->
<!-- <listen_host>::</listen_host> -->
意思就是,如果我们想监听来自任意主机的请求,可以增加如下配置:
<listen_host>::</listen_host>
按照此方法修改保存,并重启 clickhouse。再次进行远程访问时,发现不会再有 Connection refuse 的错误了。
来源:https://www.cnblogs.com/MrYang-11-GetKnow/p/15818479.html
标签:25,jdbc,04,18,2019,panda,clickhouse From: https://www.cnblogs.com/hefeng2014/p/17126459.html