Сопоставление типов - ClickHouse Documentation

Elasticsearch и ClickHouse поддерживают широкий спектр типов данных, но их нижележащее хранилище и модели запросов фундаментально различаются. В этом разделе приведено сопоставление часто используемых типов полей Elasticsearch с их эквивалентами в ClickHouse, где они существуют, а также дан контекст, который поможет при миграции. Если эквивалента нет, в комментариях приведены альтернативы или примечания.

Тип Elasticsearch	Эквивалент в ClickHouse	Примечания
`boolean`	`UInt8` или `Bool`	В новых версиях ClickHouse `Boolean` поддерживается как псевдоним для `UInt8`.
`keyword`	`String`	Используется для фильтрации по точному совпадению, группировки и сортировки.
`text`	`String`	Возможности полнотекстового поиска в ClickHouse ограничены; токенизация требует пользовательской логики с использованием таких функций, как `tokens`, в сочетании с функциями для работы с массивами.
`long`	`Int64`	64-битное целое число со знаком.
`integer`	`Int32`	32-битное целое число со знаком.
`short`	`Int16`	16-битное целое число со знаком.
`byte`	`Int8`	8-битное целое число со знаком.
`unsigned_long`	`UInt64`	64-битное целое число без знака.
`double`	`Float64`	64-битное число с плавающей точкой.
`float`	`Float32`	32-битное число с плавающей точкой.
`half_float`	`Float32` или `BFloat16`	Наиболее близкий эквивалент. В ClickHouse нет 16-битного числа с плавающей точкой. В ClickHouse есть `BFloat16` — он отличается от half-float IEEE-754: half-float обеспечивает более высокую точность при меньшем диапазоне, тогда как bfloat16 жертвует точностью ради более широкого диапазона, что делает его лучше подходящим для задач машинного обучения.
`scaled_float`	`Decimal(x, y)`	Используется для хранения числовых значений с фиксированной точкой.
`date`	`DateTime`	Эквивалентные типы даты и времени с точностью до секунды.
`date_nanos`	`DateTime64`	ClickHouse поддерживает точность до наносекунд с `DateTime64(9)`.
`binary`	`String`, `FixedString(N)`	Для бинарных полей требуется декодирование из base64.
`ip`	`IPv4`, `IPv6`	Доступны встроенные типы `IPv4` и `IPv6`.
`object`	`Nested`, `Map`, `Tuple`, `JSON`	В ClickHouse JSON-подобные объекты можно моделировать с помощью `Nested` или `JSON`.
`flattened`	`String`	Тип `flattened` в Elasticsearch хранит целые объекты JSON как отдельные поля, обеспечивая гибкий, бессхемный доступ к вложенным ключам без полного mapping. В ClickHouse похожую функциональность можно реализовать с помощью типа String, но для этого потребуется обработка в materialized view.
`nested`	`Nested`	Столбцы ClickHouse `Nested` предоставляют схожую семантику для сгруппированных вложенных полей, если используется `flatten_nested=0`.
`join`	NA	Прямого аналога отношений parent-child нет. В ClickHouse это и не требуется, так как поддерживаются JOIN между таблицами.
`alias`	`Alias` модификатор столбца	Псевдонимы поддерживаются через модификатор поля. К таким псевдонимам можно применять функции, например `size String ALIAS formatReadableSize(size_bytes)`
`range` types (`*_range`)	`Tuple(start, end)` или `Array(T)`	В ClickHouse нет встроенного типа range, но числовые диапазоны и диапазоны дат можно представить с помощью структур `Tuple(start, end)` или `Array`. Для диапазонов IP (`ip_range`) храните значения CIDR как `String` и проверяйте их с помощью функций вроде `isIPAddressInRange()`. В качестве альтернативы можно использовать lookup-словари на основе `ip_trie` для эффективной фильтрации.
`aggregate_metric_double`	`AggregateFunction(...)` и `SimpleAggregateFunction(...)`	Используйте состояние агрегатной функции и materialized view для моделирования предварительно агрегированных метрик. Все функции агрегации поддерживают состояние агрегатной функции.
`histogram`	`Tuple(Array(Float64), Array(UInt64))`	Вручную представляйте бакеты и счётчики с помощью массивов или пользовательских схем.
`annotated-text`	`String`	Нет встроенной поддержки поиска с учётом сущностей или аннотаций.
`completion`, `search_as_you_type`	NA	Нет встроенного движка для автодополнения или подсказок. Это можно воспроизвести с помощью `String` и функций поиска.
`semantic_text`	NA	Нет встроенного семантического поиска — сгенерируйте эмбеддинги и используйте векторный поиск.
`token_count`	`Int32`	Используйте на этапе ингестии, чтобы вручную вычислять количество токенов, например с помощью функции `length(tokens())`, в том числе через материализованный столбец
`dense_vector`	`Array(Float32)`	Используйте массивы для хранения эмбеддингов
`sparse_vector`	`Map(UInt32, Float32)`	Имитируйте разреженные векторы с помощью map. Встроенной поддержки разреженных векторов нет.
`rank_feature` / `rank_features`	`Float32`, `Array(Float32)`	Встроенного повышения релевантности во время выполнения запроса нет, но его можно реализовать вручную в логике скоринга.
`geo_point`	`Tuple(Float64, Float64)` или `Point`	Используйте кортеж вида (широта, долгота). `Point` также доступен как тип ClickHouse.
`geo_shape`, `shape`	`Ring`, `LineString`, `MultiLineString`, `Polygon`, `MultiPolygon`	Встроенная поддержка геометрических объектов и пространственной индексации.
`percolator`	NA	Концепция индексации запросов отсутствует. Вместо этого используйте стандартный SQL и incremental materialized views.
`version`	`String`	В ClickHouse нет встроенного типа для версий. Храните версии как строки и при необходимости используйте пользовательские функции (UDF) для семантического сравнения. Если нужны запросы по диапазону, рассмотрите нормализацию к числовым форматам.

Примечания

Массивы: в Elasticsearch все поля изначально поддерживают массивы. В ClickHouse массивы должны быть явно определены (например, Array(String)); их преимущество в том, что к конкретным позициям можно обращаться и выполнять по ним запросы, например an_array[1].
Мультиполя: Elasticsearch позволяет индексировать одно и то же поле несколькими способами (например, и как text, и как keyword). В ClickHouse такой подход нужно моделировать с помощью отдельных столбцов или представлений.
Типы Map и JSON - в ClickHouse тип Map обычно используется для моделирования динамических структур ключ-значение, таких как resourceAttributes и logAttributes. Этот тип обеспечивает гибкую ингестию без схемы, позволяя добавлять произвольные ключи во время выполнения, — по смыслу это похоже на объекты JSON в Elasticsearch. Однако важно учитывать следующие ограничения:
- Единый тип значений: столбцы Map в ClickHouse должны иметь согласованный тип значений (например, Map(String, String)). Значения смешанных типов не поддерживаются без приведения.
- Издержки производительности: доступ к любому ключу в Map требует загрузки всей структуры Map в память, что может негативно сказываться на производительности.
- Нет подстолбцов: в отличие от JSON, ключи в Map не представлены как настоящие подстолбцы, что ограничивает возможности ClickHouse по эффективному индексированию, сжатию и выполнению запросов.
Из-за этих ограничений ClickStack отказывается от Map в пользу улучшенного типа JSON в ClickHouse. Тип JSON устраняет многие недостатки Map:
- Настоящее столбцовое хранение: каждый путь в JSON хранится как подстолбец, что обеспечивает эффективное сжатие, фильтрацию и векторизованное выполнение запросов.
- Поддержка смешанных типов: разные типы данных (например, целые числа, строки, массивы) могут сосуществовать по одному и тому же пути без приведения или унификации типов.
- Масштабируемость файловой системы: внутренние ограничения на динамические ключи (max_dynamic_paths) и типы (max_dynamic_types) предотвращают взрывной рост числа файлов столбцов на диске даже для наборов ключей большой мощности.
- Плотное хранение: null и отсутствующие значения хранятся разреженно, чтобы избежать лишних накладных расходов. Тип JSON особенно хорошо подходит для рабочих нагрузок обсервабилити, сочетая гибкость ингестии без схемы с производительностью и масштабируемостью встроенных типов ClickHouse, — это делает его идеальной заменой Map в динамических полях атрибутов. Для получения дополнительных сведений о типе JSON рекомендуем руководство по JSON и статью «How we built a new powerful JSON data type for ClickHouse».

​Примечания

Примечания