这是用于连接 ClickHouse 的官方 Rust 客户端，最初由 Paul Loyd 开发。客户端的源代码可在 GitHub 仓库 中获取。
- 使用
serde 对行进行编码和解码。
- 支持
serde 属性：skip_serializing、skip_deserializing、rename。
- 通过 HTTP 传输使用
RowBinary 格式。
- 支持 TLS (通过
native-tls 和 rustls-tls 功能) 。
- 支持压缩和解压缩 (LZ4) 。
- 提供用于查询或插入数据、执行 DDL 语句以及客户端批处理的 API。
- 为单元测试提供便捷的模拟对象 (mocks) 。
要使用此 crate，请将以下内容添加到 Cargo.toml 中：
[dependencies]
clickhouse = "0.12.2"
[dev-dependencies]
clickhouse = { version = "0.12.2", features = ["test-util"] }
lz4 (默认启用) — 启用 Compression::Lz4 和 Compression::Lz4Hc(_) 变体。启用后，除 WATCH 外，所有查询默认使用 Compression::Lz4。native-tls — 通过 hyper-tls 支持使用 HTTPS schema 的 URL，并会链接到 OpenSSL。rustls-tls — 通过 hyper-rustls 支持使用 HTTPS schema 的 URL，且不会链接到 OpenSSL。inserter — 启用 client.inserter()。test-util — 添加 mock。请参见该示例。仅在 dev-dependencies 中使用。watch — 启用 client.watch 功能。详见对应章节。uuid — 添加 serde::uuid 以便与 uuid crate 配合使用。time — 添加 serde::time 以便与 time crate 配合使用。
通过 HTTPS URL 连接到 ClickHouse 时，应启用 native-tls 或 rustls-tls 其中一项特性。
如果两者都启用了，则 rustls-tls 特性优先。
wa-37420 feature 来解决此问题。注意：不要将此 feature 与较新的 ClickHouse 版本一起使用。
我们的目标是通过客户端代码仓库中的示例，涵盖客户端使用的各种场景。示例 README 中提供了概览。
如果示例或下文档中有任何不清楚或缺失的内容，欢迎联系我们。
ch2rs crate 可用于根据 ClickHouse 生成行类型。 请复用已创建的客户端，或克隆它们，以复用底层的 hyper 连接池。
use clickhouse::Client;
let client = Client::default()
// 应同时包含协议和端口
.with_url("http://localhost:8123")
.with_user("name")
.with_password("123")
.with_database("test");
HTTPS 或 ClickHouse Cloud 连接
rustls-tls 或 native-tls cargo feature 配合使用。
然后，像平常一样创建客户端。在此示例中，使用环境变量来存储连接信息：
URL 应同时包含协议和端口，例如 https://instance.clickhouse.cloud:8443。
fn read_env_var(key: &str) -> String {
env::var(key).unwrap_or_else(|_| panic!("{key} env variable should be set"))
}
let client = Client::default()
.with_url(read_env_var("CLICKHOUSE_URL"))
.with_user(read_env_var("CLICKHOUSE_USER"))
.with_password(read_env_var("CLICKHOUSE_PASSWORD"));
use serde::Deserialize;
use clickhouse::Row;
use clickhouse::sql::Identifier;
#[derive(Row, Deserialize)]
struct MyRow<'a> {
no: u32,
name: &'a str,
}
let table_name = "some";
let mut cursor = client
.query("SELECT ?fields FROM ? WHERE no BETWEEN ? AND ?")
.bind(Identifier(table_name))
.bind(500)
.bind(504)
.fetch::<MyRow<'_>>()?;
while let Some(row) = cursor.next().await? { .. }
- 占位符
?fields 会被替换为 no, name (即 Row 的字段) 。
- 占位符
? 会被替换为后续 bind() 调用中提供的值。
- 可以使用便捷的
fetch_one::<Row>() 和 fetch_all::<Row>() 方法，分别获取第一行或全部行。
sql::Identifier 可用于绑定表名。
注意：由于整个响应是以流式传输的，游标即使在已经返回了一些行之后，仍可能报错。如果你的使用场景遇到这种情况，可以尝试使用 query(...).with_option("wait_end_of_query", "1")，以启用服务端的响应缓冲。更多详情。此外，buffer_size 选项也可能会有帮助。
在选择行时请谨慎使用 wait_end_of_query，因为它会增加服务端的内存消耗，并且很可能降低整体性能。
use serde::Serialize;
use clickhouse::Row;
#[derive(Row, Serialize)]
struct MyRow {
no: u32,
name: String,
}
let mut insert = client.insert("some")?;
insert.write(&MyRow { no: 0, name: "foo".into() }).await?;
insert.write(&MyRow { no: 1, name: "bar".into() }).await?;
insert.end().await?;
- 如果未调用
end()，此次 INSERT 将被中止。
- 行会以 stream 的形式逐步发送，以分摊网络负载。
- 只有当所有行都属于同一分区，且行数小于
max_insert_block_size 时，ClickHouse 才会以原子方式插入整个批次。
你可以使用 ClickHouse asynchronous inserts 来避免在客户端对传入数据进行批处理。只需为 insert 方法传入 async_insert 选项即可 (甚至可以直接在 Client 实例上设置，这样会影响所有 insert 调用) 。
let client = Client::default()
.with_url("http://localhost:8123")
.with_option("async_insert", "1")
.with_option("wait_for_async_insert", "0");
inserter Cargo 功能。
let mut inserter = client.inserter("some")?
.with_timeouts(Some(Duration::from_secs(5)), Some(Duration::from_secs(20)))
.with_max_bytes(50_000_000)
.with_max_rows(750_000)
.with_period(Some(Duration::from_secs(15)));
inserter.write(&MyRow { no: 0, name: "foo".into() })?;
inserter.write(&MyRow { no: 1, name: "bar".into() })?;
let stats = inserter.commit().await?;
if stats.rows > 0 {
println!(
"{} bytes, {} rows, {} transactions have been inserted",
stats.bytes, stats.rows, stats.transactions,
);
}
// 不要忘记在应用程序关闭时对 inserter 进行收尾处理
// 并提交剩余的行。`.end()` 同样会返回统计信息。
inserter.end().await?;
- 当任一阈值 (
max_bytes、max_rows、period) 达到时，Inserter 会在 commit() 中结束当前正在进行的插入。
- 可以使用
with_period_bias 调整相邻两次结束活动 INSERT 的时间间隔，以避免并行 inserter 带来的负载尖峰。
Inserter::time_left() 可用于判断当前周期何时结束。如果你的 stream 很少发出条目，请再次调用 Inserter::commit() 以检查这些限制。- 时间阈值通过 quanta crate 实现，以加快
inserter 的运行速度。如果启用了 test-util，则不会使用它 (因此在自定义测试中可以通过 tokio::time::advance() 控制时间) 。
- 两次
commit() 调用之间的所有行都会通过同一条 INSERT 语句插入。
对于单节点部署，像这样执行 DDL 语句 即可：
client.query("DROP TABLE IF EXISTS some").execute().await?;
wait_end_of_query 选项，等待 DDL 在所有副本上应用完成。可以这样做：
client
.query("DROP TABLE IF EXISTS some")
.with_option("wait_end_of_query", "1")
.execute()
.await?;
with_option 方法应用各种 ClickHouse 设置。例如：
let numbers = client
.query("SELECT number FROM system.numbers")
// 此设置仅适用于当前查询；
// 它将覆盖全局客户端设置。
.with_option("limit", "3")
.fetch_all::<u64>()
.await?;
query 之外，insert 和 inserter 方法的用法也类似；此外，也可以在 Client 实例上调用同一方法，为所有查询设置全局参数。
使用 .with_option，可以设置 query_id 选项，用于在 ClickHouse 查询日志中标识查询。
let numbers = client
.query("SELECT number FROM system.numbers LIMIT 1")
.with_option("query_id", "some-query-id")
.fetch_all::<u64>()
.await?;
query，它与 insert 和 inserter 方法的用法也类似。
如果手动设置 query_id，请确保其唯一。UUID 是不错的选择。
query_id 类似，你也可以设置 session_id，以便在同一会话中执行这些语句。session_id 既可以在客户端级别进行全局设置，也可以为每次 query、insert 或 inserter 调用单独设置。
let client = Client::default()
.with_url("http://localhost:8123")
.with_option("session_id", "my-session");
在集群部署中，由于缺少”会话粘性”，你需要连接到特定的集群节点，才能正确使用此功能。因为例如轮询负载均衡器无法保证后续请求会由同一个 ClickHouse 节点处理。
let client = Client::default()
.with_url("http://localhost:8123")
.with_header("X-My-Header", "hello");
use hyper_util::client::legacy::connect::HttpConnector;
use hyper_util::client::legacy::Client as HyperClient;
use hyper_util::rt::TokioExecutor;
let connector = HttpConnector::new(); // 或 HttpsConnectorBuilder
let hyper_client = HyperClient::builder(TokioExecutor::new())
// 客户端侧保持特定空闲套接字存活的时长（毫秒）。
// 该值应明显小于 ClickHouse server 的 KeepAlive 超时时间，
// 默认情况下，23.11 之前的版本为 3 秒，之后的版本为 10 秒。
.pool_idle_timeout(Duration::from_millis(2_500))
// 设置连接池中允许的最大空闲 Keep-Alive 连接数。
.pool_max_idle_per_host(4)
.build(connector);
let client = Client::with_http_client(hyper_client).with_url("http://localhost:8123");
此示例依赖旧版 Hyper API，今后可能会有所变动。
(U)Int(8|16|32|64|128) 可与对应的 (u|i)(8|16|32|64|128) 类型或基于它们定义的 newtype 相互映射。(U)Int256 不直接受支持，但有一种变通方法。Float(32|64) 可与对应的 f(32|64) 或基于它们定义的 newtype 相互映射。Decimal(32|64|128) 可与对应的 i(32|64|128) 或基于它们定义的 newtype 相互映射。使用 fixnum 或其他有符号定点数实现会更方便。Boolean 可与 bool 或基于它定义的 newtype 相互映射。String 可与任意字符串或字节类型相互映射，例如 &str、&[u8]、String、Vec<u8> 或 SmartString。也支持 newtype。若要存储字节，建议使用 serde_bytes，因为它的效率更高。
#[derive(Row, Debug, Serialize, Deserialize)]
struct MyRow<'a> {
str: &'a str,
string: String,
#[serde(with = "serde_bytes")]
bytes: Vec<u8>,
#[serde(with = "serde_bytes")]
byte_slice: &'a [u8],
}
FixedString(N) 支持表示为字节数组，例如 [u8; N]。
#[derive(Row, Debug, Serialize, Deserialize)]
struct MyRow {
fixed_str: [u8; 16], // FixedString(16)
}
use serde_repr::{Deserialize_repr, Serialize_repr};
#[derive(Row, Serialize, Deserialize)]
struct MyRow {
level: Level,
}
#[derive(Debug, Serialize_repr, Deserialize_repr)]
#[repr(u8)]
enum Level {
Debug = 1,
Info = 2,
Warn = 3,
Error = 4,
}
UUID 可通过 serde::uuid 与 uuid::Uuid 相互映射。需要启用 uuid 特性。
#[derive(Row, Serialize, Deserialize)]
struct MyRow {
#[serde(with = "clickhouse::serde::uuid")]
uuid: uuid::Uuid,
}
#[derive(Row, Serialize, Deserialize)]
struct MyRow {
#[serde(with = "clickhouse::serde::ipv4")]
ipv4: std::net::Ipv4Addr,
}
Date 可映射为/从 u16 或其包装的 newtype，表示自 1970-01-01 起经过的天数。此外，也支持 time::Date，可通过 serde::time::date 使用，但需要启用 time feature。
#[derive(Row, Serialize, Deserialize)]
struct MyRow {
days: u16,
#[serde(with = "clickhouse::serde::time::date")]
date: Date,
}
Date32 可映射为/从 i32 或其对应的 newtype 映射而来，表示自 1970-01-01 以来经过的天数。此外，还支持 time::Date，可通过 serde::time::date32 使用，但这需要启用 time feature。
#[derive(Row, Serialize, Deserialize)]
struct MyRow {
days: i32,
#[serde(with = "clickhouse::serde::time::date32")]
date: Date,
}
DateTime 可与 u32 或其封装 newtype 相互映射，表示自 UNIX 纪元以来经过的秒数。此外，还可通过 serde::time::datetime 支持 time::OffsetDateTime，但这需要启用 time feature。
#[derive(Row, Serialize, Deserialize)]
struct MyRow {
ts: u32,
#[serde(with = "clickhouse::serde::time::datetime")]
dt: OffsetDateTime,
}
DateTime64(_) 可映射为/从 i32 或其外层 newtype，并表示自 UNIX 纪元以来经过的时间。另请注意，也支持 time::OffsetDateTime：使用 serde::time::datetime64::* 即可，但这需要启用 time feature。
#[derive(Row, Serialize, Deserialize)]
struct MyRow {
ts: i64, // 根据 `DateTime64(X)` 的精度，单位为 s/us/ms/ns
#[serde(with = "clickhouse::serde::time::datetime64::secs")]
dt64s: OffsetDateTime, // `DateTime64(0)`
#[serde(with = "clickhouse::serde::time::datetime64::millis")]
dt64ms: OffsetDateTime, // `DateTime64(3)`
#[serde(with = "clickhouse::serde::time::datetime64::micros")]
dt64us: OffsetDateTime, // `DateTime64(6)`
#[serde(with = "clickhouse::serde::time::datetime64::nanos")]
dt64ns: OffsetDateTime, // `DateTime64(9)`
}
Tuple(A, B, ...) 可映射为/从 (A, B, ...)，也可映射为其外层的 newtype。Array(_) 可映射为/从任意切片，例如 Vec<_>、&[_]。也支持 newtype。Map(K, V) 的行为类似 Array((K, V))。LowCardinality(_) 可无缝使用。Nullable(_) 可映射为/从 Option<_>。对于 clickhouse::serde::* 辅助函数，请添加 ::option。
#[derive(Row, Serialize, Deserialize)]
struct MyRow {
#[serde(with = "clickhouse::serde::ipv4::option")]
ipv4_opt: Option<Ipv4Addr>,
}
Nested 可通过提供多个数组并进行重命名来支持。
// CREATE TABLE test(items Nested(name String, count UInt32))
#[derive(Row, Serialize, Deserialize)]
struct MyRow {
#[serde(rename = "items.name")]
items_name: Vec<String>,
#[serde(rename = "items.count")]
items_count: Vec<u32>,
}
- 支持
Geo 类型。Point 的行为类似于元组 (f64, f64)，其余类型都只是点切片。
type Point = (f64, f64);
type Ring = Vec<Point>;
type Polygon = Vec<Ring>;
type MultiPolygon = Vec<Polygon>;
type LineString = Vec<Point>;
type MultiLineString = Vec<LineString>;
#[derive(Row, Serialize, Deserialize)]
struct MyRow {
point: Point,
ring: Ring,
polygon: Polygon,
multi_polygon: MultiPolygon,
line_string: LineString,
multi_line_string: MultiLineString,
}
Variant、Dynamic 和 (新的) JSON 数据类型目前尚不支持。
该 crate 提供了一些工具，可用于模拟 CH server，并测试 DDL、SELECT、INSERT 和 WATCH 查询。可通过 test-util feature 启用此功能。仅应将其用作开发依赖。
参见示例。
CANNOT_READ_ALL_DATA 错误最常见的原因是应用程序端的行定义与 ClickHouse 中的定义不一致。
请看下面这张表：
CREATE OR REPLACE TABLE event_log (id UInt32)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY timestamp
EventLog 类型不一致，例如：
#[derive(Debug, Serialize, Deserialize, Row)]
struct EventLog {
id: String, // <- 应该使用 u32 而不是 String！
}
Error: BadResponse("Code: 33. DB::Exception: Cannot read all data. Bytes read: 5. Bytes expected: 23.: (at row 1)\n: While executing BinaryRowInputFormat. (CANNOT_READ_ALL_DATA)")
EventLog 结构体来解决：
#[derive(Debug, Serialize, Deserialize, Row)]
struct EventLog {
id: u32
}
- 目前尚不支持
Variant、Dynamic 和 (新的) JSON 数据类型。
- 目前尚不支持服务端参数绑定；相关进展请参见此 issue。
如果您有任何疑问或需要帮助，欢迎随时通过 Community Slack 或 GitHub issues 与我们联系。 
