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前言

使用clickhouse有一段时间了，现在要重构一个项目，重度依赖clickhouse，现在终于理顺了，记录一下。

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1. 发现问题

from clickhouse_driver import Client
host = '172.18.43.134' # 22.2.2.1
host = '172.18.43.121' # 22.8.1.2097
client = Client(host=host, port=9900)

# 输入 ClickHouse SQL 查询语句并执行
result = client.execute('SELECT * FROM default.cl_grid_fwi_forecast_hourly_data limit 1')

# 打印查询结果
print(result)

两个clickhouse的数据库，一个能连接一个不能，
报错如下：

诡异的是，telnet 172.18.43.121:9000 是通的， 于是查了一下版本

SELECT version();

134 的clickhouse 是22.2.2.1
121 的clickhouse 是22.8.1.2097
报错指引ref：https://github.com/mymarilyn/clickhouse-driver/issues/242
到这里，我就联系运维要重新装clichouse，换成134的那个版本就行了。

2. 复盘

2.1 上面试一次错误的问题记录

真实原因是，9000端口被其它程序占了。 121 的9000 端口跟不上clickhouse的服务，所以报错上说，expect hello but exception.
正常的途径是， 我要到121 服务器上， lsof -i:9000
看一下是否启动的是clickhouse的客户端才行！

2.2 flask使用clickhouse

2.2.1 配置

flask 使用clickhouse，自然想借助sqlalchemy以orm的方式使用，而不是原生的方式，否则没有意义。
那么就涉及到了多库，mysql 库和 clickhouse库的配置

SQLALCHEMY_DATABASE_URI = \
    'mysql+pymysql://root:xxx@172.18.43.xxx/forest_fxxxx'
SQLALCHEMY_ECHO = True
SQLALCHEMY_BINDS ={
    "clickhouse1": 'clickhouse://default:@172.1xxx:8123/default',
    "clickhouse2": 'clickhouse://default:@172.18xxx:8123/default'
}

mysql 走SQLALCHEMY_DATABASE_URI （默认）
clickhouse走的时候 clickhouse1，clickhouse2， 注意不设账密的写法是如上，而且走的是8123的port。
这里要插一句，8123和9000的端口
8123走的是jdbc的方式连接的数据库， java爱用这个。
9000是tcp的方式连接，python的拓展库用tcp的方式。

2.2.2 orm

from sqlalchemy import Column, PrimaryKeyConstraint, String, Boolean, Integer, ForeignKey,DateTime,Float
from sqlalchemy.orm import relationship

from app.models.base import Base

class Forecast_grid_hourly_weather_168h(Base):
    __bind_key__ = 'clickhouse1'
    grid_id = Column(String)
    record_time = Column(DateTime)
    data_time = Column(DateTime)
    data_date = Column(DateTime)
    temperature = Column(Float)
    humidity = Column(Float)
    weather = Column(String)
    iconcode = Column(String)
    wind_speed = Column(Float)
    wind_degree = Column(Float)
    wind_trend = Column(String)
    wind_level = Column(String)
    rain_fail = Column(Float)
    rain_probability = Column(Float)
    pressure = Column(Float)
    cloud = Column(Float)
    dew_weather = Column(Float)
    __table_args__ = (
        PrimaryKeyConstraint('grid_id', 'data_date','data_time'),
    )

要注意__bind_key__ = ‘clickhouse1’ 和 table_args = (
PrimaryKeyConstraint(‘grid_id’, ‘data_date’,‘data_time’),
)
这两个设置。

2.3 如何插入数据

from sqlalchemy import and_
from app import create_app
from app.models.base import db
from app.models.click_forecast_grid_hourly_weather_168h import Forecast_grid_hourly_weather_168h
from app.models.click_cl_grid_fwi_forecast_hourly_data import Cl_grid_fwi_forecast_hourly_data
from app.models.grid import Grid
from app.models.plant import Plant
from app.models.grid_land_info import Gridlandinfo
from app.models.sys_risk_point import Sysriskpoint
from app.models.grid_plant_bind import Gridplantbind
from sqlalchemy.orm import aliased
import datetime
from app.spider.CEFDRS import CEFDRS
from clickhouse_driver.client import Client as clientclickhouse

if __name__ == '__main__':
  app = create_app()
  with app.app_context():
      # grid_code = "130733100201"
      # results = Gridplantbind.query.filter_by(grid_code=grid_code).all()
      # plant_list = [dict(plantType = row.plant.plant_type, plant_name = row.plant.plant_name, proportion=row.proportion) for row in results]
      # # for row in results:
      # #     print("-------------")
      # #     print(row.proportion)
      # #     print(row.plant.plant_name)
      # #     print(row.plant.plant_type)
      # #     exit("--===")
      # print(plant_list)
      cefdrs = CEFDRS()
      import json
      post_json_data = json.load(open("aaa.json"))
      # print(post_json_data)
      res = cefdrs.get_cefdrs(post_json_data)
      # print(res['data']['cefgrds'][0])

      # print(res['data']['fwi_reason'])
      session = db.session
      list1 = [res['data']['cefgrds'][0]]
      # # print(list1)
      # cl_1 = Cl_grid_fwi_forecast_hourly_data()
      # models = [cl_1.set_attrs(attrs_dict = d).__dict__ for d in list1]
      # for row in models:
      #     row.pop('_sa_instance_state')
      # print(models)
      # session.add_all(models)
      # session.commit()
      session.bulk_save_objects([Cl_grid_fwi_forecast_hourly_data(**data) for data in list1])
      session.commit()
      # insert_db_click_house(models) 

这里用的是批量插入的方式。 session.bulk_save_objects([Cl_grid_fwi_forecast_hourly_data(**data) for data in list1])

bulk_save_objects(objects, *, return_defaults=False, update_changed_only=True)

batchsize 可以划分块，避免一次性插入太多：
chunks = [objects[i:i+100] for i in range(0, len(objects), 100)]
for chunk in chunks:
    session.bulk_save_objects(chunk, chunksize=100)
session.commit()

···
SQLAlchemy 提供了一个 slice() 函数，用于将插入数据分成多个块进行批量插入，以避免一次性插入数据过多。slice() 函数的定义如下：

slice(start, stop, step=None)
slice() 函数接受三个参数：start、stop、step，表示生成一个类似切片的对象，用于将数据分成多个块进行插入。

我们可以通过将 slice() 函数返回的对象作为 mappings 参数的切片来实现分块插入数据。例如，如果我们有一个包含 1000 条记录的列表 data，想要将数据分成每页 100 条的块来逐个插入，可以这样使用 bulk_insert_mappings() 方法：

chunk_size = 100
total = len(data)

for i in slice(0, total, chunk_size):
    mappings = data[i:i+chunk_size]
    session.bulk_insert_mappings(MyModel, mappings)
    session.commit()

session.add_all(models) 

也会完成这件事，但都不会切块。

我怀疑是sqlalchemy自身内部完成了从 jdbc的连接转到了tcp的连接方式，而转换过程中，是能够查到clickhouse的客户端是以那个端口开放的，因为并没有手动设置9000或者9900端口的位置。
而且要下载sqlalchemy的 clickhouse的插件才能使用，指引在这里：
clickhouse-sqlalchemy的api网址:
https://github.com/xzkostyan/clickhouse-sqlalchemy
clickhouse-driver的api网址:
https://github.com/mymarilyn/clickhouse-driver