请根据数据和需求选择合适的函数和格式化选项。如果时间戳是以毫秒为单位的,先将它转换为秒,方法是除以1000。例如: SELECT toDateTime(timestamp_column / 1000) AS datetime FROM your_table_name; 这将把毫秒时间戳转换为ClickHouse可以理解的Unix时间戳(秒为单位)。
毫秒时间戳通常是一个长整型数字,表示自1970年1月1日00:00:00 UTC以来的毫秒数。在ClickHouse中,这种时间戳可以通过DateTime64类型来处理。 3. 选择合适的ClickHouse函数进行毫秒时间戳的转换 在ClickHouse中,可以使用toDateTime64函数将毫秒时间戳转换为DateTime64类型的时间表示。此外,parseDateTime64BestEffort函数也可...
toDateTime(DateTimeValue) :将字符串转成DateTime,只支持yyyy-MM-dd HH:MI:SS。 toDateTime(DateTimeValue,时区) :同上,支持将数据转换为对应时区时间。 9.DateTime64 DateTime64精确到毫秒和微秒,可以指定时区。在内部,此类型以Int64类型将数据存储。时间刻度的分辨率由precision参数确定。此外,DateTime64 类型可以像...
toDateTime(DateTimeValue) :将字符串转成DateTime,只支持yyyy-MM-dd HH:MI:SS。 toDateTime(DateTimeValue,时区) :同上,支持将数据转换为对应时区时间。 # 创建表 t_datetime node1 :) CREATE TABLE t_datetime(`timestamp` DateTime) ENGINE = TinyLog; # 向表中插入一条数据 node1 :) INSERT INTO t_da...
Java中调用ClickHouse的toDateTime64函数 我们可以使用Java的JDBC驱动程序来连接到ClickHouse,并执行ClickHouse的toDateTime64函数。以下是一个示例代码: importjava.sql.*;publicclassClickHouseExample{publicstaticvoidmain(String[]args){Stringurl="jdbc:clickhouse://localhost:8123/default";Stringuser="default";Stringpa...
时间类型分为DateTime、DateTime64和Date三类。ClickHouse目前没有时间戳类型。时间类型最高的精度是秒,也就是说,如果需要处理毫秒、微秒等大于秒分辨率的时间,则只能借助UInt类型实现。 DateTime DateTime类型包含时、分、秒信息,精确到秒。 DateTime64 DateTime64可以记录亚秒,它在DateTime之上增加了精度的设置。
`logTimeHour` DateTime MATERIALIZED toStartOfHour(toDateTime(logTime / 1000)), -- 将logTime向小时取整 `odinLeaf` String DEFAULT '',`uri` LowCardinality(String) DEFAULT '',`traceid` String DEFAULT '',`cspanid` String DEFAULT '',`dltag` String DEFAULT '',`spanid` String DEFAULT '',`...
toDateTime(DateTimeValue) :将字符串转成DateTime,只支持yyyy-MM-dd HH:MI:SS。 toDateTime(DateTimeValue,时区) :同上,支持将数据转换为对应时区时间。 9.DateTime64 DateTime64精确到毫秒和微秒,可以指定时区。在内部,此类型以Int64类型将数据存储。时间刻度的分辨率由precision参数确定。此外,DateTime64 类型可以像...
CREATETABLEqueue(timestampUInt64,levelString,message String)ENGINE=Kafka('localhost:9092','topic','group1','JSONEachRow');CREATETABLEdaily(dayDate,levelString,total UInt64)ENGINE=SummingMergeTree(day,(day,level),8192);CREATEMATERIALIZEDVIEWconsumerTOdailyASSELECTtoDate(toDateTime(timestamp))ASday,lev...
( day Date, level String, total UInt64 ) ENGINE = SummingMergeTree(day, (day, level), 8192); CREATE MATERIALIZED VIEW consumer TO daily AS SELECT toDate(toDateTime(timestamp)) AS day, level, count() as total FROM queue GROUP BY day, level; SELECT level, sum(total) FROM daily GROUP...