一、clickhouse查询执行过的SQL语句方法
执行过的，就是已经执行完成的语句集合！
查询语句为：
SELECT query FROM system.query_log where current_database ='数据库名称'
ORDER BY event_time DESC LIMIT 100
system.query_log表中的字段含义可能会因 ClickHouse 的版本和配置而有所不同。以下是一些常见字段及其可能的含义：
query：执行的查询 SQL 语句。event_time：查询执行的时间戳。user：执行查询的用户。query_id：查询的唯一标识符。elapsed：查询执行的耗时（以毫秒为单位）。result_rows：查询返回的结果行数。read_rows：查询从表中读取的行数。written_rows：查询写入到表中的行数。memory_usage：查询执行期间使用的内存量。query_type：查询的类型，例如 SELECT、INSERT、UPDATE 等。database：查询所属的数据库。table：查询涉及的表。
这些字段的具体含义和名称可能会有所变化，取决于你的 ClickHouse 安装和配置。你可以查阅 ClickHouse 的官方文档或系统表的定义来获取更准确的信息。
通过分析system.query_log表中的这些字段，你可以了解查询的执行情况、性能指标以及用户活动等信息，有助于监控和优化数据库的使用。
二、clickhouse数据库查询正在执行的SQL语句的方法
当前正在执行的SQL：
要查询 ClickHouse 中正在执行的 SQL 语句，可以使用system.processes系统表。该表记录了所有正在运行的查询相关信息，包括查询 ID、用户、IP 地址、执行时间、查询语句等。以下为查询正在执行的 SQL 语句的示例代码：
SELECT query_id,read_rows,total_rows_approx,memory_usage,initial_user,
initial_address,elapsed,query
FROM system.processes;
其中，字段含义如下：
query_id：查询 ID。read_rows：从表中读取的行数。total_rows_approx：应读取的行总数的近似值。memory_usage：请求使用的内存量。initial_user：进行查询的用户。initial_address：请求的 IP 地址。elapsed：查询执行开始以来的秒数。query：查询语句。
请注意，这只是一个基本示例，具体的查询可能会根据你的 ClickHouse 安装和配置而有所不同。你可以查阅 ClickHouse 的官方文档或系统表的定义来获取更准确的信息。
三、杀掉当前执行的SQL语句按查询唯一键
在 ClickHouse 中要杀掉当前执行的 SQL 语句，可以使用以下步骤：
执行以下 SQL 语句，查看正在执行的 SQL 语句的 query_id：SELECT query_id
FROM system.processes;
执行 KILL QUERY 命令，根据 query_id 杀掉对应的 SQL 语句，语法如下：KILL QUERY WHERE query_id = 'your_query_id';
其中，your_query_id 是你要杀掉的 SQL 语句的 query_id。
请注意，ClickHouse 中的 query_id 会在查询执行完成后释放，因此在杀掉 SQL 语句后，对应的 query_id 可能会被其他查询使用。
四、查询某个表占用的硬盘空间
要查询 ClickHouse 中每个表占用的硬盘大小，可以使用以下 SQL 语句：
SELECT
database,
table,
formatReadableSize(sum(data_compressed_bytes) AS size) AS compressed,
formatReadableSize(sum(data_uncompressed_bytes) AS usize) AS uncompressed,
round(usize / size, 2) AS compr_rate,
sum(rows) AS rows,
count() AS part_count
FROM
system.parts
WHERE
(active = 1)
AND (database LIKE '数据库名称%')
AND (table LIKE '表名称%')
GROUP BY
database,
table
ORDER BY
size DESC;
该查询语句使用 system.parts 系统表，通过 WHERE 子句筛选出活动状态为 1，并且数据库和表名匹配任意字符的记录。接着，使用 GROUP BY 子句按数据库和表名进行分组，然后使用聚合函数 sum 计算每个分组中数据压缩后的字节数 data_compressed_bytes 和未压缩的字节数 data_uncompressed_bytes。最后，使用 formatReadableSize 函数将字节数转换为易读的大小表示，并计算压缩率 compr_rate。结果将按照表大小降序排序。
请注意，这只是一个基本示例，具体的查询可能会根据你的 ClickHouse 安装和配置而有所不同。你可以查阅 ClickHouse 的官方文档或系统表的定义来获取更准确的信息。
五、查询某更新删除SQL语句是否执行成功
ClickHouse 中更新数据的语句是异步执行的，应用并不知道 ClickHouse 何时能更新数据，如果要做到强一致性，需要应用反查确认。可以通过下面的语句查询具体删除或更新操作的执行情况：
select database,table,mutation_id,command,create_time,block_numbers.number, is_done
from system.mutations
where table='表名';
其中，is_done为1表示执行完成。
ClickHouse 中system.mutations表用于记录所有的mutations记录，其中关键字段is_done，用于记录该mutation是否执行，0表示未执行，1表示已执行。其他字段的含义如下：
database：数据库名称。table：表名。mutation_id：每次mutation操作的唯一标识符。command：具体的mutation操作，如ALTER TABLE ... DELETE或ALTER TABLE ... UPDATE。create_time：mutation操作的创建时间。block_numbers.number：mutation操作所涉及的数据块数量。is_done：mutation操作是否已完成，0表示未完成，1表示已完成。
笔者简介 国内某一线知名软件公司企业认证在职员工：任JAVA高级研发工程师,大数据领域专家,数据库领域专家兼任高级DBA!10年软件开发经验！现任国内某大型软件公司大数据研发工程师、MySQL数据库DBA，软件架构师。直接参与设计国家级亿级别大数据项目!并维护真实企业级生产数据库300余个!紧急处理数据库生产事故上百起，挽回数据丢失所造成的灾难损失不计其数!并为某国家级大数据系统的技术方案（国家知识产权局颁布）专利权的第一专利发明人！
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