输出所有的字段及不使用谓词如distinct,limit等、不分组汇总、不附加任何筛选条件和实施任何连接即可检索出该表的所有数据。
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例如下列语句:
select * from t1（* 号表示输出所有的字段）
Mysql如何查询表中的数据：
选择需要进行查询的数据库的链接地址。
在数据库链接地址中，找到需要查询的数据库，双击将其数据库打开，可以看到数据库的颜色会由灰色变成彩色。
点击上方的‘查询’功能，然后点击箭头所指的‘创建查询’功能。
直连到MySQL的功能现在已被添加到ClickHouse中。所以可以直接从ClickHouse查询MySQL表中的数据。
ClickHouse是一个超高性能的海量数据快速查询的分布式实时处理平台，在数据汇总查询方面(如GROUP BY)，ClickHouse的查询更快，因此通常情况下在MySQL上进行聚合。
下面是在自己的虚拟环境中做的测试记录。既然是虚拟环境非生产环境，请看参考应用级别，而不是严格的测试。
正确准备和测试大约1000万个数据项。
执行脚本以创建样本数据。这是约500 MB。
在MySQL中创建一个表并导入它。
由于似乎字符串数据比数字值更容易汇总，所以内容是数字的，但它们是可变的类型。
然后执行计算操作。
用BLOB类型做GROUPBY似乎很慢。
您可以在ClickHouse上使用MySQL数据，只需在下面的表格中指定它，而不是表名。
启动ClickHouse客户端并进行测试。
如果您在启动时不添加--multiline选项，则不会放置多行查询，因此请继续。
SELECT
data1,
COUNT(*)
FROM mysql('localhost','mikage','testdata','mikage','')
GROUP BY data1
┌─data1─┬─COUNT()─┐
│ 4│1999013│
│ 3│1998988│
│ 2│1999993│
│ 5│2001553│
│ 1│2000453│
└───────┴─────────┘
5 rows in set. Elapsed: 2.685 sec. Processed 10.00 million rows,40.00 MB(3.72 million rows/s.,14.90 MB/s.)
SELECT
data2,
COUNT(*)
FROM mysql('localhost','mikage','testdata','mikage','')
GROUP BY data2
┌─data2─┬─COUNT()─┐
│6 │ 999786│
│8 │1001805│
│9 │1001438│
│3 │1000357│
│2 │1000648│
│4 │ 998349│
│5 │ 998889│
│10 │ 999424│
│1 │1000530│
│7 │ 998774│
└───────┴─────────┘
10 rows in set. Elapsed: 2.692 sec. Processed 10.00 million rows,101.00 MB(3.71 million rows/s.,37.52 MB/s.)
SELECT
data3,
COUNT(*)
FROM mysql('localhost','mikage','testdata','mikage','')
GROUP BY data3
-- 结果省略
100000 rows in set. Elapsed: 5.236 sec. Processed 10.00 million rows,138.89 MB(1.91 million rows/s.,26.52 MB/s.)
SELECT
data1,
uniqExact(data5)
FROM mysql('localhost','mikage','testdata','mikage','')
GROUP BY data1
┌─data1─┬─uniqExact(data5)─┐
│ 4│ 1811674│
│ 3│ 1812072│
│ 2│ 1812503│
│ 5│ 1814106│
│ 1│ 1813005│
└───────┴──────────────────┘
5 rows in set. Elapsed: 12.944 sec. Processed 10.00 million rows,198.89 MB(772.55 thousand rows/s.,15.37 MB/s.)
-- ClickHouse有一个函数来粗略计算一个唯一的数字，所以让我们来计算一下。
在MySQL中，相当耗时的查询也可以在很短的时间内处理。
重复统计时，最好将数据复制到ClickHouse一次。
如果您复制它，后续查询将更快。
建议暂时使用StripeLog引擎。
如果您有一个主键，您可能还想要使用MergeTree表。这是在ClickHouse中最常用的引擎。
有必要用ORDER BY指定数据的排序顺序（即使有重复也没有问题）。
我会尝试以前的查询。以下是StripeLog引擎的测试结果。
测试耗时总结如下:
我认为这个错误很大，因为它在VM环境下仅测试了一次
从左边开始为，(1)MySQL中的时间 (2) ClickHouse从MySQL读取和处理数据的时间 (3) 在ClickHouse上处理复制数据的时间。
执行查询 MySQL处理时间 (秒) MySQL-ClickHouse处理时间 (秒) ClickHouse处理时间 (秒)
groupby(data1) 3.22 2.685 0.071
groupby(data2) 4.01 2.692 0.177
groupby(data3) 212.82 5.236 0.779
groupby(data1)+uniq(data5) 183.56 12.944 1.725
groupby(data1)+uniq(data5)概算 (无此功能) 6.026 0.285
当引用MySQL数据时，如果没有对应于ClickHouse的类型，它似乎是String类型。
没有相应的类型如Decimal类型，所以它也是String类型。
如果你想把它作为一个数值，精度将会改变，但是似乎有必要在MySQL端保持Double类型。
而且，Date和DateTime类型在MySQL和ClickHouse之间的范围也是不同的。
ClickHouse日期类型是1970 - 2038年之间。
如果有超出范围的数据，可能需要使其成为字符串类型，按年份，月份，日期分列，并将其作为数值复制。
参照源码如下：
MySQL类型 ClickHouse 类型 参考
tinyint UInt8 / Int8
smallint UInt16 / Int16
int / mediumint UInt32 / Int32
bigint UInt64 / Int64
float Float32
double Float64
dateDate 有可以表达的范围差异
datetime DateTime有可以表达的范围差异
timestamp DateTime
binaryFixed String
除上述以外 String
统计所有记录的数量：
SELECT COUNT(*) FROM table_name
统计某列的数量：
SELECT COUNT(column_name) FROM table_name
where 条件
sql查询表中数据总条：SELECT COUNT(*) FROM 表名称。
count（*）代表着数据统计的总数。
例子
本例返回 "Persons" 表中的行数：
SELECT COUNT(*) FROM Personsinfo。
返回大于 20 岁的人数：
SELECT COUNT(*) FROM Personsinfo WHERE Age20
根据筛选条件来统计总数。
拓展资料
SQL
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL(发音：/ˈes kjuː ˈel/ "S-Q-L")，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统；同时也是数据库脚本文件的扩展名。
结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。
参考资料：百度百科——SQL
用count函数就可以查看。
比如表名叫test。
要查询表中一共有多少条记录
select count(*) from test;
如果按条件查询的话，就正常使用where条件即可
select count(*) from test where id=1;
