本文将带您了解 ByteHouse（云数仓版）的开通方式和基本使用，包括基本的数据分析流程如数据库/表创建、数据加载及 SQL 查询操作等。此外，本文也将介绍 ByteHouse（云数仓版）的主要功能与模块。

1. 请访问 火山引擎官网 登录或注册火山引擎账号。

   注意

   开通 ByteHouse（云数仓版）需要完成个人实名认证。

2. 验证手机号并完成实名认证后，您可以使用已实名的账号登录火山引擎官网，进入ByteHouse产品首页。
3. 在ByteHouse产品首页单击购买云数仓版。
   
4. 根据界面提示授权ByteHouse跨服务访问私有化网络、云监控等产品。
   
5. 在开通页面，配置开通ByteHouse的地域，并配置计算、存储、网络资源后，勾选产品服务专用条款，提交购买开通。
   
   • 计算资源：选择ByteHouse的计算资源类型和规格。当前支持按量计费和包年包月两种付费方式，不同规格的计算资源价格以界面为准。更多关于计算组的介绍请参见计算组。
   • 存储资源：查看并了解当前ByteHouse存储空间的收费单价，您不需要提前购买存储资源，后续支付所使用的存储空间和存储的压缩数据量即可。
   • 网络资源：在下拉框中选择ByteHouse绑定的VPC网络、子网和安全组。
     如果没有可用的VPC网络，可单前往先创建好VPC和子网、安全组，操作详情请参见创建VPC帮助文档。
6. 等待约 1 分钟左右即可开通ByteHouse 云数仓服务。

在使用ByteHouse前，您需要先为ByteHouse的各类任务设置默认计算组，后续执行任务时如果没有指定计算组，则使用配置的默认计算组资源。
在租户管理>参数设置页面，设置默认计算组。

加载数据之前，首先需创建数据库和数据表。

创建数据库

• 在数据库页签下，单击新建数据库按钮，在弹窗中创建名为 bh_demo 的数据库：
  
• 您也可以使用 SQL 工作表中的 CREATE DATABASE 命令来创建数据库，SQL 语句如下所示：

  create database bh_demo;
  

创建数据表

1. 在数据库 bh_demo 的详情页中，单击右上角【+数据表】按钮，选择 可视化页面创建。
   

2. 在弹出的页面中输入基本信息表名称，如employment。
   

3. 参考下图输入列名，并选择数据类型。
   

4. 表配置选择排序键。
   

5. 此时点击 SQL 页签，可以看到创建数据表employment对应的 SQL 语句。

   CREATE TABLE `bh_demo`.`employment`
   (
      `first_name` Nullable(String),
      `last_name` String,
      `email` String,
      `address` String,
      `city` String,
      `start_date` String
   )
   ENGINE = CnchMergeTree
   ORDER BY (city);
   

   

6. 创建完成后，根据数据库详情页的指引，单击【开始导入数据】进入数据导入环节。
   

1. 下载样例数据文件 employees.csv。
   
   

   employees.csv

   未知大小

   
2. 根据建表完成的指引，进入新建数据导入任务页面。
3. 为导入任务取名（如dataloading），并选择【文件上传】并上传上一步下载到本地的文件。
   
4. 将数据源中的“内含表头”选项选择“有表头”。
   
5. “选择目标表”中选择刚刚创建的数据库和数据表。
   
6. 可以看到，ByteHouse 根据源数据的格式自动进行了 table schema 解析，并和目标数据表做了匹配，校验正确性后，单击右下角的【创建】即可完成创建。
   
7. 任务创建完成后，在任务窗口中点击“开启“和”确定“来启动导入作业，约 3~5s 完成导入。
   
   

   说明

   除文件上传外，ByteHouse 也提供多种数据源导入数据，详情参考数据导入简介。

1. 进入 SQL 工作表 页签，默认情况下会自动产生一个新建工作表。
   
2. 在查询 SQL 编辑区中执行以下 SQL 语句。

   • 查询数据条数

     select count(*) from bh_demo.employment;
     

     

   • 插入更多测试数据

     insert into bh_demo.employment values
     ('Clementine','Adamou','cadamou@bytedance.com','10510 Sachs Road','Klenak','2017-9-22'),
     ('Marlowe','De Anesy','madamouc@bytedance.co.uk','36768 Northfield Plaza','Fangshan','2017-1-26');
     

   • 根据电子邮件地址查询数据

     select email from bh_demo.employment where email like '%.uk'; 
     

     

3. 最后，可以切换到审计日志页签中查看历史记录，并对查询进行分析，如下所示：
   

以上就是 ByteHouse 快速入门指南，更多文章和最佳实践参考如下：

• 样本数据导入
• ByteHouse 建表配置实践
• ByteHouse Unique 唯一表最佳实践