创建表：
CREATE TABLE city
(
`id` UInt8,
`country` String,
`province` String,
`city` String,
`create_time` datetime DEFAULT now()
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(create_time)
ORDER BY id
Ok.
0 rows in set. Elapsed: 0.012 sec.
插入数据：
1.单行插入：
Clickhouse> insert into city(id,country,province,city) VALUES(1,'China','Hubei','wuhan');
INSERT INTO city (id, country, province, city) VALUES
Ok.
1 rows in set. Elapsed: 0.017 sec.
2.多行插入：
Clickhouse> insert into city(id,country,province,city) VALUES(2,'China','Hubei','xiangyang'),(2,'China','Guangdong','shenzhen');
INSERT INTO city (id, country, province, city) VALUES
Ok.
2 rows in set. Elapsed: 0.002 sec.
插入特定格式：
比如CSV 或者 TSV JSON 等
insert into city select 20,'China','Beijing','Beijing','2020-06-24 14:15:00';
虽然VALUES和SELECT字句支持声明表达式或者函数，但是会带来额外的性能开销，导致写入性能的下降。
若为了极致的性能需要尽可能避免使用他们。
INSERT语句在写入的过程具有原子性，在默认的情况下，每个数据块最多可以写入1048576行数据，有参数
max_insert_block_size参数控制，若INSERT操作写max_insert_block_size行的话要么成功要么失败。
需要注意的是只有在Clickhouse服务器端处理数据的时候才有写入特性。
在适用JDBC或者HTTP接口的时候。
因为max_insert_block_size在适用CLI或者insert select子句的时候不生效。
性能考虑：
INSERT通过主键对输入数据进行排序，并通过分区键将它们划分为多个分区。 如果您一次将数据插入多个分区，
则可能会大大降低INSERT查询的性能。 为了避免这种情况：
批量添加数据，例如一次添加100,000行。
在将数据上传到ClickHouse之前，通过分区键对数据进行分组。
在以下情况下，性能不会降低：
数据是实时添加的。
您上传的数据通常按时间排序
