一.外部存储： 外部存储表引擎直接从其它的存储系统读取数据，例如读取HDFS的文件或者MySql数据库的表，这些表引擎只负责元数据管理和数据查询，他们自身通常并不负责数据的写入，数据文件直接由外部系统提供 1.HDFS: ENGINE = HDFS('hdfs://node01:8020/cl
生生不息，“折腾”不止；Java晋升指北，让天下没有难学的技术；视频教程资源共享，学习不难，坚持不难，坚持学习很难； >>>>一、MergeTree 系列1.1 数据TTLTime To Live，数据存活的时间在MergeTree中，可以为某个列字段、也可以为整张表设置TTL，如果同时设置了，则会以先到期的为主# 列级别TTL
CREATE TABLE ttl_tabl
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2024-07-21 10:40:48
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ClickHouse提供了许多数据类型，它们可以划分为基础类型、复合类型和特殊类型。我们可以在system.data_type_families表中检查数据类型名称以及是否区分大小写。SELECT * FROM system.data_type_families
复制代码上面的系统表，存储了ClickHouse所支持的数据类型，注意不同版本的ClickHouse可能数据类型会有所不同，具体如下表所
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2024-06-29 08:53:14
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实现MySQL text类型和ClickHouse的对应可以通过以下步骤来完成：
步骤 | 操作 | 代码
--- | --- | ---
1 | 创建MySQL数据库和表 | ```CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mydb;``` ```USE mydb;``` ```CREATE TABLE IF NOT EXISTS mytable (id INT PRIM
原创
2024-02-01 06:42:53
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# MySQL与ClickHouse字段对应的实现指南
在现代数据工程中，MySQL和ClickHouse都是常用的数据库技术。MySQL是传统的关系数据库，而ClickHouse则是为了处理大规模数据分析的列式数据库。如果你是一名新手开发者，想要了解如何将MySQL中的数据字段对应到ClickHouse中，不必担心，本文将详细为你说明整个流程，并给出具体的实现代码。
## 整体流程概述
在
原创
2024-10-03 06:40:28
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Mysql中有很多字段类型，比如整数、文本、浮点数等等。如果类型定义合理，就能节省存储空间，提升数据查询和处理的速度，相反，如果数据类型的定义不合理，就有可能会导致数据超出取值范围，引发系统报错，甚至可能出现计算错误的情况，进而影响整个系统，1.整数类型整数类型一共有 5 种，包括 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT（INTEGER）和 BIGINT，它们的区别如下表所示
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2023-11-19 10:08:58
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# 实现MySQL字段类型和ClickHouse类型对比
## 一、流程表格
```markdown
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---------------------------- |
| 1 | 连接到MySQL数据库 |
| 2 | 获取表结构信息 |
|
原创
2024-04-04 03:32:05
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一、clickhouse产生和背景：ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开源的列式存储数据库（DBMS），使用 C++语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP） ，能够使用 SQL 查询实时生成分析数据报告。于2016年开源，凭借优秀的性能，市场反应非常热烈。什么事列式存储数据库？？相对行式数据库，像MySQL、Oracle、SqlServer等都是行式存储，是把同
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2023-08-28 18:24:24
176阅读
本篇博客稍微有点长,它实际上包括两个内容:一是mysql字段类型的介绍,二是在mysql建表过程中是如何正确选择这些字段类型;字段类型数值MySQL 的数值数据类型可以大致划分为两个类别，一个是整数，另一个是浮点数或小数。许多不同的子类型对这些类别中的每一个都是可用的，每个子类型支持不同大小的数据，并且 MySQL 允许我们指定数值字段中的值是否有正负之分(UNSIGNED)或者用零填补(ZERO
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2023-09-30 13:24:29
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MySQL是一种关系型数据库管理系统，它支持多种数据类型，包括整数、浮点数、定点数、字符串、二进制和日期/时间类型。在本文中，我们将列出MySQL中所有的字段类型，并解释每种类型的含义、所占用的字节、存储范围、最大存储值以及使用场景。整数类型包含(TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT)，适用于存储整数，如用户ID、年龄等。浮点数类型(FLOAT、DOUBLE)
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2023-08-20 20:14:30
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# ClickHouse 和 MySQL 字段对应关系
在数据存储和查询中，ClickHouse 和 MySQL 是两种常见的数据库管理系统。两者在数据类型上有很多相似之处，但也存在一些不同之处。本文将介绍 ClickHouse 和 MySQL 字段对应关系，以帮助开发者更好地理解它们之间的区别和联系。
## 字段对应关系图
```mermaid
erDiagram
ClickHou
原创
2024-03-17 05:52:42
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1.安装配置ClickHouse1.1 安装 ClickHouse安装 YUM 工具包：sudo yum install -y yum-utils添加 ClickHouse YUM 仓库：sudo yum-config-manager --add-repo https://packages.clickhouse.com/rpm/clickhouse.repo安装 ClickHouse 服务器和客户
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2024-08-09 12:08:09
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# Hive 和 ClickHouse 类型对应指南
在这个大数据迅速发展的时代，Hive 和 ClickHouse 作为两种常用的数据库系统，各有其独特的优势。Hive 主要用于数据仓库，而 ClickHouse 则是一款高性能的列式数据库。在进行数据迁移或者数据整合时，我们经常需要将 Hive 中的数据类型映射到 ClickHouse 中。本文将详细介绍这一过程。
## 流程概述
下面是
原创
2024-10-09 04:38:07
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在现代数据处理领域，ClickHouse 作为一款高性能的列式数据库，广泛应用于数据分析和实时数据处理。然而，在与 Java 等编程语言相结合时，开发者常常遇到如何把 ClickHouse 的 `Map` 类型字段正确地对应到 Java 类型的问题。本文将详细解析这一过程，以便更好地理解和应用。
### 问题背景
在我们开发数据分析平台时，用户需要存储和处理各种不同类型的数据。其中，Click
一、Join操作在ClickHouse中，对连接操作定义了不同的精度，包含ALL、ANY和ASOF三种类型，默认为ALL。可以通过join_default_strictness配置修改默认精度（位于system.settings表中）。下面分别说明这3种精度。首先建表并插入测试数据：--表join_tb1
CREATE TABLE join_tb1
(
`id` String,
`
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2024-07-28 15:05:11
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三 clickhouse基础入门2 基本语法2.1 DDL基础建表目前只有MergeTree、Merge和Distributed这三类表引擎支持 ALTER查询,所以在进行alter操作的时候注意表的引擎!注意在建表的时候一般要求指定表的引擎CREATE TABLE tb_test1
(
`id` Int8,
`name` String
)
ENGINE = Memory() ;修
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2024-05-15 20:41:07
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# MySQL字段类型与Hive对应
## 引言
在数据存储和处理的过程中，数据库扮演了一个重要角色。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，而Hive是建立在Hadoop上的分布式数据仓库。在许多情况下，我们可能需要将数据从MySQL迁移到Hive中进行更大规模的分析和处理。在进行迁移的过程中，我们需要了解MySQL字段类型与Hive的对应关系，以确保数据的准确性和一致性。
本文将介绍
原创
2023-10-02 05:16:13
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下一篇：（2. 入门-安装）学习笔记 文章目录1. ClickHouse 概述2. ClickHouse 的特点2.1 列式存储2.2 DBMS 的功能2.3 多样化引擎2.4 高吞吐写入能力2.5 数据分区与线程级并行2.6 性能对比 1. ClickHouse 概述 ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开源的列式存储数据库（DBMS），使用 C++ 语言编写，主要
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2023-09-17 19:30:27
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ClickHouse 是什么？ClickHouse：是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)我们首先理清一些基础概念OLTP：是传统的关系型数据库，主要操作增删改查，强调事务一致性，比如银行系统、电商系统OLAP：是仓库型数据库，主要是读取数据，做复杂数据分析，侧重技术决策支持，提供直观简单的结果接着我们用图示，来理解一下列式数据库和行式数据库区别在传统的行式数据库系统中（M
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2024-03-05 17:21:21
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ClickHouse调研2_各个大框架性能对比分析 开源OLAP引擎哪个快？ (Presto、HAWQ、ClickHouse、GreenPlum) 现在大数据组件非常多，众说不一，在每个企业不同的使用场景里究竟应该使用哪个引擎呢？这是易观Spark实战营出品的开源Olap引擎测评报告，团队选取了Hive、Sparksql、Presto、Impala、Hawq、Cli
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2023-07-14 23:54:02
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