1、背景：我们线上有一套clickhouse集群，5分片2副本总计10个实例，每个实例独占1台物理机，配套混布一个3节点zookeeper集群。软件版本：centos 7.5 + CK 19.7.3 + ZK 3.4.13从昨天开始应用写入日志开始堆积，并不断的报错zookeeper session timeout。登录机器查看clickhouse的errlog，大量的timeout信
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2024-04-07 14:36:14
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相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解了，它强大的数据分析性能让人印象深刻。但在字节大量生产使用中，发现了ClickHouse依然存在了一定的限制。例如：缺少完整的upsert和delete操作多表关联查询能力弱集群规模较大时可用性下降（对字节尤其如此）没有资源隔离能力因此，我们决定将ClickHouse能力进行全方位加强，打造一款更强大的数据分析平台。后面我们将从五个方面来和大家
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2024-03-26 20:55:22
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目录概述服务器实例启动逻辑语句的执行链路结论概述ClickHouse 简要整体架构图 服务器实例启动逻辑源码存放目录 ClickHouse程序启动服务，绑定端口逻辑// 文件名称: /dbms/programs/server/Server.cpp
int Server::main()
{
// 初始化上下文, 上下文包含查询执行所依赖的所有内容：设置可用函数
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2024-04-24 10:35:26
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目录1. 单表查询1.1 prewhere替代where1.2 数据采样1.3 列裁剪与分区裁剪1.4 order by结合where、limit1.5 避免构建虚拟列1.6 uniqCombined替代distinct1.7 使用物化视图1.8 其他注意事项2. 多表关联2.1 准备表和数据2.2 用IN代替JOIN2.3 大小表JOIN2.4 注意谓词下推2.5 分布式表使用GLOBAL2.
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2023-08-25 00:09:17
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# 实现clickhouse remote查询mysql数据
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(连接ClickHouse) --> B(创建分布式表)
B --> C(编写查询语句)
C --> D(执行查询)
```
## 2. 具体步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接ClickHo
原创
2024-06-17 04:16:26
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关于分片，副本，节点ck存在严格的限制，如果是单副本的情况下，停用一个分片会导致分布式表不可用4分片1副本需要4个ck节点，而3分片2副本需要6个CK节点，CK节点数为分片数乘副本数，不推荐一个节点上存在两个副本，若需要一节点两副本则新建两个数据库，动态传入数据库值节点扩容不会自动同步旧数据，有两种方式解决，以下两种方式均需要在新节点上重新创建表 （1）创建一个新集群，select remote（
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2023-12-31 15:19:03
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ClickHouse安装配置 安装前准备工作 1.打开相关端口或关闭防火墙2.关闭SELinuxvi /etc/selinux/confi
###################################################
# This file controls the state of SELinux on the system.
# SELINUX= can ta
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2024-06-18 19:33:39
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ReplicatedMergeTree之数据同步流程在创建了ReplicatedMergeTree后，会有几个taskHolder在后台去监听zk的log并向queue添加，监听mutations的变化并触发mutation相关操作。这里先不对mutation相关操作做分析，主要先说明一下正常的数据插入和正常的数据复制流程。首先了解一个taskHolderqueue_task_handle：负责从
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2024-04-14 20:40:25
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文章目录toTypeName(operator) 查看数据类型函数说明：函数实例：plus(a, b) 计算数值总和函数说明：函数实例：minus(a, b) 计算数值之差函数说明：函数实例：multiply(a, b) 计算数值的乘积函数说明：函数实例：divide(a, b) 计算数值的商函数说明：函数实例：intDiv(a,b) 计算数值的商函数说明：函数实例：intDivOrZero(a
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2024-04-11 09:32:41
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ck中去重主要是借助ReplacingMeregeTree引擎，它能够在合并part的时候将主键(既排序键)相同的记录只保留一条，但是使用的过程中存在两个问题：数据是在分区part合并的时候去重的，所以要实现全局去重，必须保证主键相同的记录在一个节点同一个分区上。ReplacingMergeTree引擎的merge是后台线程不定期触发执行的，时机是不可控的，所以并不能保证多久后不会出现重复数据，正
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2024-02-21 07:52:34
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第一章 ClickHouse简介ClickHouse官网：https://clickhouse.tech/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。OLAP场景的关键特征 1.大多数是读请求 2.数据总是以相当大的批(> 1000 rows)进行写
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2024-06-13 16:36:52
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文章目录CollapsingMergeTreeVersionedCollapsingMergeTreeAggregatingMergeTreeSummingMergeTreeRelacingMergeTreeReplicationReplicatedMergeTree集成引擎kafka 表引擎 CollapsingMergeTree官网 该引擎继承于 MergeTree，并在数据块合并算法中添加
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2024-08-26 16:56:12
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CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
...
) ENGINE = engin
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2024-09-21 12:09:25
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文章目录ReplicatedMergeTree引擎特点数据结构ZooKeeper内的节点结构Entry日志对象的数据结构副本协同的核心流程INSERTMERGEMUTATIONALTER ReplicatedMergeTree引擎ReplicatedMergeTree是MergeTree的派生引擎，它在MergeTree的基础上加入了分布式协同的能力，只有使用了ReplicatedMergeTr
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2024-10-11 15:19:05
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如果多个 ClickHouse server 可以挂载同一份数据(分布式存储等)，并且每个 server 都可写，这样会有什么好处呢？首先，我们可以把副本机制交给分布式存储来保障，上层架构变得简单朴素；其次，clickhouse-server 可以在任意机器上增加、减少，使存储和计算能力得到充分发挥。本文就来探讨一下 ClickHouse 的存储计算分离方案，实现上并不复杂。1. 问题ClickH
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2024-05-20 10:51:03
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使用前请参考官网remote 函数介绍。1、简介remote, remoteSecure允许您访问远程服务器，而无需创建Distributed表。remoteSecure- 与remote相同，但是会使用加密链接。这两个函数都可以在SELECT和INSERT查询中使
原创
2021-11-29 14:17:29
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亲爱的ClickHouse用户： 您好！ 感谢您在百忙之中抽出时间来阅读此信。虽然未曾谋面，但我们关注您已经有很长一段时间了。 您的企业非常重视数据分析工作，想通过数据分析来提升运营效率，发现生产经营中遇到的问题。您和您的同事每天都会查看相关的业务报表，并且愿意在报表建设上投入时间和资源。您对高效工作有极致的追求，所以您十分看重数据分析的速度。您关注大数据新技术，对新事物保持了一份可贵的好奇心。我
ClickHouse实战–使用ReplacingMergeTree来更新数据概述通过ReplacingMergeTree引擎的表可以更新主键相同和版本相同的数据行。本文介绍ReplacingMergeTree引擎的使用方式和数据更新的操作。ReplacingMergeTree实战创建本地表创建一张本地表：stu_localCREATE TABLE if not exists test_db.stu
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2024-07-18 16:33:25
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1.clickhouse是一个列式存储的数据库，每一列数据都经过了lz4的压缩，由于列数据之间重复性极高，所以拥有非常可观的压缩比，这样查询一列数据时，扫描速度极快，clickhouse的列式存储具体如下：如果把每一列的数据当成一个大树的话，clickhouse会把一个大树分成一颗颗小树的形式，每一颗小树都是一颗LSM日志合并树，局部有序并且只用LZ4算法压缩，然后再通过稀疏索引的形式来串联起所有
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2023-11-01 17:49:32
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ClickHouse介绍ClickHouse的全称是：Click Stream,Data WareHouse 简称：CH是用于联机分析处理(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)，提供千亿级大数据集的在线多维查询和分布式存储适用场景各种OLAP分析场景
提供PB级数据的列式存储，千亿级结构化数据的快速查询能力，即便是在复杂查询的场景下，也能极快响应。支撑大规模快速搜索、高并发查询、多维度
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2023-09-06 16:06:12
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