1. 概述
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP:Online Analytical Processing)的列式数据库管理系统(DBMS:Database Management System)，简称CK。ClickHouse是一个完全的列式数据库管理系统，允许在运行时创建表和数据库，加载数据和运行查询，而无需重新配置和重新启动服务器，支持线性扩展，简单方便，高可靠性，容错。
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2024-08-29 11:36:20
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MergeTree存储结构逻辑示意图MergeTree表的存储结构中，每个数据分区相互独立，逻辑上没有关联。单个数据分区内部存在着多个MergeTree Data Part。这些Data Part一旦生成就是Immutable的状态，Data Part的生成和销毁主要与写入和异步Merge有关。MergeTree表的写入链路是一个极端的batch load过程，Data Part不支持单条的app
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2024-02-18 17:24:00
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学习笔记（二）ClickHouse的数据类型1、基础类型1.1、数值类型1.1.1、Int1.1.2、Float1.1.3、Decimal1.2、字符串类型1.2.1、String1.2.2、FixedString1.2.3、UUID1.3、时间类型1.3.1、DateTime1.3.2、DateTime641.3.3、Date2、复合类型2.1、Array2.2、Tuple2.3、Enum2.
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2024-05-04 13:10:59
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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），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https://clickhouse.yandex/docs/zh/官网：https://clickhouse.yandex/下载地址：http://repo.red-soft.biz/repos/cli
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2023-11-04 22:58:01
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二级索引关键字说明index name索引别名Index expression索引源字段Typeminmax, set, bloom filter,mapGRANULARITY索引粒度 ，如ClickHouse 默认稀疏索引默认是8192 ，我理解 8192*GRANULARITY就是 skip_index.mrk 的block 大小skpidx{index_name}.idxwhich co
MergeTree原理解析表引擎是ClickHouse设计实现中的一大特色。可以说，是表引擎决定了一张数据表最终的“性格”，比如数据表拥有何种特性、数据以何种形式被存储以及如何被加载。ClickHouse拥有非常庞大的表引擎体系，截至本书完成时，其共拥有合并树、外部存储、内存、文件、接口和其他6大类20多种表引擎。而在这众多的表引擎中，又属合并树（MergeTree）表引擎及其家族系列(*Merg
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2024-05-24 22:41:56
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clickhouse分布式表原理解析clickhouse中的表可以分为分布式表和本地表1.分布式（Distributed）表引擎介绍2.创建分布式表3.使用分布式表 在clickhouse分布式集群中，我们通常需要先创建本地表再创建分布式表。因为本地表储存数据，而分布式表只是作为一个查询引擎本身不存储任何数据，查询时将sql发送到所有集群分片，然后进行进行处理和聚合后将结果返回给客户端。clic
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2024-03-17 11:43:49
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前言我们在刚开始学习ClickHouse的MergeTree引擎时，建表语句的末尾总会有SETTINGS index_granularity = 8192这句话（其实不写也可以），表示索引粒度为8192。在每个data part中，索引粒度参数的含义有二：每隔index_granularity行对主键组的数据进行采样，形成稀疏索引，并存储在primary.idx文件中；每隔index_granul
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2024-03-11 11:27:31
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背景说起clickhouse的文件目录结构，由于clickhouse是列式存储，每一列的数据都单独保存到.bin文件中，其实此时我们可以看到每一列的数据除了.bin数据文件之外，还有一个.mrk标记文件存在,熟悉mysql的文件结构的同学肯定很好奇，为什么在mysql中只有索引文件和数据文件存在，索引文件直接指向数据文件的行物理位置即可，为啥clickhouse需要索引文件先执行每一列的.mrk文
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2024-02-24 22:57:28
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5.主键/索引的工作机制 5.1.MergeTree的稀疏索引 5.2.索引的生成过程 5.3.索引的查询 6.数据标记的工作机制 6.1.数据存储 6.2.数据标记 6.3.数据查询 6.4.数据查询示例5.主键/索引的工作机制5.1.MergeTree的稀疏索引数据按照主键排序后存储的 每个索引记录对应8192条记录（有index_grandularity指定），索引是常驻内存的。 索引是常驻
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2024-02-22 14:42:57
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ClickHouse的优化需要结合实际的数据特点和查询场景，从多个方面进行综合优化，以提高系统的性能和可靠性。数据模型设计：在使用ClickHouse之前，需要充分考虑数据模型的设计，因为数据模型的设计对查询性能有很大的影响。通常来说，ClickHouse适合存储大量的、高维度的、宽表格式的数据，尽量避免使用嵌套数据结构和频繁的JOIN操作。数据预处理：在数据写入ClickHouse之前，需要对数
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2024-04-25 16:12:42
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索引技术是一款数据库产品的核心，那么clickhouse是如何来使用索引的呢？我们试着来一窥究竟吧~~注意：本文所说的索引是指MergeTree引擎下的索引技术。1. 稀疏索引首先，clickhouse的一级索引使用了一种叫做稀疏索引的技术，那么何为稀疏索引呢？既然有稀疏索引，是不是相对的也有稠密索引呢？没错，确实有。二者的区别如下：稠密索引： 每行数据记录都会对应一行索引标记。稀疏索引： 每隔若
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2024-02-25 07:54:05
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跳数索引影响ClickHouse查询性能的因素很多。在大多数场景中，关键因素是ClickHouse在计算查询WHERE子句条件时是否可以使用主键。因此，选择适用于最常见查询模式的主键对于表的设计至关重要。然而，无论如何仔细地调优主键，不可避免地会出现不能有效使用它的查询用例。用户通常依赖于ClickHouse获得时间序列类型的数据，但他们通常希望根据其他业务维度(如客户id、网站URL或产品编号)
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2024-07-22 08:36:29
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4.4、二级索引目前在ClickHouse的官网上二级索引的功能是默认开始的，创建测试表create table t_order_mt2(
id UInt32,
sku_id String,
total_amount Decimal(16,2),
create_time Datetime,
INDEX a total_amount TYPE minm
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2023-10-24 00:50:37
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目录概述主键索引稀疏索引的含义稀疏索引的优势索引粒度MergeTree表引擎和索引粒度相关的属性索引粒度的优势索引数据的生成规则索引的工作机制概述索引是clickhouse查询速度比较快的一个重要原因，正是因为有索引可以避免不必要的数据的扫描和处理。传统基于hdfs的olap引擎都是不支持索引的，基本的数据过滤只能支持分区进行过滤，这样会扫描处理很多不必要的数据。那么我们下面就揭开ClikHous
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2024-02-21 19:26:40
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在本文中，我们将深入研究ClickHouse索引。我们将对此进行详细说明和讨论：ClickHouse的索引与传统的关系数据库有何不同ClickHouse是怎样构建和使用主键稀疏索引的ClickHouse索引的最佳实践这篇文章主要关注稀疏索引，clickhouse主键使用的就是稀疏索引。数据集在本文中，我们将使用一个匿名的web流量数据集。我们将使用样本数据集中的887万行(事件)的子集。未压缩的数
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2024-07-24 11:25:01
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文章目录一、简介二、准备工作1、CentOS取消打开文件数限制2、 CentOS取消SELINUX3、 关闭防火墙4、 安装依赖三、在线安装1、安装1、安装命令2、配置文件2、副本1、副本写入流程2、配置四、表引擎1、TinyLog2、Memory3、MergeTree4、二级索引5、ReplacingMergeTree6、SummingMergeTree五、数据类型1、 整型2、 浮点型3、布
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2024-05-13 08:56:28
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一、 基础优化1.1 数据类型建表时能用数值型或日期时间型表示的字段就不要用字符串，全String类型在以Hive为中心的数仓建设中常见，但ClickHouse环境不应受此影响。虽然ClickHouse底层将DateTime存储为时间戳Long类型，但不建议存储Long类型，因为DateTime不需要经过函数转换处理，执行效率高、可读性好。官方已经指出Nullable类型几乎总是会拖累性能，因为存
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2024-05-06 23:33:00
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存储ck使用稀疏索引，索引所占空间较小。一般每8192行一个索引。这个单元的单位被称之为“Granule”，是数据按行划分时用到的逻辑概念。关于多少行是一个Granule这个问题，在老版本中这是用参数index_granularity设定的一个常量，也就是每隔确定行就是一个Granule。在当前版本中有另一个参数index_granularity_bytes会影响Granule的行数，它的意义是让
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2024-03-07 10:12:47
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ClickHouse核心设计列式存储数据压缩向量化执行引擎关系模型表引擎多线程和分布式多主架构在线查询数据分片和查询优化实现数据的删除和修改 列式存储如果想查询的更快，最有效的方式就是减少数据的扫描范围和数据传输时的大小。数据压缩ClickHouse默认使用LZ4压缩算法，数据总体的压缩比可以达到8:1。向量化执行引擎向量化执行可以简单理解成，一项消除程序中循环的优化。比如为了割N田稻子，非向量
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2024-03-24 09:15:35
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