早期 clickhouse 仅支持单一存储设备，19.15 版本以后支持将数据分别保存在不同的存储设备，且能够自动在不同设备间移动数据。使 clickhouse 可以实现阶梯式多层存储，即将冷热数据分离，将冷热数据分别保存在不同类型的存储设备中。日常交互式查询中，95% 查询访问近几天的数据，剩下 5% 的跑一些长周期批处理任务。我们可以通过阶梯式多层存储，将最新的热点数据放在高性能介质如 S
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2024-08-19 11:04:17
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在Yandex.Metrica中，用户使用JSON作为访问参数。为了处理这些JSON，实现了一些函数。（尽管在大多数情况下，JSON是预先进行额外处理的，并将结果值放在单独的列中。）所有的这些函数都进行了尽可能的假设。以使函数能够尽快的完成工作。我们对JSON格式做了如下假设：字段名称（函数的参数）必须使常量。字段名称必须使用规范的编码。例如：visitParamHas('{"abc":"de
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2023-07-10 14:12:47
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很多场景中由于业务变化数据结构不能确定，数据对象属性也可能随时间而变化。这时使用json保持动态数据是较好的选择，ClickHouse提供相应的工具支持存储和解析JSON数据。 ClickHouse除了以string存储json，22.3版本开始还提供json对象类型实验特性。存储JSON数据最简单方式使用字符串列存储JSON对象，创建示例表：CREATE TABLE test_string (
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2023-07-10 13:24:31
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当使用常规IN时，查询被发送到远程服务器，并且它们中的每个服务器都在运行子查询 IN 或 JOIN 条款，除非每个远程服务器都存有全部数据，否则会造成数据不准确的情况使用 GLOBAL IN / GLOBAL JOINs，如select * from tablea where xx GLOABL in (select id from tableb )这样的形式， 首先从所有的
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2023-09-05 00:47:24
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文章目录1.概述2.Distributed之表查询流程 1.概述2.Distributed之表查询流程Distributed表引擎不会真实存储数据，是ClickHouse提供的一个分布式查询引擎，其查询原理大致概括起来就是将server端接收到的查询请求进行重写，并发送到指定的多个server端去执行查询，最终由接到请求的server端进行汇总，最后返回给client端。这个过程可以通过源码来更
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2023-11-03 06:07:22
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Integration系统表引擎主要用于将外部数据导入到ClickHouse中，或者在ClickHouse中直接操作外部数据源。1 Kafka1.1 Kafka引擎 将Kafka Topic中的数据直接导入到ClickHouse。 语法如下：CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
name1
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2024-03-27 12:10:37
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# Java与ClickHouse：保存JSON数据的实践
ClickHouse是一款开源的列式数据库管理系统，它以高效的数据分析和查询性能而闻名。通过Java应用程序将JSON数据存储到ClickHouse中，是很多开发者的一项重要任务。本文将详细介绍如何在Java中使用ClickHouse数据库来存储JSON数据，并提供相应的代码示例。
## 1. 环境准备
在开始之前，您需要准备好以下
# ClickHouse 与 Python 结合实现 JSON 数据入库
在今天的数据时代，ClickHouse 是一个极具优势的列式数据库，广泛应用于大规模数据分析中。而 Python 则是当前最流行的编程语言之一，因其简单易用而受到开发者的喜爱。本文将教会你如何将 JSON 数据使用 Python 存入 ClickHouse 数据库。我们将通过一个简单的流程和详细的代码示例，让你更好地理解这
原创
2024-09-25 03:35:27
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# Python 与 ClickHouse 中的 JSON 类型
在管理大数据时，选择适合的数据存储方式和工具是至关重要的。ClickHouse 是一个高性能的列式数据库，它特别适合于分析大量的数据并支持多种数据类型。在本文中，我们将讨论 ClickHouse 中的 JSON 类型，如何通过 Python 进行操作，代码示例将帮助你更好地理解这一过程。
## ClickHouse 中的 JSO
原创
2024-08-15 05:24:57
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一、引擎分类 MergeTree系列LogTree系列集成引擎特定功能引擎适用于高负载任务的最通用和功能最强大的表引擎。可以快速插入数据并进行后续的后台数据处理1. MergeTree 2. ReplacingMergeTree 3. SummingMergeTree 4. AggregatingMergeTree5. CollapsingMergeTree 6.VersionedCo
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2024-04-24 23:18:13
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# 使用 Python 查询 ClickHouse 并返回 JSON 数据
在数据分析和处理的流程中，使用数据库进行数据的存储和查询是至关重要的。ClickHouse 是一款高性能的列式数据库，广泛用于分析场景。本文将引导你如何使用 Python 查询 ClickHouse 数据并以 JSON 格式返回结果。
## 文章结构
我们将以下面几个步骤进行：
| 步骤 | 描述
1.背景介绍1. 背景介绍ClickHouse 是一个高性能的列式数据库，主要用于实时数据处理和分析。它的核心特点是高速查询和数据压缩，适用于处理大量数据的场景。在大数据领域，数据的导入和导出是非常重要的，因为数据的质量和可靠性直接影响了分析结果和决策。本文将深入探讨 ClickHouse 的数据导入与导出，涵盖其核心概念、算法原理、最佳实践、实际应用场景和工具推荐。2. 核心概念与联系在 Cli
ClickHouse知识点总结
ClickHouse简介ClickHouse 是列式存储数据库，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。ClickHouse 的特点列式存储与压缩列式储存的好处：➢ 对于列的聚合，计数，求和等统计操作原因优于行式存储。➢ 由于某一列的数据类型都是相同的，针对
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2024-07-22 16:56:58
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```mermaid
erDiagram
Developer ||--o| Junior : Teach
```
# 如何将JSON写入ClickHouse
## 1. 流程图
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 将JSON数据加载到Python中 |
| 2 | 配置ClickHouse连接 |
| 3 | 创建表结构 |
| 4 | 将数据写入Cl
原创
2024-05-04 05:38:35
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目录系列表引擎的特点TinyLog表引擎使⽤StripLog表引擎Log表引擎 系列表引擎的特点 共性特点 数据存储在磁盘上当写数据时，将数据追加到⽂件的末尾不⽀持
并发读写
，当向表中写⼊数据时，针对这张表的查询会被阻塞，直⾄写⼊动作结束不⽀持索引不⽀持原⼦写：如果某些操作
(
异常的服务器关闭
)
# ClickHouse Python 查询返回 JSON
ClickHouse 是一个高性能的列式数据库管理系统，它能够处理大量数据并提供快速的查询响应。在许多场景中，我们可能需要将 ClickHouse 查询的结果以 JSON 格式返回，以便进一步处理或与其他系统进行集成。本文将介绍如何使用 Python 与 ClickHouse 进行交互，并获取查询结果的 JSON 格式。
## Cli
原创
2024-07-18 10:37:28
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clickhouse简介ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开源的用于在线分析处理查询（OLAP :Online Analytical Processing）MPP架构的列式存储数据库（DBMS：Database Management System），能够使用 SQL 查询实时生成分析数据报告。ClickHouse的全称是Click Stream，Data WareHo
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2023-12-07 10:54:39
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一、ClickHouse性能情况主要分为4个方面1、单个查询吞吐量场景一：如果数据被放置在page cache中，则一个不太复杂的查询在单个服务器上大约能够以2-10GB／s（未压缩）的速度进行处理（对于简单的查询，速度可以达到30GB／s）场景二：如果数据没有在page cache中的话，那么速度将取决于你的磁盘系统和数据的压缩率例如：a、如果一个磁盘允许以400MB／s的速度读取数据，并且数据
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2023-11-03 08:23:15
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# 从 Spark 查询 ClickHouse 并转换为 JSON 的完整流程
在数据处理的工作中，Spark 是一个非常强大的分布式计算框架，而 ClickHouse 是一个高性能的列式数据库。将 Spark 与 ClickHouse 结合，能够高效地处理大规模数据。本文将指导你如何通过 Spark 查询 ClickHouse 数据，并将结果转换为 JSON 格式。
## 流程概述
以下是
一、缘起慢sql分析，总行数80w+，通过监控分析慢SQL， 某个查询耗时超1s。比较特殊的是：其中有个字段info是jsonb类型，写法：info::json->'length' as length同样的查询条件查这个字段和不查这个字段相差3.3倍那看来就是json取值拖垮了查询的性能。取jsonb中的字段有多种取法(如下)， 那他们有什么区别呢，对性能有啥影响呢？info::json-&
