ClickHouse 是 Yandex(俄罗斯最大的搜索引擎)开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库，其处理数据的速度比传统方法快 100-1000 倍。ClickHouse 的性能超过了目前市场上可比的面向列的 DBMS，每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。# 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(
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2023-12-04 15:13:18
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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。本篇将详
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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clickhouse存在很多引擎，下面的所有内容基于MergeTree引擎首先看下官网的主键相关内容：索引效用实例-以MergeTree 为例 MergeTree 系列的引擎，数据是由多组部分文件组成的，一般来说，每个月（译者注：CK目前最小分区单元是月）会有几个部分文件（这里的部分就是块）。 每一个部分的数据，是按照主键进行字典序排列。例如，如果你有一个主键是（Count
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2023-11-01 15:37:55
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概述Clickhouse 是分析型数据库，真正的面向列式存储，支持高维度表。它免费开源、具备高效的数据导入和查询性能，能达到 50M/200M 每秒。支持实时查询、支持不同功能底层存储引擎，例如：MergeTree、Replicate、Distributed、Kafka 等。特性1、面向分析型数据库、SQL、结构化、MPP，独立于 hadoop 生态。
2、C++ 开发，支持 Linux。
3、高
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2023-07-12 11:00:20
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哈喽，小伙伴们，承诺大家的clickhouse专栏系列开始了！博主也是一名入门者，践行者&布道者。希望一方面记录所思所为，另一方面把工作中实践的一些东西拿来分享给广大朋友，以飨读者！才疏学浅，难免有误！还望大家多多指正。最后希望这个专栏的文章能对大家有帮助。 在这里我对clickhouse不做过多的介绍。你们关注他，一定也了解他。目前国内头部大厂纷纷落地，仅字节跳动集群规模已达千台。我一
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2023-12-09 15:03:41
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官方文档：https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/operators/in/#select-distributed-subqueries在分布式表上执行in/join等子查询的时候建议使用global in或global joins，直接使用普通的in/join可能有数据正确性的问题，直接使用 in 在分布式表又可能导致性能问题。如我们有3台服务
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2024-03-07 21:49:34
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Clickhouse由俄罗斯yandex公司开发。专为在线数据分析而设计。Yandex是俄罗斯搜索引擎公司。官方提供的文档表名，ClickHouse 日处理记录数“十亿级”。1.特性采用列式存储。向量化执行查询数据压缩基于磁盘的存储，大部分列式存储数据库为了追求速度，会将数据直接写入内存，按时内存的空间往往很小。CPU 利用率高，在计算时会使用机器上的所有 CPU 资源。支持分片，并且同一个计算任
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2023-12-23 21:19:43
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文章目录数据查询WITH子句SAMPLE子句ARRAY JOIN子句JOIN 子句LIMIT BY 子句LIMIT查看SQL执行计划 数据查询注意事项：
在clickhouse里面不要使用select * 这样的语句，这种语句对于列式存储来说很容易消耗内存WITH子句Clickhouse 支持CTE 也就是公共表达式，用于增强查询语句的表达，表现如下：With子句的第一种用法：定义变量，这
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2023-11-25 06:00:47
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ClickHouse 2016年开源的，由俄罗斯IT公司Yandex开发，是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)，而且查询性能优越。主要特点： 面向列+向量执行； 自己管理存储（非Hadoop）； 线性可扩展，高可靠（通过shard+replication实现）； DDL（数据定义语言）：可以动态地创建、修改或者删除数据库、表和视图，而无需重启服务； DML（数据操作语言）
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2024-05-06 18:21:32
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# ClickHouse 查询 MySQL 视图的全面指南
在数据分析的领域，性能和效率是重中之重。ClickHouse 作为一个高性能的列式数据库，因其高速查询和扩展性越来越受到人们的青睐。然而，许多企业仍在使用 MySQL 等关系型数据库进行数据存储和管理。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 ClickHouse 查询 MySQL 的视图，并提供详细的代码示例和序列图来帮助您更好地理解这个过程
# 如何优化clickhouse mysql查询慢的问题
## 概述
在开发过程中，我们经常会遇到查询速度慢的问题。本文将介绍如何通过优化clickhouse和mysql数据库查询来提高查询性能。首先，我们需要了解整个优化过程的流程，然后逐步进行优化操作。
### 优化流程
下面是优化clickhouse mysql查询慢问题的流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | -
原创
2024-03-08 04:45:01
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# 配置 ClickHouse 查询 MySQL 的指南
ClickHouse 是一种高性能的列式数据库管理系统，通过其强大的分析能力在多个领域获得了广泛应用。而 MySQL 是最流行的关系型数据库之一。将这两者结合，可以利用 ClickHouse 的分析能力，同时保留 MySQL 中存储的数据。本文将介绍如何配置 ClickHouse 查询 MySQL，帮助你高效利用这两种数据库。
## 第
ClickHouse 在执行分析查询时的速度优势很好的弥补了 MySQL 的不足，但是对于很多开发者和DBA来说，如何将MySQL稳定、高效、简单的同步到 ClickHouse 却很困难。本文对比了 NineData、MaterializeMySQL（ClickHouse自带）、Bifrost 三款产品，看看他们在同步时的差异。对比结果概述整体上，NineData（官网：www.ninedata.
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2023-10-05 16:05:01
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一、概念clickhouse的物化视图是一种查询结果的持久化，给我们带来了查询效率的提升。用户查询效果和查表没有区别，其本质就是一张表，一张时刻在预计算的表，创建的过程用了一个特殊引擎：注：使用create语法，会创建一个隐藏的目标来保存视图数据，使用To表名，保存到一张显示的表，没有加To表名，表名默认就是.inner.物化视图名,CREATE MATERIALIZED VIEW [IF NOT
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2023-11-19 16:20:47
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一、ClickHouse介绍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。 1.1 ClickHouse 的特点 1.1.1 列式存储 以下面的表为例： Id Name Age 1 张三 18 2 李四 22 3 王五 34 1）采用行式存储
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2024-01-30 19:34:11
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前置结论:1、chproxy只能通过http和https的方式进行访问clickhouse, 暂时不能通过mysql协议的方式.官方: chproxy 是否支持 ClickHouse 的 Native 协议？ 答: 不支持，应为我们所有的所有的应用只通过 HTTP 协议与 ClickHouse 通讯。可能会在未来增加对 Native 协议的支持。2、测试如果出现异常,很有可能是并发数或执
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2024-05-30 00:32:44
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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。本篇将详
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2024-05-29 13:03:22
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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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# ClickHouse MySQL 引擎查询下压指南
在大数据领域，数据仓库和数据分析平台的选择非常重要。在众多选择中，ClickHouse 是一个非常流行的列式数据库，其不同的引擎可以满足多种需求。在一些场景下，我们需要使用 ClickHouse 的 MySQL 引擎来完成数据查询并实现数据的查询下压。本文将介绍如何实现 ClickHouse MySQL 引擎查询下压的全过程，并附上相应的代
