1.ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。（mysql是基于OLTP 区别在于对事务的认知）2.区别于行式数据库，单独列形式物理存储3.关于特性：
(1)列式数据库管理系统
①不存在额外的数据
②字段类型都是固定长度的
③允许在运行时创建表和数据库、加载数据和运行查询，而无需重新配置或重启服务。
(2)数据压缩
①压缩之后可以更好的提高性能
②除了在磁
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2023-08-11 10:13:14
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文章目录1.概述2. 介绍3.演示4.总结 1.概述clickhouse高级功能之MaterializeMySQL详解2. 介绍目前 MaterializeMySQL database engine 还不支持表级别的同步操作，需要将整个mysql database映射到clickhouse，映射过来的库表会自动创建为ReplacingMergeTree表engine。MaterializeMyS
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2023-07-26 19:22:24
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这是坚持技术写作计划(含翻译)的第33篇，定个小目标999，每周最少2篇。数据迁移需要从mysql导入clickhouse, 总结方案如下，包括clickhouse自身支持的三种方式，第三方工具两种。create table engin mysql
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
name1 [
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2023-10-31 13:14:06
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文章目录一、MaterializeMySQL1.1 MySQL与CK的简单比较1.2 MaterializeMySQL原理二、MySQL->CK的实时复制实现1.1 环境准备1.2 基本功能测试三、后续一些疑问以及思考 MySQL与Clickhouse是两个完全不一样的数据库，两者均有着自己的优缺点，两者所适合的业务场景也是不一样的，在实际业务中，我们需要根据数据库自身的特性优点选择合适
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2023-08-03 19:59:02
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# 在ClickHouse和MySQL之间的数据迁移和集成指南
在现代数据系统中，使用多种数据库是很常见的，而ClickHouse与MySQL的结合使用，可以发挥这两者的优势。本文将引领你完成ClickHouse与MySQL集成的整个过程，我们会详细介绍每一步所需执行的操作和代码，最后将给出一个简单总结。
## 整体流程
在开始之前，我们需要明确整个过程的步骤。下面是一个简单的流程表：
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目录1 与传统关系型数据库的对比1.1 性能差异1.2 数据模型差异1.3 适用场景差异2 与其他列式存储数据库的对比2.1 Apache Cassandra2.2 HBase3 与分布式数据库的对比3.1 Google BigQuery3.2 Amazon Redshift3.3 Snowflake4 ClickHouse的缺点5 ClickHouse的其他优点1 与传统关系型数据库
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2023-08-01 20:33:04
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1.表引擎的使用表引擎是 ClickHouse 的一大特色。可以说， 表引擎决定了如何存储表的数据。包括：数据的存储方式和位置，写到哪里以及从哪里读取数据。支持哪些查询以及如何支持。并发数据访问。索引的使用（如果存在）。是否可以执行多线程请求。数据复制参数。表引擎的使用方式就是必须显式在创建表时定义该表使用的引擎，以及引擎使用的相关 参数。特别注意：引擎的名称大小写敏感2.TinyLog以列文件的
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2024-05-15 10:40:47
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ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。官网中文文档 https://clickhouse.tech/docs/zh/在传统的行式数据库系统中，数据按如下顺序存储：RowWatchIDJavaEnableTitleGoodEventEventTime#0893543506621Investor Relations12016-05-18 05:1
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2023-07-12 10:55:45
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clickhouse代替mysql_性能提高15倍！只是把MySQL换成了ClickHouse
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2023-06-02 07:35:22
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对比：1，研发同学有 debug 的需求，他们不仅需要看聚合指标，某些时间还需要查询明细数据；2，推荐系统产生的数据，维度和指标多达几百列，而且未来可能还会增加；3，每一条数据都命中了若干个实验，使用 Array 存储，需要高效地按实验 ID 过滤数据；ES 不适合大批量数据的查询，Druid 则不满足明细数据查询的需求。ClickHouse 则刚好适合这个场景。ClickHouse优点1,Cli
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2023-08-10 20:05:02
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一、 架构设计 1、 MPP架构（海量数据并行处理架构），share nothing模式，每个节点访问自己的cpu、内存、磁盘，且与节点之间的数据访问并行。 2、 向量执行引擎，从寄存器硬件层面优化，采用数据并行，速度提升指数级别。采用cpu缓存作为临时交换数据，速度比内存交换数据还要快。 3、 列式存储和数据压缩 4、 支持sql查询，采用关系型模型描述数据 5、 支持表引擎，将数据存储抽象成独
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2023-12-27 21:04:28
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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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# ClickHouse 和 MySQL 索引的比较
在现代数据库技术中，索引是提高查询性能的关键因素。本文将对比 ClickHouse 和 MySQL 中的索引机制，帮助大家理解它们的异同，以及在不同场景中如何更好地利用索引。
## 一、索引的基本概念
索引是数据库表的一种数据结构，能够快速查找和访问表中的数据。通过减少数据库需扫描的数据量，索引显著提高了查询效率。但需注意的是，索引虽然可
Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎，它的底层是构建在Lucene之上的。简单来说是通过扩展Lucene的搜索能力，使其具有分布式的功能。ES通常会和其它两个开源组件logstash（日志采集）和Kibana（仪表盘）一起提供端到端的日志/搜索分析的功能，常常被简称为ELK。Clickhouse是俄罗斯搜索巨头Yandex开发的面向列式存储的关系型数据库。ClickHouse
# ClickHouse与MySQL的区别
在现代数据驱动的世界中，选择合适的数据库管理系统（DBMS）对于企业的发展至关重要。ClickHouse 和 MySQL 是两款广泛使用的数据库系统，但它们在设计理念、使用场景和性能特性上存在显著差异。本文将深入探讨这两者的主要区别，并提供相应的代码示例。
## 1. 数据模型
MySQL 是一个关系型数据库管理系统（RDBMS），它使用表格形式存
原创
2024-08-19 06:05:17
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# 实现ClickHouse和MySQL映射的步骤
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(创建ClickHouse表) --> B(创建MySQL表)
B --> C(编写数据同步脚本)
C --> D(执行数据同步)
```
## 步骤及代码实现
### 1. 创建ClickHouse表
```sql
CREATE TABLE tes
原创
2024-06-03 06:16:05
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在这篇文章中，我想比较ClickHouse，Druid和Pinot，这三个开源数据存储区，他们通过交互延迟对大量数据运行分析查询。警告：这篇文章很大，您可能只想阅读最后的“摘要”部分。信息来源我从核心开发人员之一Alexey Zatelepin那里了解了ClickHouse的实现细节。用英语提供的最好的材料是本文档页面的最后四个部分，但是非常稀缺。我是Druid的提交者，但是我对这个系统没有既得利
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2024-03-14 09:07:07
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# MySQL与ClickHouse的对比：特点与应用场景
在现代数据处理的场景中，数据库的选择至关重要。MySQL和ClickHouse是两种广泛使用的数据库系统，各自有其独特的优缺点和适用场景。本文将通过对比这两者的特性，结合示例代码和图表，帮助读者更好地理解它们。
## 1. 数据库概述
### 1.1 MySQL
MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于Web开发和企业
原创
2024-08-20 03:37:20
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前言表引擎（即表的类型）决定了： 1）数据的存储方式和位置，写到哪里以及从哪里读取数据 2）支持哪些查询以及如何支持。 3）并发数据访问。 4）索引的使用（如果存在）。 5）是否可以执行多线程请求。 6）数据复制参数。 ClickHouse的表引擎有很多，下面介绍其中几种，对其他引擎有兴趣的可以去查阅官方文档：https://clickhouse.yandex/docs/zh/operations
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2024-02-02 13:35:21
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库存储引擎--1.Atomic它支持非阻塞 DROP 和 RENAME TABLE 查询以及原子 EXCHANGE TABLES t1 AND t2 查询。默认情况下使用Atomic数据库引擎。CREATE DATABASE test ENGINE = Atomic;--2.MySQLMySQL引擎用于将远程的MySQL服务器中的表映射到ClickHouse中，并允许您对表进行INSERT和SEL
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2023-07-10 14:15:31
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