目录ClickHouse简介1. 什么是ClickHouse：1.1 简介：1.2 OLAP：1.3 列式数据库更适合OLAP场景的原因：2. ClickHouse适用场景：3. ClickHouse本地环境搭建：3.1本地快速部署：3.1.1基于tgz的安装：3.2开启远程访问：3.3 java代码中的使用：4. ClickHouse的使用：4.1创建使用库:4.1.1Atomic 库引擎:4
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2024-01-23 10:58:38
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ClickHouse关于报错Metadata on replica is not up to date with common metadata in Zookeeper 完整的报错信息：Code: 517. DB::Exception: Received from localhost:9000. DB::Exception: Metadata on replica is n
假设集群名字为cluster11.下载数据集curl https://datasets.clickhouse.tech/hits/tsv/hits_v1.tsv.xz | unxz --threads=`nproc` > hits_v1.tsv
curl https://datasets.clickhouse.tech/visits/tsv/visits_v1.tsv.xz | unxz -
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2024-04-01 11:18:58
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文章目录OLAP什么是OLAP?OLAP与OLTP列式存储列式存储与行式存储列式存储与OLAP列式存储与数据压缩核心特点完备的DBMS功能关系模型与SQL查询向量化表引擎多样化的表引擎多主架构多线程与分布式分片与分布式查询应用场景擅长的场景不擅长的场景Clickhouse为什么会这么快？架构 ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。OLAP什么是OLA
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2024-06-24 15:29:00
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clickhouse 客户端的访问接口clickhouse 的底层访问接口支持TCP和HTTP两种协议，其中，TCP协议拥有更好的性能，其默认端口为9000，主要用于集群见的内部通信及CLI客户端；而http协议则拥有更好的兼容性。通常不建议用户直接使用底层接口访问clickhouse，更为推荐的方式是通过cli 和jdbc这些封装接口，因为他们更为简单易用。CLICLI基于TCP协议进行通信的，
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2023-11-26 19:36:30
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1.监控概述
ClickHouse 运行时会将一些个自身的运行状态记录到众多系统表中( system.*)。所以我们对于 CH 自身的一些运行指标的监控数据，也主要来自这些系统表。
但是直接查询这些系统表会有一些不足之处：
➢ 这种方式太过底层，不够直观，我们还需要在此之上实现可视化展示；
➢ 系统表只记录了 CH 自己的运行指标，有些时候
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2024-05-22 16:19:48
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ClickHouse的Projection原理解析
本文是ClickHouse的Projection特性在快手的实际应用
1.ClickHouse在快手OLAP的服务 ClickHouse在快手内部是作为OLAP引擎，提供多集群架构，对于不同业务有不同的集群保障，上层是查询代理层，进行统一的查询管控和接入路由以及统一的监控服务，这样可以把ClickHouse“手动挡”应
clickhouse中sql操作
注意事项：
1、clickhouse中sql语句是使用单引号''，如果使用双引号会报错，这个跟mysql有区别
2、在clickhouse中使用group by 时 group by 字段 必须在select 中要有 否则会出现错误
3、使用 DISTINCT进行去重后不能使用count来进行统计
4、创建表的时候尽量不要使用Nullable 虽然当时不会有问题
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2024-02-09 11:18:02
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# Spark写入ClickHouse的端口实现流程
## 1. 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Spark将数据写入ClickHouse数据库。ClickHouse是一个开源的列式数据库，具有高性能和扩展性。Spark是一个强大的大数据处理框架，可以高效处理大规模数据。通过将Spark和ClickHouse结合使用，我们可以实现高效的数据处理和存储。
## 2. 实现步骤展示
下表展
原创
2024-01-28 05:53:01
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# 如何实现“docker clickhouse 改变同步端口”
## 步骤概述
为了改变docker中clickhouse的同步端口，我们需要经历以下步骤：
1. 停止clickhouse容器
2. 移除clickhouse容器
3. 重新创建clickhouse容器并指定新的同步端口
4. 启动clickhouse容器
下面我们来详细讲解每一步的具体操作。
## 具体操作步骤
##
原创
2024-05-24 03:35:13
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一.概述 为了能够增强数据的实时性，利用 binlog 将数据写入到 ClickHouse。然而为了能够监听 binlog 事件，需要用到类似 canal 这样的第三方中间件，这无疑增加了系统的复杂度。 ClickHouse 20.8.2.3 版本新增加了 MaterializeMySQL 的 database 引擎，该 database 能映 射 到 MySQL 中 的 某 个 databa
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2023-07-10 14:13:50
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一、先来说一下，ClickHouse为啥快ClickHouse有多少CPU，吃多少资源，所以飞快；ClickHouse不支持事务，不存在隔离级别。这里要额外说一下，有人觉得，你一个数据库都不支持事务，不支持ACID还玩个毛。ClickHouse的定位是分析性数据库，而不是严格的关系型数据库。又有人要问了，数据都不一致，统计个毛。举个例子，汽车的油表是100%准确么？为了获得一个100%准确的值，难
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2023-08-22 19:25:58
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ClickHouse 的 MaterializeMySQL 实现Mysql复制众所周知，MySQL 的用户群体很大，但是MySQL和ClickHouse是两个完全不一样的数据库，为了能够增强数据的实时性，很多解决方案会利用 binlog 将数据写入到 ClickHouse。ClickHouse在2020下半年新增了一个名为 MaterializeMySQL 的 database 引擎，该 data
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2023-08-05 08:55:31
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ClickHouse 20.8将新增 MaterializeMySQL引擎 ,可通过binlog日志实时物化mysql数据，极大提升了数仓的查询性能和数据同步的时效性；原有mysql中承担的数据分析工作 可交由clickhouse去做，这么做可显著降低线上mysql的负载，从此OLTP与OLAP业务实现完美融合。 MaterializeMySQL database engine
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2023-07-31 22:33:42
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1、前言clickhouse 20.8将新增 MaterializeMySQL引擎 ,可通过binlog日志实时物化mysql数据，极大提升了数仓的查询性能和数据同步的时效性；原有mysql中承担的数据分析工作 可交由clickhouse去做，这么做可显著降低线上mysql的负载，从此OLTP与OLAP业务实现完美融 目前 MaterializeMySQL database engine 还不支持
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2023-07-11 10:20:19
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创建ClickHouse数据库,包含MySQL中所有的表,以及这些表中的所有数据.ClickHouse服务器作为MySQL副本工作.它读取binlog并执行DDL和DML查询语法:CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER cluster]
ENGINE = MaterializedMySQL('host:port', ['databas
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2023-08-07 20:04:32
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ClickHouse（上）前言一、列式存储的优点二、ClickHouse瓶颈三、数据类型四、表引擎4.1 MergeTree4.1.1 分区4.1.2 主键4.1.3 order by(必选字段)4.1.4 TTL4.2 ReplacingMergeTree4.3 SummingMergeTree总结 前言本文介绍了大数据中使用的一种数据库ClickHouse，它不同于传统的mysql数据库，C
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2023-09-03 12:46:39
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概述MySQL 的用户群体很大，为了能够增强数据的实时性，很多解决方案会利用 binlog 将 数据写入到 ClickHouse。为了能够监听 binlog 事件，我们需要用到类似 canal 这样的第三 方中间件，这无疑增加了系统的复杂度。 ClickHouse 20.8.2.3 版本新增加了 MaterializeMySQL 的 database 引擎，该 database 能 映射到 MyS
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2023-08-06 23:53:46
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最近几年关于数据库的信息层出不穷，MySQL 之后的开源数据库也越来越多，同时性能也越来越好。目前开源数据库领域，如果说 MySQL 覆盖绝大部分市场份额。那么 ClickHouse 可以说是从 MySQL 手中开辟出一片独特的领域。视图，这项功能从一出生就伴随着 MySQL 一起成长。但是由于其性能的短板，直接淹没了视图的优越性以及便捷性。其独特的缓存特性，特质的便捷性，甚至潜在的高效使用场景，
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2023-07-26 19:21:37
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clickhouse同mysql一样,有着属于自己的很多引擎。表引擎（即表的类型）决定了：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。对于ck来说,目前位置包含了以下部分引擎:1.集成外部系统的表引擎,支持方式有kafka,JDBC,ODBC,HDFS等
2.合并树家族(最为常用且重要)
3.
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2023-08-16 13:39:29
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