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 MySQL 镜像：简介和使用指南
在现代数据处理中，ClickHouse 和 MySQL 是两个非常流行的数据库系统。ClickHouse 是一个用于实时分析的开源列式数据库管理系统，而 MySQL 则是一个流行的关系型数据库管理系统。为了方便用户在不同数据库系统间进行数据交换和迁移，一些开发者创建了 ClickHouse MySQL 镜像，使用户可以在 Click
原创
2024-04-17 06:49:00
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数据库中的视图(View) 指的是通过一张或多张表查询出来的逻辑表 ，本身只是一段 SQL 的封装并不存储数据。 对于ClickHouse来说，视图分为普通视图和物化视图两类。其中普通视图只是一种简单查询映射，类似于linux的软连接；而物化视图数据独立存储，类似于linux的硬链接。普通视图：不存储数据，仅存储指定的 SELECT 查询(基表的查询映射) 物化视图：数据独立存储（持久化），有表结
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2024-02-19 20:50:33
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在讲物化视图前,我们先来回顾一下什么是视图： 视图是由若干个字段以及若干条记录构成(也常称为虚标)，它与表有很多相似的地方，视图中的数据源来自于原表,视图本身不存储数据,视图它保存的仅仅是一条select语句，并没有保存真正的数据。那什么是ck中的物化视图呢 :物化视图是包括一个查询结果的数据库对象，它是远程数据的的本地副本，或者用来生成基于数据表求和的汇总表。物化视图存储基于远程表的数据，简单的
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2024-02-11 08:27:07
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目录1. 准备测试用表2. COUNT优化3. 消除子查询重复字段4. 谓词下推5. 聚合计算外推6. 聚合函数消除7. 删除重复的order by key8. 删除重复的limit by key9. 删除重复的 USING Key10. 标量替换11. 三元运算优化参考文献 1. 准备测试用表 ClickHouse 底层提供了基于 RBO（Rule Based Optimization）的
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2024-08-31 20:57:24
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1、枚举
CREATE database testdb;
CREATE TABLE testdb.t_enum
(
x Enum8('hello' = 1, 'world' = 2)
)
ENGINE = TinyLog;
1） 这个 x 列只能存储类型定义中列出的值： ：'hello' 或'world'
正常：
INSERT INTO testdb.t_enum VALUES (
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2024-05-27 21:13:43
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导读：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。后
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2024-04-11 13:18:35
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# Docker Clickhouse镜像实现指南
## 引言
在本文中，我将向你介绍如何使用Docker来创建Clickhouse镜像。Clickhouse是一个开源的列式数据库管理系统，其特点是高性能、可扩展和低延迟。通过使用Docker，我们可以轻松地部署和管理Clickhouse容器，以满足不同的需求。
## 准备工作
在开始之前，请确保你已经安装了Docker和Docker Comp
原创
2023-11-09 12:03:51
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# 使用 ClickHouse Docker 镜像的详细指南
## 什么是 ClickHouse？
ClickHouse 是一个开源的列式数据库管理系统（DBMS），特别适合快速分析大规模数据。其设计旨在支持高性能的查询和高吞吐量的数据写入，常用于实时数据分析和商业智能。
## Docker 和 ClickHouse
Docker 是一个开源平台，允许开发者打包应用程序及其所有依赖项，包括
# ClickHouse Docker镜像使用指南
ClickHouse是一款高性能的列式数据库管理系统，特别适用于在线分析处理（OLAP）场景。随着容器化技术的普及，借助Docker来部署ClickHouse已成为一种趋势。本文将介绍ClickHouse的Docker镜像使用方法，并提供相应的代码示例，以帮助您轻松上手。
## 基本概念
在进入具体操作之前，让我们简单了解一些基本概念。
MergeTree引擎介绍Clickhouse 中最强大的表引擎当属 MergeTree （合并树）引擎及该系列（*MergeTree）中的其他引擎。MergeTree 系列中的引擎目的在于将大量数据插入表中，数据迅速地一部分一部分写入表中，然后在后台通过某些规则进行数据合并。这种方法比插入期间连续重写存储中的数据效率更高。特点数据存储按主键排序支持数据分区支持数据复制（ReplicatedMer
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2024-10-13 14:21:31
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作者 | 辛晓亮9 月 20 号，ClickHouse 的创建者 Alexey 在 GitHub 宣布他们决定正式从 Yandex 独立，成立一个公司：ClickHouse, Inc。初始成员包括创建者 CTO Alexey Milovidov，联合创始人、产品和工程总裁 Yury lzrailevsky，CEO Aaron Katz。同时 ClickHouse 公司获得由 Index Ventu
上一篇：（14. 高级-MaterializeMySQL 引擎）学习笔记 文章目录1 分布式 DDL 某数据节点的副本不执行2 数据副本表和数据不一致3 副本节点全量恢复4 数据副本启动缺少 zk 表5 ZK table replicas 数据未删除，导致重建表报错6 Clickhouse 节点意外关闭7 其他问题参考 1 分布式 DDL 某数据节点的副本不执行问题：使用分布式 ddl 执行命令
镜像下载、域名解析、时间同步请点击 阿里云开源镜像站简介ClickHouse是开源、高性能的列式OLAP的数据库管理系统(DBMS)。使用SQL进行实时分析。ClickHouse可以做用户行为分析，流批一体线性扩展和可靠性保障能够原生支持 shard + replicationClickHouse没有走hadoop生态，采用 Local attached storage 作为存储超过了市场上同类的
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2024-07-15 23:38:57
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一、ClickHouse简介1、基础简介
Yandex开源的数据分析的数据库，名字叫做ClickHouse，适合流式或批次入库的时序数据。ClickHouse不应该被用作通用数据库，而是作为超高性能的海量数据快速查询的分布式实时处理平台，在数据汇总查询方面(如GROUP BY)，ClickHouse的查询速度非常快。
下载仓库：https://repo.yandex.r
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一.显示执行日志clickhouse-client --send_logs_level=trace或者进入client session 后输入set send_logs_level = 'trace'
select 1
set send_log_level='none'可以跟踪执行日志二.对字段进行编码1. 创建表时声
1. 数值/日期类转换1.1 常规类型转换1.2 -OrZero系列 1.3 -OrNull系列2. 字符串转换3. 通用的转换函数CAST(x, t)4. 时间相关转换1. 数值/日期类转换1.1 常规类型转换大类细类描述toInt(8|16|32|64)toInt8(expr)转换为有符号的整数，转换向零舍入（截断数字的小数位）。nan和inf未定义。toInt16(expr)toI
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2024-05-11 15:43:46
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看SQL的执行日志的时候经常会出现这样一条日志如下图，今天来结合源码分析一下： 1、PREWHERE 关键字介绍PREWHERE ClauseThis clause has the same meaning as the WHERE clause. The difference is in which data is read from the table. When using PRE
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2024-03-26 12:22:56
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MemoryTracker模块位于ClickHouse\dbms\src\Common目录下，文件为：
MemoryTracker.h和MemoryTracker.cpp如MemoryTracker.h中描述：
/** Tracks memory consumption.
* It throws an exception if amount of consumed memory become
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2024-07-26 00:32:27
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写在前面你好，欢迎浏览我的博客，这篇文章将记录我使用docker搭建clickhouse集群的过程工具准备服务器准备这里我们准备三台服务器，分别配置hostname为server01、server02、server03所有服务器的/etc/hosts都加上$ip1 server01
$ip2 server02
$ip3 server03
复制代码注意： 这里的$ip1、$ip2、$ip3代表的是你
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2023-09-30 23:01:29
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