场景最近在做数据分析项目，里面有这样一个业务：把匹配的数据打上标签，放到新的索引中。数据量：累计亿级的数据使用场景：可能会单次查询大量的数据，但不会设置复杂的条件，且这些数据不会被再次修改原来使用的数据库：ElasticSearch问题：上面也说了我这里打上标记后，这些数据几乎不会再修改了。ES 是一个全文检索引擎，更适用于进行大量文本检索的情况。这里与我上面的使用场景就不太匹配了。技术选型的考虑
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2023-12-01 09:35:17
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由于工作的需求，后续笔者工作需要和开源的OLAP数据库ClickHouse打交道。ClickHouse是Yandex在2016年6月15日开源了一个分析型数据库，以强悍的单机处理能力被称道。笔者在实际测试ClickHouse和阅读ClickHouse的源码过程之中，对"战斗民族"开发的数据库十分欣赏。ClickHouse不仅是一个很好的数据库学习材料，而且同时应用了大量的CPP17的新特性进行开发
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2023-08-02 13:42:52
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2021-10-13背景介绍Apache Doris是由百度贡献的开源MPP分析型数据库产品，亚秒级查询响应时间，支持实时数据分析；分布式架构简洁，易于运维，可以支持10PB以上的超大数据集；可以满足多种数据分析需求，例如固定历史报表，实时数据分析，交互式数据分析和探索式数据分析等。ClickHouse是俄罗斯的搜索公司Yadex开源的MPP架构的分析引擎，号称比事务数据库块100-1000倍，团
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2024-03-01 09:35:34
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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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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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1.OLAP场景的特点读多于写不同于事务处理（OLTP）的场景，比如电商场景中加购
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2023-01-10 11:08:42
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zk目录结构ClickHouse配置信息创建基于zk的ClickHouse集群（3zk-2shards-2replicas），主要信息如下：<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<yandex>
<clickhouse_remote_servers>
<default>
<shard>
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2024-03-19 06:59:03
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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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2023-07-29 19:27:07
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本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的ClickHouse：部分补充。1、日期类函数1.1 时间或日期截取函数（to）—— 返回非日期1.2 时间或日期截取函数（toStartOf）—— 返回日期1.3 日期或时间日期生成函数2、类型转化类函数2.1 精度保留（非四舍五入）2.2 字符串转化为.
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2021-09-26 09:58:00
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clickhouse三丰soft张三丰Clickhouse简介ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。常见的列式数据库有：Vertica、Paraccel(ActianMatrix，AmazonRedshift)、SybaseIQ、Exasol、Infobright、InfiniDB、MonetDB(VectorWise，ActianVector)、Lu
原创
2021-01-25 23:52:31
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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）。在传统的行式数据库系统中，数据按如下顺序存储：处于同一行中的数据总以通过一次磁盘查找加顺序读取就可以。但是当想查所有人的年龄时，需要不停的查找，或者全表扫描才行，遍历的很多数据都是不需要的。
ck是一个列式存储的数据库，其针对的场景是OLAP。OLAP的特点是： 数据不经常写，即便写也是批量写。不像OLTP是一条一条写 大多一
原创
2023-04-19 20:44:32
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hive-to-clickhouse hive->logstash->kafka->clickhouse logstash.conf input { jdbc { jdbc_driver_library => "jars/hive-jdbc-2.1.1.jar,jars/libthrift-0.9.
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2020-10-28 15:56:00
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分区表达式 按小时分区 formatDateTime(toDateTime(subString(logTime,1,19)),'%F %H') 按天分区 toDate(_cw_raw_time/1000) toDate(subString(transDt,1,10)) 单机无副本 CREATE TA
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2021-06-25 20:38:00
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如何在java中通过jdbc的方式向clickhouse中写入map类型？依赖版本：
原创
2023-01-10 11:04:23
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目录1、单机安装2、clickhouse修改数据目录3、clickhouse性能测试4、查看数据库和表的容量大小 1、单机安装官网安装教程：https://clickhouse.com/docs/zh/getting-started/install这里使用官方预编译的tgz软件包进行安装。在 https://packages.clickhouse.com/tgz/stable/ 下载最新
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2024-04-11 08:27:33
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记录一下clickhouse存放数据的目录格式，版本是21.7.3.141. lib下的数据存储 2.主要关注metadata和data这俩个元数据存储和数据储存的目录，这是metadata 下的结构 3.点开default数据库，下面的结构，都是一些元数据的sql文件 4.以keyword_stats.sql为例子，里面就是 建表语句加一些字段 5. da
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2023-11-04 07:04:07
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楔子下面来说一说日期和时间的相关操作。 toDate、toDateTime：将字符串转成 Date、DateTimeSELECT toDate('2020-11-11 12:12:12') v1, toDateTime('2020-11-11 12:12:12') v2;
/*
┌─────────v1─┬──────────────────v2─┐
│ 2020-11-11 │ 202
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2024-01-18 20:21:19
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文章目录1、ClickHouse的特点2、数据类型2.1 整型2.2 浮点型2.3 布尔型2.4 Decimal型2.5 字符串2.6 枚举类型2.7 时间类型2.8 数组3、表引擎3.1 TinyLog3.2 Memory3.3 MergeTree3.4 ReplacingMergeTree3.5 SummingMergeTree4、SQL操作4.1 Insert4.2 Update和Dele
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2024-06-12 13:06:47
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什么是clickhouseClickHouse是一个面向列的数据库管理系统（DBMS），用于联机分析处理查询（OLAP）在“普通”面向行的数据库管理系统中，数据按以下顺序存储： 换句话说，与一行相关的所有值在物理上紧挨着存储。面向行的 DBMS 的例子有 MySQL、 Postgres 和 MS SQL Server。在列式数据库中，数据是这样存储的: 这些示例仅显示数据的排列顺序。来自不同列的值
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2024-03-19 08:14:06
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