目录一、Python 连接clickhouse数据库◼ clickhouse对外的接口协议通常有两种形式：◼ 代码实现部分：二、使用客户端工具DBeaver连接clickhouse◼ 新建clickhouse表三、DBeaver 连接clickhouse 用csv文件导入数据◼ 导入方式：方法一：使用DBeaver自带导入数据功能；方法二：具体方式如下：解决问题：数据导入之后，出现中文乱码。Cli
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2023-08-01 19:26:09
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pandas统计各个城市的平均房价上一次使用scrapy框架爬取到全国房价，今天我便想使用pandas来统计出陕西省各个城市的房价并利用matplotlib进行数据展示。 首先，在pandas模块中提供了很方便地从mysql数据库中读取数据，方法如下：def __init__(self):
'''从数据库读取房价信息'''
self.conn = pymysql.connect(h
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2023-11-23 22:07:16
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背景公司使用clickhouse作为其时序分析数据库，在上线前需要对Clickhouse集群做一个性能基准测试，用于数据评估。这里我搭建了三节点的集群，集群采用三分片单副本的模式（即数据分别存储在三个Clickhouse节点上，每个Clickhouse节点都有一个单独的副本，如下图：性能测试说明性能关注指标clickhouse-server写性能clickhouse-server读性能clickh
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2024-08-29 19:05:42
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所有这些功能都不遵循RFC。它们被最大程度简化以提高性能。--- 什么事RFC？---- Request For Comments（RFC），是一系列以编号排定的文件。文件收集了有关互联网相关信息，以及UNIX和互联网社区的软件文件。一、提取部分 URL 的函数 如果 URL 中不存在相关部分，则返回一个空字符串。--1.protocol--从 URL 中提取协议。典型返回值示例：htt
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2023-07-12 10:58:45
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我就直接上命令加截图了（推荐使用CentOS、RedHat和所有其他基于rpm的Linux发行版的官方预编译rpm包）；注：我使用的普通用户，所以命令行前面都加了sudo去执行； 1、测试一下自己的服务器是否支持SSE 4.2：grep -q sse4_2 /proc/cpuinfo && echo "SSE 4.2 supported" || echo "SSE 4.2 not
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2024-01-26 06:40:34
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爬下来的数据就可以进行数据清洗啦！首先确定需要处理的字段。因为后续准备做回归，所以我的变量设置是这样的：清洗前的数据如下所示： 结合模型的变量、数据的字段，可以总结出数据清洗阶段需要完成的任务：house_address中的区级行政区、街道和小区通过连字符连接，需要将其拆分house_rental_area中的面积是字符串格式，需要删掉面积符号再将其转换为数字格式house_layout
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2023-12-14 22:22:44
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基本上来说传统关系型数据库（以 MySQL 为例）的 SQL 语句，ClickHouse 基本都支持，这里不会从头讲解 SQL 语法只介绍 ClickHouse 与标准 SQL（MySQL）不一致的地方1 Insert基本与标准 SQL（MySQL）基本一致（1）标准insert into [table_name] values(…),(….)（2）从表到表的插入insert into [tabl
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2023-11-12 07:43:51
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一、什么是ClickHouse？ClickHouse由俄罗斯第一大搜索引擎Yandex于2016年6月发布, 开发语言为C++,ClickHouse是一个面向联机分析处理(OLAP)的开源的面向列式存储的DBMS，简称CK, 与Hadoop、Spark这些巨无霸组件相比，ClickHouse很轻量级,查询性能非常好，使用之后会被它的性能折服，非常值得安利。二、适用场景志数据行为分析 标签画像的分析
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2023-10-05 09:26:49
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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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一、简介1.1ClickHouse是什么ClickHouse 是一个用于联机分析 (OLAP)的列式数据库管理系统( DBMS)，来自于俄罗斯本土搜索引擎企业 Yandex 公司，是为世界第二大web分析平台（Yandex.Metrica）所开发 2016年开源，开发语言是C++,是一款PB级的交互式分析数据库。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
推荐运行环境python 3.8.3clickhouse_driver==0.2.3clickhouse_sqlalchemy==0.2.0sqlalchemy==1.4.32一、clickhouse_driver连接的两种方式注意端口都使用tcp端口90001.Clientfrom clickhouse_driver import Client
client = Client(host=hos
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2023-06-21 16:18:03
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环境:python3.6 clickhouse-server-20.8.3.181.加载clickhouse驱动包pip3 install clickhouse_driver 2.表结构全局表CREATE TABLE db_test.metric_all
(
`app` String,
`block_qps` Int64,
`count` Int64,
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2023-07-21 17:11:35
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目录一、分布式表和本地表原理解析：二、Clickhouse创建分布式表结构三、python代码实现（亲测有效）四、解决遇到的问题解决 DB::Exception: Missing columns: 'wefgrgrfew' while processing query: 'wefgrgrfew', required columns: 'wefgrgrfew' 'wefgrgrfew': While
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2023-09-07 22:06:11
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1、基础类型基础类型只有数值、字符串、时间三种类型，没有Boolean类型，但可以使用整型的0或1替代。1.1、数值类型数值类型分为整数、浮点数和定点数三类。1.1.1、整数普遍观念中，用Tinyint、Smallint、Int和Bigint指代整数的不同取值范围。ClickHouse则直接使用Int8、Int16、Int32和Int64指代4种大小的Int类型，其末尾的数字正好表明了占用字节的大
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2023-12-15 12:36:32
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目录1 概述1.1 特点1.2 使用细则2 案例实操2.1 MySQL 开启 binlog 和 GTID 模式2.2 准备 MySQL 表和数据2.3 开启 ClickHouse 物化引擎2.4 创建复制管道2.5 修改数据2.6 删除数据2.7 删除表3 ClickHouse常见问题排查3.1 分布式 DDL 某数据节点的副本不执行3.2 数据副本表和数据不一致3.3 副本节点全量恢复3.4
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2023-08-30 07:36:03
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1.clickhouse是一个列式存储的数据库，每一列数据都经过了lz4的压缩，由于列数据之间重复性极高，所以拥有非常可观的压缩比，这样查询一列数据时，扫描速度极快，clickhouse的列式存储具体如下：如果把每一列的数据当成一个大树的话，clickhouse会把一个大树分成一颗颗小树的形式，每一颗小树都是一颗LSM日志合并树，局部有序并且只用LZ4算法压缩，然后再通过稀疏索引的形式来串联起所有
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2023-11-01 17:49:32
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分析数据一般会从探索性分析开始，即尝试理解数据本身的概况。通常包括中位数、平均值或分布情况，Python Numpy/Pandas很容易实现，但如果数据量为Tb级，不能简单依赖RAM工具实现。ClickHouse提供的强大的工具来挖掘数据，不仅局限于min/max/avg分析。测试数据下面在clickhouse中创建示例表，并生成测试数据：CREATE TABLE test (
`time`
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2023-11-11 19:25:55
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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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整形 固定长度的整型，包括有符号整型或无符号整型。 整型范围（-2n-1~2n-1-1）： Int8 - [-128 : 127] Int16 - [-32768 : 32767] Int32 - [-2147483648 : 2147483647] Int64 - [-9223372036854775808 : 9223372036854775807] 无符号整型范围（0~2n-1）： UInt
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2023-12-21 05:06:13
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ClickHouse：排序键如何选择，如何设置索引以加快查询速度？简单选取排序键方式：列出该表常用的 SELECT 语句。对 WHERE 条件后的列，按使用比重选取出 [1,5] 个作为备选。根据备选列的基数从小到大排序，得出最终排序键的顺序。排序键数量保持在 [1,5] 个。不设置和超出数量都不好。多个排序字段的顺序，可以遵循两个原则：WHERE 子句中出现频次高的字段放到频率低字段的前面，增加
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2023-10-15 10:29:35
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