今天，我们欢迎来自 ariga 公司的 Rotem Tamir，他负责维护开源核心工具 atlas，用于将数据库模式作为代码进行管理。Rotem 深入探讨了细节，并展示了最近对 ClickHouse 的支持的价值。Schema-less技术的兴起和衰落在2010年代初期，Python 和 Javascript 这样的动态类型语言，以及 MongoDB 和 Elasticsearch&nb
目录一、 首先要安装单节点集群二、安装zookeeper并搭建集群1. 配置host2. 安装zookeeper3. 配置zookeeper三、clickhouse 集群配置1.配置metrika.xml文件2. 修改clickhouse的配置文件一、 首先要安装单节点集群在这里就不太赘述。官网下载安装包，然后放到一个文件夹中，执行以下命令即可：rpm -ivh ./*.rpm安装途中会让你为默认
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2024-04-26 09:27:12
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clickhouse 特点 1 列式存储 分析型 聚合性能好 压缩比高 因为同一列的数据类型一样 同样数据占空间小 磁盘和缓存使用率高 &nbs
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2024-05-04 15:13:55
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在关系型数据库里面我们一般都不太喜欢用数组，但是在 ClickHouse 中数组会用的非常多，并且操作起来非常简单。ClickHouse 里面提供了非常多的函数，用好了的话，就相当于分布式的 pandas。下面就先来看一下关于数组的一些函数，这里先介绍一部分，提前感受一下ClickHouse的强大。docker start docker-clickhouse1 创建测试表首先我们创建一
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2024-03-29 11:26:42
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翻译自 MongoDB 官方博客：6 Rules of Thumb for MongoDB Schema Design: Part 16 Rules of Thumb for MongoDB Schema Design: Part 26 Rules of Thumb for MongoDB Schema Design: Part 3时间仓促，水平有限，难免有遗漏和不足，还请不吝指正。“我有很多 S
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2024-02-24 11:41:34
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CentOS7-之安装分布式Click-House(3台节点)0 前言本文主要介绍如何在CentOS7操作系统上通过.tgz包的方式安装分布式的ClickHouse集群。安装方式有很多种。rpm包安装tgz包安装源码编译安装and so on …1 前提准备在安装之前首先需要在操作系统上进行相关的环境准备及配置,这些环境准备需要在每个节点上执行1.1 修改系统文件的限制首先分别修改以下2个文件，必
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2024-09-08 20:17:34
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使用Spark SQL的基础是“注册”（Register）若干表，表的一个重要组成部分就是模式，Spark SQL提供两种选项供用户选择： （1）applySchema applySchema的方式需要用户编码显示指定模式，优点：数据类型明确，缺点：多表时有一定的代码工作量。 （2）inferSchema inferSchema的方式
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2024-02-09 16:53:13
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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.ru/clickhouse
中文文
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2024-04-03 13:09:18
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文章目录概览状态管理状态用法动态表 (Dynamic Table)DataStream 上的关系查询动态表 & 连续查询(Continuous Query)在流上定义表连续查询更新和追加查询查询限制表到流的转换时间属性时间属性介绍处理时间在创建表的 DDL 中定义在 DataStream 到 Table 转换时定义使用 TableSource 定义事件时间在 DDL 中定义在 DataS
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2023-12-15 20:48:02
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1. 数据模型SchemaPig Latin表达式操作的是relation，FILTER、FOREACH、GROUP、SPLIT等关系操作符所操作的relation就是bag，bag为tuple的集合，tuple为有序的field列表集合，而field表示数据块（A field is a piece of data），可理解为数据字段。Schema为数据所遵从的类型格式，包括：field的名称及类
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2024-04-28 19:13:08
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1、schema对象简介数据库schema为一组数据结构的逻辑集合，称之为schema对象，schema对象最贱的为表和索引，schema对象由SQL创建和维护。一个数据库用户拥有一个用户名和各种数据库权限，每个用户属于一个schema，这个schema的名称和用户的名称相同，这个schema包含的数据也就是这个用户所属的schema。例如，hr用户用一个hr的schema，这个schema包含的
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2024-03-16 11:00:15
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在设计数据仓库模型的时候，最常见的两种是星型模型与雪花模型。选择哪一种需要根据业务需求以及性能的多重考量来定。星型模型 在星型模型当中，一张事实表被若干张维度表所包围。每一个维度代表了一张表，有主键关联事实表当中的外键。 所有的事实都必须保持同一个粒度不同的维度之间没有任何关联雪花模型 雪花模型是在基于星型模型之上拓展来的，每一个维度可以再扩散
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2024-02-29 23:02:28
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三级模式结构：外模式、模式和内模式
一、模式（Schema）
定义：也称逻辑模式，是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图。
理解:
① 一个数据库只有一个模式；
② 是数据库数据在逻辑级上的视图；
③ 数据库模式以某一种数据模型为基础；
④ 定义模式时不仅要定义数据的逻辑结构（如数据记录由哪些数据项构成，数据项的名字、类型、取值范围等），而且要定义与数据有
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2024-06-08 20:17:58
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js画图开发库--mxgraph--[schema-结构定义.html] <!Doctype html>
<html xmlns=http://www.w3.org/1999/xhtml>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/ht
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2024-03-19 15:45:00
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序：本人才疏学浅，但本文以及今后该系列文章版权都归属于本人以及本人Master Mr. Peter Ho,特此说明！ SqlServer 刨根问底系列，先暂定该名字来作为标题，如有雷同，请联系我，我会马上修改，计划写这个系列最终的目的是让我们中国
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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