当我们处理连续数据并需要基于移动窗口（如，仅使用过去三个月数据）计算时使用分区功能非常有用，因为分区无需删除数据，就能高效避过不使用的（或过期）数据。本文介绍分区表原理，对比查询、插入性能，了解分区的优势于劣势，从而理解在恰当的应用场景使用分区功能。分区表原理ClickHouse分区表把表分成多个块，从而后续可以高效地处理这些块（如，删除或移动），要定义分区表，需要使用PARTITION BY表达
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2023-11-07 12:15:41
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在使用 Java 进行 ClickHouse 数据库分区数据删除时，往往会遇到一些挑战。本文将围绕“java clickhouse删除分区”这个主题，提供一个详细的解决方案和实际操作过程。接下来，我将逐步介绍相关的内容，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化与生态扩展。
## 版本对比
在探讨如何使用 Java 删除 ClickHouse 的分区之前，让我们对不同版本的特性进行
在处理 ClickHouse 删除分区的问题时，尤其是使用 Java 进行操作时，我总结了一些关键步骤和最佳实践。在这篇博文中，我将详细记录这些过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比以及进阶指南。
### 环境配置
首先，确保你的开发环境符合以下要求：
1. **操作系统**: Linux/Windows
2. **JDK**: 8 或更高版本
3. **ClickHo
/**虽然checkpoint是对Spark Streaming运行过程中的元数据和每次RDD的数据状态
* 保存到一个持久化系统中，实现高可用性。
* 即使
* /**当程序修改后打包成新程序后，可能会报错，若删除checkpoint的开头文件，只保留数据文件：
* hadoop dfs -rmr /checkpoint/checkpoint*
* 但是新程序虽然能重新
一、分区设计1.使用类型 1）不指定分区键 如果建表时不指定分区键，则数据默认不分区，所有数据写到一个默认分区all里面。 2）使用整型 如果分区键取值属于整型且无法转换为日期类型YYYVYMMDD格式，则直接按照该整型的字符形式输出作为分区ID的取值。 3）使用日期类型 如果分区键取值属于日期类型，或者是能够转换为YYYYMMDD日期格式的整型，则按照分区表达式逻辑格式化后作为分区I
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2023-09-05 11:22:09
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# 使用Java删除ClickHouse中的数据
在这篇文章中，我们将介绍如何在Java中删除ClickHouse中的数据。ClickHouse是一种列式数据库，特别适合于 OLAP 查询。了解如何删除数据是使用数据库的重要一环。以下是实现这项任务的步骤。
## 流程概览
下面的表格展示了删除ClickHouse数据的主要步骤：
| 步骤 | 内容
原创
2024-10-15 04:45:04
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前面我们已经介绍过 ClickHouse 是列式存储数据库，并且是按照有序存储、且按照索引粒度建立稀疏索引，所以 ClickHouse 是不擅长做 update/delete 操作的，对于需要经常变化的数据，也不建议使用clickhouse。但是并不是说clickhouse就不能更新数据，clickhouse提供了一种基于alter语句的“突变”（mutations）操作来实现更新/删除操作。在使
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2023-10-04 23:03:05
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Clickhouse是个分析型数据库。这种场景下，数据一般是不变的，因此Clickhouse对update、delete的支持是比较弱的，实际上并不支持标准的update、delete操作。1.Clickhouse通过alter方式实现更新、删除，它把update、delete操作叫做mutation(突变)。 语法为：ALTER TABLE [db.]table DELETE WHERE
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2024-06-19 20:42:32
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# ClickHouse MaterializeMySQL 分区教程
在学习如何实现 ClickHouse MaterializeMySQL 的分区之前，我们首先需要了解整体流程。ClickHouse 是一个强大的列式数据库，与 MySQL 的集成使其具备强大的数据分析能力。MaterializeMySQL 是将 MySQL 数据导入到 ClickHouse 的工具，分区则可以帮助提高查询性能。
原创
2024-09-07 05:28:34
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ClickHouse 分片集群 操作使用 一、分片集群1、集群写入流程（3 分片 2 副本共 6 个节点）2、集群读取流程（3 分片 2 副本共 6 个节点）3、分片 2 副本共 6 个节点集群配置（供参考）4、配置三节点版本集群及副本1）集群及副本规划（2 个分片，只有第一个分片有副本）2） 配置步骤1）在 hadoop102 的/etc/clickhouse-server/config.d2
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2024-01-03 11:21:26
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同时，浪尖也在里发了源码解析的文章。spark streaming的Checkpoint仅仅是针对driver的故障恢复做了数据和元数据的Checkpoint。而本文要讲的flink的checkpoint机制要复杂了很多，它采用的是轻量级的分布式快照，实现了每个操作符的快照，及循环流的在循环的数据的快照。详细的算法后面浪尖会给出文章。1. 简介Apache Flink提供容错机制，以持续恢复数据流
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2024-01-04 17:02:43
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一、数据分区分区以目录形式组织，每个分区独立分开存储。1.分区ID的生成逻辑（1）不指定分区=指定了一个名称为all的分区 （2）如果分区键取值属于整型，并且无法转换为日期格式，按照该整形的字符形式输出 （3）如果能转换成日期格式的日期类型或者整形，按照日期格式输出 （4）其他类型（String，Float）通过128位的Hash算法取其Hash值作为分区ID的取值2.例子：（1）无 all （2
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2024-04-30 17:14:00
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从使用场景来说，Clickhouse是个分析型数据库。这种场景下，数据一般是不变的，因此Clickhouse对update、delete的支持是比较弱的，实际上并不支持标准的update、delete操作。下面介绍一下Clickhouse中update、delete的使用。1. 更新和删除的语法Clickhouse通过alter方式实现更新、删除，它把update、delete操作叫做mutati
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2024-08-23 12:54:55
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4.自定义分区及底层存储合并机制 4.1.自定义分区键 4.2.分区目录的命名规则 4.3.分区目录的合并过程 4.4.分区目录的合并过程 4.5.分区表达式指定 4.6.分区案例4.自定义分区及底层存储合并机制4.1.自定义分区键1.分区是在建表时使用PARTITION BY expr子句指定。 2.分区键可以是表列中的任何表达式。 例如，按月指定分区：PARTITION BY toYYYYMM
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2024-06-17 04:54:19
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一、清理当前集群的分区数据1. 验证分区存在性通过系统表确认分区状态：SELECTpartition,active,sum(rows) AS total_rowsFROM system.partsWHEREdatabase = 'clklog'AND table = 'flow_trend_bydate'AND partition = '2025-04-01'GROU
在前期CK尝试中，对bar分钟线的数据并没有分区和字符串数据的处理。本次拟在这两个方面进行优化。 优化1： 关于分区。按每个股的数据进行分区，目前分区的粒度偏细，这样宏观上如果有22亿条数据，会分出的区就会近4000块。一、个股分区优化尝试数据说明：已经对个股进行了分区。 1、代码建表：my_db.stock_tbCREATE TABLE stock_tb
(
`code` String,
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2023-12-27 11:12:45
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数据删除（delete操作）Clickhouse删除/更新数据（UPDATE/DELETE/DROP）与MySQL的sql语法有点区别，因此做一下记录。按分区删除ALTER TABLE db_name.table_name DROP PARTITION '20200601'按条件删除ALTER TABLE db_name.table_name DELETE WHERE day = '2020061
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2023-11-12 17:40:58
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副本的目的防止数据丢失，保证高可用，分片则是实现数据的水平切分。 使用副本需要使用replicatedMergeTree存储引擎。MergeTree存储引擎存储数据时首先将数据写入内存缓冲区，然后数据被写入本地磁盘临时目录分区，待全部完成后再将临时目录重新命名为正式分区。1、建表
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2024-01-19 23:33:06
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15.5.5 数据存储1. 列式存储理解数据文件以分区目录的形式被组织存放，所以在.bin 文件中只会保存当前分区片段内的这一部分数据在MergeTree中，数据按列存储。而具体到每个列字段，数据也是独立存储的，每个列字段都拥有一个与之对应的.bin数据文件。也正是这些.bin文件，最终承载着数据的物理存储列式存储的优势更好地进行数据压缩能够最小化数据扫描的范围存储方式数据是经过压缩的，目前支持L
一、背景ClickHouse是近年来备受关注的开源列式数据库，主要用于数据分析（OLAP）领域。目前国内社区火热，各个大厂纷纷跟进大规模使用：今日头条 内部用ClickHouse来做用户行为分析，内部一共几千个ClickHouse节点，单集群最大1200节点，总数据量几十PB，日增原始数据300TB左右。腾讯内部用ClickHouse做游戏数据分析，并且为之建立了一整套监控运维体系。携程
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2024-09-19 07:11:43
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