业务场景：存在实时数据，需要更新当前情况：单机表可以实现 增删改查操作。但是集群表不行，特此引入ReplacingMergeTree引擎，实施ch后台自动去重操作特别提示：该引擎不能完全依赖去做去重，可能因为merge合并及诸多原因，存在极少量去重失败情况实际部署：本地表：ReplacingMergeTree(【ver】) PARTITION BY day PRIMARY KEY MsgId OR
1 需求分析1.1 分析压测对象1）什么是ClickHouse 和ElasticsearchClickHouse 是一个真正的列式数据库管理系统（DBMS)。在 ClickHouse 中，数据始终是按列存储的，包括矢量（向量或列块）执行的过程。只要有可能，操作都是基于矢量进行分派的，而不是单个的值，这被称为«矢量化查询执行»，它有利于降低实际的数据处理开销。Elasticsearch是一个开源的分
之前使用数据库较多的是mysql，其次是redis和mongo。应对数据量较大的情况时：对mysql做了分区存储。mysql在常规情况下的存储量级是：2000万。但是当数据量越来越大的情况下，效率也会相应降低。场景：从es获取了应用日志，入库后分析。首先用开源框架“达芬奇”将入库后的数据进行展示，默认展示7天，一张表大概12万数据量，整表数据量大概60万。表结构不算复杂、大数据量导致慢sql，达芬
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2023-07-29 19:26:09
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# 了解ClickHouse和Redis
在大数据处理和实时数据分析领域，ClickHouse和Redis都是非常流行的开源工具。ClickHouse是一个用于实时分析的列式数据库管理系统，而Redis是一个内存数据库，常用于缓存和高速数据存储。本文将介绍ClickHouse和Redis的基本概念以及它们之间的结合使用。
## ClickHouse简介
ClickHouse是由Yandex开
原创
2024-05-15 04:50:20
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ClickHouse作为一款开源列式数据库管理系统（DBMS）主要用于数据分析（OLAP）领域。近年来国内开源社区非常火热，各个大厂纷纷跟进大规模使用。而提到ClickHouse最先想到的就是它极致的性能，计算速度开源公开benchmark显示比传统方法快100~1000倍，提供50MB~200MB/s的高吞吐实时导入能力。所谓“天下武功为快不破”，那ClickHouse到底是如何做到快速查询的呢
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2023-12-16 21:29:22
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查看系统配置查看系统表select * from system.clusters;验证zookeeper #验证zookeeper是否与当前数据库clickhouse进行了正确的配置SELECT * FROM system.zookeeper WHERE path = '/clickhouse';建表创建本地表 MergeTree，这个引擎本身不具备同步副本的功能，如果指定的是ReplicaMer
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2024-01-14 19:59:46
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clickhouse的数据备份和恢复功能在大数据运维中是非常常用的功能，目前也有很多比较优秀的开源方案可供选择，比如clickhouse-backup， 以及clickhouse自带的clickhouse-copier。 本文介绍使用clickhouse自带的BACKUP和RESTORE命令进行备份和恢复。 我认为，一个比较好的备份恢复工具，至少需要满足以下几个功能：可以批量选择表可以增量备份可以
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2024-06-05 13:11:58
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2022年11月21日，JumpServer开源堡垒机正式发布v2.28.0版本。在这一版本中，JumpServer的部署支持使用Redis哨兵集群作为后端缓存数据库，从而使系统更加健壮和高可用。操作日志审计方面，新增支持查看资源变更信息。当资源有新增、更新、删除等操作时，在操作日志中可以查看变更前和变更后的详细信息。X-Pack增强包方面，在同步云资产模块中，JumpServer除了支持阿里云
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2023-12-14 13:45:52
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前言当前HyperLogLog是一种主流的算法，用于估算海量同类型数据的不同值，因此几乎所有的计算/查询引擎都有了想关的实现，当然虽然可能其它的优化算法，但算法主体相同，然而不同引擎实现的存储过程大同小异，如果想要在不同引擎之前共享中间结果，就需要深入了解不同引擎的存储实现。Presto是Facebook开源的，完全基于内存的并⾏计算，分布式SQL交互式查询引擎是一种Massively paral
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2024-01-30 07:38:09
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一、表引擎表引擎在 ClickHouse 中的作用十分关键，直接决定了数据如何存储和读取、是否支持并发读写、是否 支持 index、支持的 query 种类、是否支持主备复制等。如果你需要创建分区表，简单的 TinyLog 没有， Memory 也没有!1.1、表引擎概述ClickHouse 提供了大约 28 种表引擎，各有各的用途，比如有 Log 系列用来做小表数据分析， MergeTree 系
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2023-11-23 14:50:31
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背景我司今年要立个小的科研项目，前几个项目做完之后数据有了（物联网数据），基于数据也有些简单的图表报表显示了，领导要求今年搞一下，如何基于此可以做些大数据分析，请教了原来大佬同事，给指了条道。让看看clickhouse，所以，井底小蛙的我划分了下学习计划： （1）什么是clickhouse，能解决啥问题 （2）动手搭建一下，安装部署启动了解一下 （3）客户端的身份介入看看效果 （4）程序连一波co
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2023-09-07 15:00:44
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从本教程中可以获得什么？通过学习本教程，您将了解如何设置一个简单的ClickHouse集群。它会很小，但是可以容错和扩展。然后，我们将使用其中一个示例数据集来填充数据并执行一些演示查询。单节点设置为了延迟演示分布式环境的复杂性，我们将首先在单个服务器或虚拟机上部署ClickHouse。ClickHouse通常是从deb或rpm包安装，但对于不支持它们的操作系统也有其他方法。例如，您选择deb安装包
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2024-03-27 11:57:28
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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、redis1 Redis数据库完全在内存中，因此处理速度非常快，每秒能执行约11万集合，每秒约81000+条记录；2 Redis的数据能确保一致性——所有Redis操作是原子性（Atomicity，意味着操作的不可再分，要么执行要么不执行）的，这保证了如果两个客户端同时访问的Redis服务器将获得更新后的值。3 通过定时快照（snapshot）和基于语句的追加（Append
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2023-10-28 17:19:29
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# 如何实现 Redis 对比 ClickHouse
在大数据背景下，Redis 和 ClickHouse 是两种流行的存储技术，用于不同类型的应用场景。Redis 是一个高性能的键值数据库，主要用于实时数据存储，而 ClickHouse 是一种列式数据库，适合进行复杂的分析查询。本文将介绍如何实现对 Redis 和 ClickHouse 的数据对比，并提供详细的实现步骤和代码示例。
## 流
# 使用Redis和ClickHouse的项目实现
在现代数据处理架构中，Redis和ClickHouse是两种非常流行的技术。Redis是一个高性能的内存数据库，适用于快速的缓存和实时数据操作；而ClickHouse是一个列式数据库，适合大规模的在线分析处理（OLAP）。结合这两者，可以实现高效的数据存储与查询。本文将为一位刚入行的小白详细讲解如何将Redis和ClickHouse结合使用。
# ClickHouse与Redis同步实现指南
作为一名刚入行的开发者，实现ClickHouse与Redis的同步可能是一个挑战。但别担心，本文将为你提供详细的步骤和代码示例，帮助你顺利实现这一功能。
## 同步流程
首先，让我们通过一个表格来了解整个同步流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 配置Redis |
| 2 | 配置ClickHouse |
原创
2024-07-27 08:45:42
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前言我之前在ClickHouse vs Doris 读写性能比较 一文中，初步做了一下ClickHouse和Doris的读写性能比较，但由于数据样本比较小，且未发挥出所有硬件资源的性能，因此进行了第二轮压测。本轮压测与上一轮的区别在于:新加入了Elasticsearch搜索引擎ClickHouse和Doris均采用多并发写入，发挥最大性能环境准备（硬件机器配置同上一篇文章）clickho
1. Clickhouse的简介 ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库（DBMS），使用 C++语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。2. Clickhouse的列式存储 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：Row
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2023-12-06 10:44:51
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表引擎（即表的类型）决定了：数据的存储方式和位置，写到哪里以及从哪里读取数据支持哪些查询以及如何支持。并发数据访问。索引的使用（如果存在）。是否可以执行多线程请求。数据复制参数。在读取时，引擎只需要输出所请求的列，但在某些情况下，引擎可以在响应请求时部分处理数据。对于大多数正式的任务，应该使用MergeTree族中的引擎。1 日志引擎具有最小功能的轻量级引擎。当您需要快速写入许多小表（最多约100
