clickhouse分布式表原理解析clickhouse中的表可以分为分布式表和本地表1.分布式（Distributed）表引擎介绍2.创建分布式表3.使用分布式表 在clickhouse分布式集群中，我们通常需要先创建本地表再创建分布式表。因为本地表储存数据，而分布式表只是作为一个查询引擎本身不存储任何数据，查询时将sql发送到所有集群分片，然后进行进行处理和聚合后将结果返回给客户端。clic
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2024-03-17 11:43:49
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一、Explain 1. 功能版本及语法 1.1 版本 20.6之后 1.2 语法 EXPLAIN [AST | SYNTAX | PLAN | PIPELINE] [setting = value, ...] SELECT ... [FORMAT ...] 2.Explain Types 2.1 ...
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2021-11-02 17:22:00
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26.运维管理与优化 26.1.硬件管理与优化 26.1.1.CPU 26.1.2.内存 26.1.3.网络 26.1.4.存储 26.2.操作系统的配置 26.2.1.CPU频率调整策略 26.2.2.关闭透明大页 26.2.3.禁用swap文件 26.2.4.内核分配策略 26.3.彻底理解ClickHouse的配置文件 26.3.1.用户设置 26.3.2.重复设置项的处理 26.3.3.预
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2024-10-08 21:05:14
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ClickHouse高级第 1 章 Explain 查看执行计划在 clickhouse 20.6 版本之前要查看 SQL 语句的执行计划需要设置日志级别为 trace 才能可以看到，并且只能真正执行 sql，在执行日志里面查看。在 20.6 版本引入了原生的执行计划的语法。在 20.6.3 版本成为正式版本的功能。1.1 基本语法EXPLAIN [AST | SYNTAX | PLAN | PI
前端和测试反馈某个功能查询时间特别长，还偶尔会有查询失败返回500的情况，查询时间长比较正常，后续也在优化这个查询流程，但查询失败需要找找原因，于是找运维拿了日志看看具体报错的情况。 错误码是101和100。对应的查询语句都是没问题的，而且Code101对应的查询语句并不固定，上一次报101的语句和下一次报101的语句并不是同一个。拿着报错信息瞎百度了一通，网上也没有找到有人
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2024-04-26 10:38:04
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clickhouse数据库简介1、关于列存储所说的行式存储和列式存储，指的是底层的存储形式，数据在磁盘上的真实存储，至于暴漏在上层的用户的使用是没有区别的，看到的都是一行一行的表格。idnameuser_id1闪光10266032轨道物流1026556行式存储列式存储存储方式的不同就决定了读取和存储数据的逻辑不同，比如，要查询id这一列的全部数据，如果是行存储的话，就需要加载整张表，然后遍历取出i
索引案例分析先创建一些假数据：create table test03(
id int primary key not null auto_increment,
c1 char(10),
c2 char(10),
c3 char(10),
c4 char(10),
c5 char(10)
);
insert into test03(c1,c2,c3,c4,c5)values('a1','a2','
这里是我所有文章的索引，方便大家知道我这里到底有哪些内容 在这里要声明待写的SAP条形码 SAP定时任务 VIA JOB SAP ABAP编程 Ranges用法 SAP SOAMANAGER相关 sap Webservice配置 sap 获取webservice代理更新字段 webserives消费者接口增加字段 abap模块化编程-子例程 OB08维护汇率 SAP BAPI_EXCHANGE
索引检索原理：建立索引相当于对某字段构建了一个b+树，从而使遍历速度大大加快 索引的分类：普通索引：仅加速查询唯一索引：加速查询 + 列值唯一（可以有null）主键索引：加速查询 + 列值唯一（不可以有null）+ 表中只有一个组合索引：多列值组成一个索引，专门用于组合搜索，其效率大于索引合并全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索 1. 主键一定是唯一性索引，唯一性索引并不一
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2024-02-29 21:24:40
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索引优点： 通过建立唯一索引或者主键索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性，大大提高检索的数据的效率，以及减少表的检索行数。缺点： 在创建索引和维护索引，会耗费时间，随着数据量的增加而增加，索引文件占用物理空间，当对表的数据进行增、删、改的时候，索引也要动态的维护，这样就会降低数据的维护速度。索引分成单列索引和组合索引单列索引： 一个索引只包含一个列，可以有多个单列索引(主键索引，唯一索引，普
（一）使用explain查看是否使用索引主要是以下这些列： type： key： extra： 排序时无法使用到索引时 不清楚 表： 以下蓝色为使用索引，红色为未使用索引 主键：user_foot_id type-const key-primary 不加索引： type-all key-null e
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2018-02-14 16:20:00
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前言前阵子面试的时候，在第三面问到了MySQL索引相关的知识点，并且给出了一些SQL语句分析索引的执行情况。所以今天这篇文章给大家讲讲索引，结合一些案例分析一下一个SQL查询走索引时涉及到的最左前缀原则。在讲解最左前缀原则之前，先复习一下MySQL索引的重要基础知识（下面都将基于InnoDB存储引擎下的索引规则）索引类型主键索引InnoDB存储引擎使用B+树建立索引，主键索引的非叶子结点存放主键字
标签PostgreSQL , 单值列 , 多值列 , GIN倒排索引 , 多值列变异 , 分区索引 , 分区表 , 变异索引 背景在应用程序中，特别是使用PostgreSQL多值列（数组、全文检索、JSON）类型的业务中，除了多值列有查询需求，单值列也有查询需求。那么当两种查询并行存在时，数据库会根据COST选择单列或多列组合索引。但是性能并不能达到极致，只是简化用户的索引设计而已。例如creat
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2024-10-11 18:11:07
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在 clickhouse 20.6 版本之前要查看 SQL 语句的执行计划需要设置日志级别为 trace 才能可以看到，并且只能真正执行 sql，在执行日志里面查看。在 20.6 版本引入了原生的执行计划的语法。在 20.6.3 版本成为正式版本的功能。 1.基本语法 EXPLAIN [AST |
原创
2022-06-10 19:18:36
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前言我们在刚开始学习ClickHouse的MergeTree引擎时，建表语句的末尾总会有SETTINGS index_granularity = 8192这句话（其实不写也可以），表示索引粒度为8192。在每个data part中，索引粒度参数的含义有二：每隔index_granularity行对主键组的数据进行采样，形成稀疏索引，并存储在primary.idx文件中；每隔index_granul
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2024-03-11 11:27:31
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1. 概述
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP:Online Analytical Processing)的列式数据库管理系统(DBMS:Database Management System)，简称CK。ClickHouse是一个完全的列式数据库管理系统，允许在运行时创建表和数据库，加载数据和运行查询，而无需重新配置和重新启动服务器，支持线性扩展，简单方便，高可靠性，容错。
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2024-08-29 11:36:20
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做一个积极的人 编码、改bug、提升自己 我有一个乐园，面向编程，春暖花开！昨天分享了Mysql中的 explain 命令，使用 explain 来分析 select 语句的运行效果，如 ：explain可以获得select语句使用的索引情况、排序的情况等等。链接：顺便提到了explain extended，有小伙伴留言说想知道一些explain extended，那今天就在简单讲解一下。一、ex
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2024-03-18 20:39:21
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一、Explain简介使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈通过EXPLAIN，我们可以分析出以下结果：表的读取顺序哪些索引被实际使用到数据读取操作的操作类型表有大约有多少行被优化器查询用法：在select语句前添加explain二、Explain分析1、idselect查询的序列，表示查询中执行s
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2024-05-16 10:53:23
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mysql_索引新增名词解释索引优缺点聚簇索引与非聚簇索引order by xxx索引主键索引与非主键索引数据与数据页索引的原理关于主键普通索引与唯一性索引性能调优尽量使用主键索引,减少回表覆盖索引最左前缀原则一个案例去掉无用索引Explain索引是否生效使用主键索引possible_keysexplain的各字段的解释select_typeTYPEkey 新增1.给日期建索引,如果差异越大,建
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2024-04-24 11:49:51
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MergeTree原理解析表引擎是ClickHouse设计实现中的一大特色。可以说，是表引擎决定了一张数据表最终的“性格”，比如数据表拥有何种特性、数据以何种形式被存储以及如何被加载。ClickHouse拥有非常庞大的表引擎体系，截至本书完成时，其共拥有合并树、外部存储、内存、文件、接口和其他6大类20多种表引擎。而在这众多的表引擎中，又属合并树（MergeTree）表引擎及其家族系列(*Merg
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2024-05-24 22:41:56
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