在本教程中，您将创建一个表并插入一个大型数据集（200万行的纽约出租车数据）。然后，您将在数据集上运行查询，包括如何创建字典并使用它执行JOIN的示例。一. 创建新表纽约市出租车数据包含数百万次出租车的详细信息，包括接送时间和地点、成本、小费金额、通行费、付款类型等列。让我们创建一个表来存储这些数据...1、连接到 SQL 控制台如果您使用的是自管理的ClickHouse，您可以在以下位置连接到S
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2023-11-28 10:02:39
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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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# 将 ClickHouse 数据写入 MongoDB 的指南
在当今的数据处理和分析领域，ClickHouse 和 MongoDB 都是非常流行的数据库解决方案。ClickHouse 以其列式存储和高性能的查询能力而闻名，而 MongoDB 是一个广泛使用的 NoSQL 数据库，以灵活的文档模型著称。将 ClickHouse 的数据写入 MongoDB 是一个常见的任务，这个过程可以帮助您在不
一、背景对于clickhouse有过使用经验的开发者应该知道，ck的写入，最优应该是批量的写入。但是对于流式场景来说，每批写入的数据量都是不可控制的，如kafka，每批拉取的消息数量是不定的，flink对于每条数据流的输出，写入ck的效率会十分缓慢，所以写了一个demo，去批量入库。生产环境使用还需要优化二、实现思路维护一个缓存队列当做一个缓冲区，当队列数据条数到达一定阈值，或者数据滞留时间超过一
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2023-08-09 20:51:05
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ClickHouse的常见注意事项和异常问题排查注意事项注意点1：
要查询的列，避免使用select * 这种写法，浪费IO
注意点2：
避免出现大量的小批量插入，更新操作，这样会导致分区过多
注：每次插入一条就会产生1个新分区， 所以尽量使用批量添加，不要一次添加1条
注意点3：
JOIN操作时，一定要把小表放到右面，无论是LEFT JOIN, RIGHT JOIN还是INNER JOIN，
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2023-10-15 08:20:04
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前言有很多同学就会问，为什么MySql数据要放到ClikeHouse。有这样一个业务场景在MySQL环境中生成有关年终分析数据的大量报告，查询非常缓慢且费力。主要问题：1.报告主要集中在两个较大的日志表（emp_Report_model，emp_details）上。2.报告生成（过程）正在使用Count（*）语句来刺激每次调用时的聚合数据。3.在MySQL中（使用MySQL 5.7），Count（
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2024-05-09 21:38:31
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由于采集的数据特性，会对数据进行分区，使用的是cityHash64(imsi)%100，hash值取模100。数据入库直接采用kafka存储引擎入库，并将数据写入分布表。但是，在数据刷盘的过程中，会导致磁盘IO暴增。在使用stream_flush_interval_ms参数，来控制刷盘速率：默认7.5s，但是，存在非7.5s就刷盘。后参考下面的文章，可能能是insert_distributed_s
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2023-07-12 11:01:31
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Clickhouse数据写入机制Clickhouse数据写入方式clickhouse数据写入方式由async_insert 和 wait_for_async_insert 两个参数控制async_insert 作用于服务端async_insert 默认为0，表示同步插入数据，每次插入数据都会在服务端生成一个分区目录（part），如图1所示async_insert = 1，表示异步插入数据，服务端会
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2024-01-24 19:34:57
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**实现flink自定义幂等写入ClickHouse，并封装成通用工具类**ClickHouse建表语句（按user分区，一个用户一个区，重复写入，只会改变url和timestamp，user的值不会发生改变，通过调整order by 后的字段，可以调整幂等写入时值不会发生改变的字段）create table Event(
user String ,
url
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2024-02-13 19:36:08
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上篇我们搭建了clickhouse集群，4个节点ck01、ck02、ck03、ck04，ck01和ck02作为一个分片的两个副本，ck03和ck04作为另一个分片的两个副本。集群创建好了，肯定要去使用集群，使用集群就要创建数据表，说到表就不得不提表引擎，clickhouse有很多表引擎，都有各自的应用场景，关于表引擎后面文章中再专门讨论，这里为了便于理解本篇内容只是简单说明一下，下面我们创建一个简
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2023-10-10 15:34:33
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clickhouse 文章目录clickhouse概述快如闪电缺点：clickhouse的表现查询语句with 语句array joinjoin 连接精度 join 使用的注意事项 finalprewhere wheregroup byHavingorder byNULL FIRST NULLLASTlimit bylimit num by col1,col2...limit numunion a
前言在工作场景中，我们会采集工厂设备数据用于智能控制，数据的存储用了 InfluxDB，随着数据规模越来越大，InfluxDB 的性能越来越差，故考虑引入 ClickHouse 分担 InfluxDB 大数据分析的压力，再加上我们业务上也用到了 MySQL ，所以本文就来对比下 MySQL、InfluxDB、ClickHouse 在千万数据量下的写入耗时、聚合查询耗时、磁盘占用等各方面性能指标。结
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2023-09-08 16:23:27
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导语 | 在百花齐放的交互式分析领域，ClickHouse 绝对是后起之秀，它虽然年轻，却有非常大的发展空间。本文将分享 PB 级分析型数据库 ClickHouse 的应用场景、整体架构、众多核心特性等，帮助理解 ClickHouse 如何实现极致性能的存储引擎，希望与大家一起交流。文章作者：姜国强，腾讯实时检索研发工程师。一、交互式分析之 ClickHouse1. 交互式分析简介交互式分析，也称
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2024-06-08 14:48:37
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初次使用ClickHouse，基本都会碰到如下图中too many parts的报错。本文将具体介绍报错原因和优化方案。频繁写入ClickHouse报错原因如上图所示，clickhouse操作数据的最小操作单元是block，每次写入，都会按照zookeeper记录的唯一自增的blockId，按照PartitionId_blockId_blockId_0生成data parts，也就是小文件，然后后
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2024-02-02 11:44:48
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1、创建本地表和分区表
在分区集群环境下，在创建本地表和分区表时需要添加'on cluster cluster_name'以便同步到所有的数据节点，否则需要再所有的节点上执行相同的建表语句。
CREATE TABLE data_analysis.t_device_chained_device_status_local_test ON cluster data_analysis_cluster
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2023-12-01 06:30:05
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在《ClickHouse原理解析与应用实战》一书244页，也就是副本与分片这一章，作者在介绍分布式表引擎写入的核心流程时，对含有副本的分布式表介绍了2种方式：（1）通过Distributed表引擎自身完成副本的写入 （2）通过ReplicatedMergeTree复制数据 通过Replicat
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2024-06-29 12:27:05
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本文对 ClickHouse 物化视图的写入流程源码做个详细说明，基于 v22.8.14.53-lts 版本。StorageMaterializedView首先来看物化视图的构造函数：StorageMaterializedView::StorageMaterializedView(
const StorageID & table_id_,
ContextPtr local_
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2024-04-09 13:04:39
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文章目录1.概述2.云妹导读2.distribute表引擎介绍3.distribute表写入原理3.1 同步写入还是异步写入3.2，异步写入是如何实现的3.3，写入本地节点还是远端节点3.4，数据如何写入本地节点3.5，数据如何分发到各个节点4.重点4.1 根据sharding_key和weight拆分数据5.注意了6.总结 1.概述 ClickHouse像ElasticSearch一
ClickHouse特征列式存储可以读取很快数据压缩基于列式存储的特征,数据都是特征相似连续存储的,因此可以使得压缩去重效果较好,从而减少数据传输的IO开销向量化执行支持CPU寄存器层面的并行,向量化执行简单理解就是基于CPU指令集的并行执行,实现单条指令来操作多条数据,通过SSE4.2指令集实现向量化执行多线程与分布式1、数据表有分区的概念,因此可以基于分区做并行操作 2、纵向扩展：一份数据可以
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2024-03-11 12:15:21
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# MongoDB vs ClickHouse: A Comparison of Two Databases
## Introduction
In today's data-driven world, efficient handling and analysis of large volumes of data are crucial for businesses. MongoDB and C
原创
2024-01-31 08:41:18
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