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Uber 如何使用
ClickHouse
建立快速可靠且与模式无关的日志分析平台?
在Uber,我们提供了一个集中的、可靠的、交互式的日志平台,让工程师们可以快速完成大规模日志分析工作。这些日志被标记为一组丰富的上下文键值对,工程师可以使用它们来切分数据,以显示异常或有趣的模式,从而指导产品改进。当前,该平台每秒从不同区域数以千计的服务摄取数以百万计的日志,存储几个PB的数据,每秒为来自仪表盘和程序的数百个查询提供服务。自从2014年开始使用ELK进行日志记录以来,我们的系统流量
qianshanding0708
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2023-11-22 03:28
分布式
大数据
数据库
java
python
在
ClickHouse
中使用函数实现有序漏斗分析
文章目录背景基础提出问题分析问题解决问题总结背景最近大数据项目中,碰到了个问题,在做漏斗分析时分析性能常常跟不上,22亿数据量往往需要10s以上才能返回想要的结果。推测应该是分析实施的方式有问题,导致资源使用过量,性能跟不上。基础有序漏斗分析漏斗分析是⼀套流程式数据分析,它能够科学反映⽤户⾏为状态以及从起点到终点各阶段⽤户转化率情况的重要分析模型。漏⽃分析模型已经⼴泛应⽤于⽤户⾏为分析和APP数据
kkroy
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2023-11-22 03:25
大数据计算
clickhouse
大数据
数据分析
CK03#
ClickHouse
日志存储设计点梳理
本文主要梳理了使用
ClickHouse
作为日志存储的设计点,主要内容有:应用日志存储时长定制
ClickHouse
数据的冷热存储
ClickHouse
数据迁移与删除
ClickHouse
查询性能调优点一、应用日志存储时长定制公司所有的应用存储日志时长统一设置固定存储时长
瓜农老梁
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2023-11-22 03:54
大数据
java
数据库
mysql
redis
Clickhouse
以太坊分析:交易日志分析
在上一篇中,我们介绍了如何使用
Clickhouse
进行基础的信息提取,这些信息往往依赖于以太坊底层机制,我们只能获得如ETH转账、gas等信息,这些信息并没有涵盖以太坊中最重要的智能合约的相关数据。
WongSSH
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2023-11-22 03:24
区块链数据分析基础设施
clickhouse
区块链
数据分析
ethereum
智能合约
还在用ES查日志吗,快看看石墨文档
Clickhouse
日志架构玩法
1背景石墨文档全部应用部署在Kubernetes上,每时每刻都会有大量的日志输出,我们之前主要使用SLS和ES作为日志存储。但是我们在使用这些组件的时候,发现了一些问题。成本问题:SLS个人觉得是一个非常优秀的产品,速度快,交互方便,但是SLS索引成本比较贵我们想减少SLS索引成本的时候,发现云厂商并不支持分析单个索引的成本,导致我们无法知道是哪些索引构建的不够合理ES使用的存储非常多,并且耗费大
Go中国
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2023-11-22 03:53
大数据
数据库
java
docker
linux
使用
ClickHouse
做日志分析
原作:MonikaSingh&PradeepChhetri这是我们在Monitorama2022上发表的演讲的改编稿。您可以在此处找到包含演讲者笔记的幻灯片和此处的视频。当Cloudflare的请求抛出错误时,信息会记录在我们的requests_error管道中。错误日志用于帮助解决特定于客户或网络范围的问题。我们,站点可靠性工程师(SRE),负责管理日志平台。我们已经运行Elasticsearc
夜莺云原生监控
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2023-11-22 03:52
clickhouse
Apache Airflow (十二) :PythonOperator
个人主页:IT贫道_大数据OLAP体系技术栈,ApacheDoris,
Clickhouse
技术-CSDN博客私聊博主:加入大数据技术讨论群聊,获取更多大数据资料。
IT贫道
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2023-11-22 02:58
任务流调度工具
airflow
Apache Airflow (十一) :HiveOperator及调度HQL
个人主页:IT贫道_大数据OLAP体系技术栈,ApacheDoris,
Clickhouse
技术-CSDN博客私聊博主:加入大数据技术讨论群聊,获取更多大数据资料。
IT贫道
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2023-11-22 02:24
任务流调度工具
airflow
clickhouse
分布式之弹性扩缩容的故事
现状社区不支持喔,以后也不会有了。曾经尝试过,难道是是太难了,无法实现吗?因为他们企业版支持了,可能是利益相关吧,谁知道呢,毕竟开源也要赚钱,谁乐意一直付出没有回报呢。社区之前有个"残废"的Zero-copyreplication特性,本质就是为了做弹性扩缩容的。该特性一直半推半就,直到现在官方都说不稳定,bug多,不推荐使用。推荐使用云原生企业版SharedMergeTree,建议你花钱。Zer
ww_250
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2023-11-21 13:53
clickhouse的故事
clickhouse
分布式
动态扩缩容
利用
ClickHouse
进行kubernetes Ingress 日志分析
文章目录前言Ingress日志介绍为什么选择
ClickHouse
日志数据pipeline架构
ClickHouse
schema设计物化视图介绍日志分析物化视图设计Grafana可视化总结前言本篇是关于日志分析系统的一篇实践文章
翟东哥
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2023-11-21 07:04
ClickHouse
ClickHouse
kubernetes
Ingress
基于
Clickhouse
日志系统技术
1、背景唯品会日志系统dragonfly1.0是基于EFK构建,于2014年服务至今已长达7年,支持物理机日志采集,容器日志采集,特殊分类日志综合采集等,大大方便了全公司日志的存储和查询。随着公司的业务发展,日志应用场景逐渐遇到了一些瓶颈,主要表现在应用数量和打印的日志越来越多,开发需要打印更多日志,定位业务问题,做出运营数据分析;另外外部攻击问题和审计要求,需要更多安全相关的日志数据要上报并且能
000X000
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2023-11-21 07:34
ClickHouse
数据分析
大数据
big
data
Clickhouse日志系统
Clickhouse
clickhouse
笔记02--安装测试 clickvisual
clickhouse
笔记02--安装测试clickvisual介绍前置条件部署测试优缺点说明介绍clickvisual是一个轻量级的开源日志查询、分析、报警的可视化平台,致力于提供一站式应用可靠性的可视化的解决方案
昕光xg
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2023-11-21 07:59
Bigdata
clickvisual
Clickhouse
Clickhouse可视化
日志查询
分析
报警可视化平台
ClickHouse
各种MergeTree的关系与作用
在
ClickHouse
的整个体系里面,MergeTree表引擎绝对是一等公民,使用
ClickHouse
就是在使用MergeTree,这种说法一点也不为过。
老朱-yubing
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2023-11-21 07:28
clickhouse
数据库
clickhouse
java
开发语言
B站基于
Clickhouse
的下一代日志体系建设实践
01背景介绍日志作为线上定位问题排障的重要手段,在可观测领域有着不可替代的作用。稳定性、成本、易用性、可扩展性都是日志系统需要追求的关键点。B站基于ElasticStack的日志系统(Billions)从2017建设以来,已经服务了超过5年,目前规模超过500台机器,每日写入日志量超过700TB。ELK体系是业界最常用的日志技术栈,在传输上以结合规范key的JSON作为传输格式,易于多种语言实现和
java卖客
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2023-11-21 07:26
elasticsearch
搜索引擎
全文检索
clickhouse
中 ReplicasMaxAbsoluteDelay 的计算
小白上路,如有错误,还请指正,谢谢。一、问题背景最近偶尔会收到延迟超时的告警,随后恢复时间:2022.09.30-10:04:48replicationlagacrossalltables(ads_ch03:ch_params[ReplicasMaxAbsoluteDelay]):52y9m15d历史告警日期如下可以看到ReplicasMaxAbsoluteDelay的时间,随着告警发送的日期在增
Hehuyi_In
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2023-11-21 07:22
ClickHouse
源码学习
数据同步
clickhouse
源码
AbsoluteDelay
延迟
unixtime
clickhouse
业务日志告警
一、需求对入库到
clickhouse
的业务日志进行告警,达阀值后发送企业微信告警。
蓝~天~
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2023-11-21 07:21
clickhouse
【grafana |
clickhouse
】实现展示多折线图
说明:采用的是Visualizations的Timeseries,使用的
clickhouse
数据源在工作中遇到了一个需求,写好了代码,需要在grafana上展示在一个项目中所有人的,随时间的代码提交量变化图目前遇到的问题
不之道
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2023-11-21 07:49
grafana
clickhouse
流计算 Oceanus | 巧用 Flink 构建高性能
ClickHouse
实时数仓
同样地,
ClickHouse
是OLAP在线分析领域的一颗冉冉新星,它拥有极其出众的查询性能,以及丰富的分析函数,可以助力分析师灵活而迅速地挖掘海量数据的价值。
腾讯云大数据
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2023-11-21 07:19
【数据可视化】使用 Apache Superset 可视化
ClickHouse
数据
文章目录方法一:Python虚拟环境安装并启动Superset安装
clickhouse
-sqlalchemy驱动程序启动Superset并登录方法2:使用[Docker](https://cloud.tencent.com
菜鸟蜀黍
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2023-11-21 05:21
BI可视化
docker
容器
python
ClickHouse
的 MaterializeMySQL
ClickHouse
的MaterializeMySQL实现Mysql复制众所周知,MySQL的用户群体很大,但是MySQL和
ClickHouse
是两个完全不一样的数据库,为了能够增强数据的实时性,很多解决方案会利用
年年有风.
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2023-11-21 05:35
clickhouse
clickhouse
做mysql从库_
ClickHouse
MaterializeMySQL 数据库引擎
ClickHouse
20.8将新增MaterializeMySQL引擎,可通过binlog日志实时物化mysql数据,极大提升了数仓的查询性能和数据同步的时效性;原有mysql中承担的数据分析工作可交由
赤水.鲁
·
2023-11-21 05:03
ClickHouse
高级MaterializeMySQL 引擎 完整使用 第十一章
ClickHouse
高级MaterializeMySQL一、概述1、特点2、使用细则(1)DDL查询(2)数据复制(3)SELECT查询(4)索引转换二、案例实操1、MySQL开启binlog和GTID
小坏讲微服务
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2023-11-21 05:00
clickhouse
mysql
数据库
ClickHouse
物化视图
ClickHouse
的物化视图是一种查询结果的持久化,它确实是给我们带来了查询效率的提升。
shangjg3
·
2023-11-21 05:00
ClickHouse
clickhouse
大数据
数据仓库
sql
【
ClickHouse
】MaterializeMySQL引擎
1.概述MySQL的用户群体很大,为了能够增强数据的实时性,很多解决方案会利用binlog将数据写入到
ClickHouse
。
Learn Forever
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2023-11-21 05:29
ClickHouse
mysql
ClickHouse
ClickHouse
之MaterializeMySQL引擎(十)
文章目录1特点2使用细则(1)DDL查询(2)数据复制(3)SELECT查询(4)索引转换3物化MySQL实操1MySQL开启binlog和GTID模式2准备MySQL表和数据4开启
ClickHouse
Java技术债务
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2023-11-21 05:29
Java
ClickHouse
数据库
数据库
大数据
ClickHouse
MaterializeMySQL引擎
一、概述
ClickHouse
20.8.2.3版本新增加了MaterializeMySQL的database引擎,该database能映射到MySQL中的某个database,并自动在
ClickHouse
与光同尘~追光者
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2023-11-21 05:58
ClickHouse
数据库
mysql
数据库
clickhouse
ClickHouse
学习笔记之MaterializeMySQL引擎
文章目录概述特点使用细则DDL查询数据复制select查询索引转换案例配置MySQL-Windows
ClickHouse
端数据的修改和删除表的删除和增加概述MySQL用户群体很大,为了增强数据的实时性,
coder_szc
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2023-11-21 05:58
大数据组件
数据库
clickhouse
学习
mysql
MySQL至
ClickHouse
数据实时同步(MaterializeMySQL引擎版)
一、版本信息MySQL:mysql-5.7.42
ClickHouse
:
clickhouse
-server-22.2.2.1二、配置信息MySQL在/etc/my.cnf的[mysqld]下添加如下内容server-id
岙利岙
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2023-11-21 05:58
ClickHouse
clickhouse
【
clickhouse
】
clickhouse
表引擎之MaterializeMySQL引擎
文章目录1.概述2.介绍3.演示4.总结1.概述转载:
clickhouse
高级功能之MaterializeMySQL详解2.介绍目前MaterializeMySQLdatabaseengine还不支持表级别的同步操作
九师兄
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2023-11-21 05:27
clickhouse
clickhouse
Materialize
MySQL
ClickHouse
引擎之-MaterializeMYSQL
2.MySQL库映射到
clickhouse
中自动创建为ReplacingMergeTree引擎的表3.支持全量和增量同步,首次创建数据库引擎时进行一次全量复制,之后通过监控binlog变化进行增量数据同步
江畔独步
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2023-11-21 05:24
软件使用教程
数据库
clickhouse
通过MaterializeMySQL库引擎实现mysql实时同步
文章目录一.概述1.特点2.使用细则(1)DDL查询(2)数据复制(3)SELECT查询(4)索引转换(5)类型转换(6)创建语句以及配置参数(7)表覆盖(8)注意事项二.案例实操1.MySQL开启binlog和GTID模式(1)确保MySQL开启了binlog功能,且格式为ROW(2)开启GTID模式(3)重启MySQL(4)用户2.准备MySQL表和数据(1)在MySQL中创建数据表并写入数据
//承续缘_纪录片
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2023-11-21 05:24
#
ClickHouse
mysql
clickhouse
ClickHouse
-MaterializeMySQL引擎
MaterializeMySQL引擎概述MySQL的用户群体很大,为了能够增强数据的实时性,很多解决方案会利用binlog将数据写入到
ClickHouse
。
魔笛Love
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2023-11-21 05:53
数据库
mysql
database
ClickHouse
(七)MaterializeMySQL引擎
1、概述MySQL的用户群体很大,为了能够增强护具的实时性,很多解决方案会利用binlog将数据写入到
ClickHouse
。
Yuan_CSDF
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2023-11-21 05:22
#
ClickHouse
big
data
大数据
clickhouse
mysql数据同步到
clickhouse
引擎——MaterializedMySQL
ClickHouse
服务器作为MySQL副本工作。它读取binlog并执行DDL和DML查询。
JhonDavis
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2023-11-21 05:50
clickhouse
mysql
clickhouse
ClickHouse
的 MaterializeMySQL引擎
1概述MySQL的用户群体很大,为了能够增强数据的实时性,很多解决方案会利用binlog将数据写入到
ClickHouse
。
shangjg3
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2023-11-21 04:18
ClickHouse
clickhouse
大数据
数据仓库
sql
【数据库表及字段统计SQL】【mysql】【
clickhouse
】【oracle】
Clickhouse
元数据明细SELECTt1.databaseAS`库名`,t1.nameAS`表名`,replaceRegexpAll(toString(t1.comment),'\n|\\|','
辅猪之王
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2023-11-20 23:15
笔记
数据库
sql
mysql
clickhouse
oracle
云数据库技术行业动态:
ClickHouse
Cloud正式GA或有融资;openGauss社区引入新成员
行业动态
ClickHouse
Cloud正式GA,同时,B轮融资得到进一步增加这是由
ClickHouse
官方推出云服务,启用新域名:
clickhouse
.cloud,类似于MongoDB的Atlas服务。
数据库小组
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2023-11-20 22:11
【免费下载】“后红海”时代,独家揭秘当下大数据体系
近几年,大数据领域已经没有再诞生新的明星开源引擎(
Clickhouse
@2016年开源,PyTorch@2018年开源),以ApacheMeso
阿里开发者
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2023-11-20 18:21
人工智能
Cloud
Native
大数据
物联网
知识图谱
ClickHouse
常见数据类型
ClickHouse
常见数据类型Int整型范围Int8—[-128:127]Int16—[-32768:32767]Int32—[-2147483648:2147483647]Int64—[-9223372036854775808
xsjCoding
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2023-11-20 12:35
ClickHouse
ClickHouse
【
ClickHouse
】
ClickHouse
常见数据类型以及常用SQL语法
文章目录1.数值类型(整形,浮点数,定点数)2.字符串类型3.时间类型4.枚举类型5.布尔值6.其他数据类型7.
ClickHouse
与Mysql数据类型对比8.常见SQL语法和注意事项1.数值类型(整形
互联网小阿祥
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2023-11-20 12:04
数据库
大数据
clickhouse
数据库
ClickHouse
基本数据类型总结
1.什么是
ClickHouse
?
ClickHouse
是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。也是是一个数据分析的数据库,列式存储数据。
笔墨新城
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2023-11-20 12:33
clickhouse
doubleclick
基本数据类型
ClickHouse
(05)
ClickHouse
数据类型详解
字符串类型StringFixedStringUUID时间类型DateTimeDateTime64Date复合类型数组Array元组Tuple枚举Enum嵌套Nested特殊数据类型NullableDomain
ClickHouse
张飞的猪大数据
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2023-11-20 12:03
ClickHouse入门与实战
数据库
ClickHouse
大数据
ETL
数据开发
2.
ClickHouse
数据类型和定义数据表
四、数据类型数据类型划分:基础类型、复合类型,特殊类型4.1基础类型4.1.1数值类型Int整型(有符号)名称大小(字节)范围Mysql普通观念Int81-128到127TinyintInt162-32768到32767SmallintInt324-2147483648到2147483647intInt648-9223372036854775808到9223372036854775807bigin
oldba.cn
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2023-11-20 12:03
数据库
ClickHouse
数据表操作集合
1.定义数据表在定义数据表之前,首先得了解定义数据库,数据库目前支持五种引擎:Ordinary默认引擎Dictionary字典引擎此类数据库会自动为所有数据字典创建他们的数据表。)Memory内存引擎用于存放临时数据,此类数据库下的数据表只会停留在内存,重启数据丢失。Lazy日志引擎此类数据库下只能使用log系列的表引擎。MysqlMysql引擎此类数据库会自动拉取远端Mysql中的数据,并创建M
oldba.cn
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2023-11-20 12:03
kafka
数据库
ClickHouse
常用数据类型与其他组件类型对比
与其他组件数据类型对比MySQLHive
ClickHouse
byteTINYINTInt8shortSMALLINTInt16intINTInt32longBIGINTInt64varcharSTRINGStringtimestampTIMESTAMPDateTimefloatFLOATFloat32doubleDOUBLEFloat64booleanBOOLEAN
寒 暄
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2023-11-20 12:02
#
---ClickHouse
ClickHouse
Clickhouse
以太坊分析:基础交易数据清洗
概述读者可前往我的网站获得更好的阅读体验。笔者最近遇到了许多关于数据分析的文章,大部分都使用了Dune等SaaS工具,这些工具往往提供了清洗后的区块链数据和数据库分析工具。对于大部分数据分析师而言,这些工具可以应对一系列复杂的数据分析问题,而且免去了搭建数据处理平台的苦恼。但作为一个爱折腾的工程师,我决定几乎从零开始搭建一套区块链历史数据数据分析系统。在此项目中,我们仅使用了0xfast作为数据提
WongSSH
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2023-11-20 12:32
区块链数据分析基础设施
区块链
数据分析
clickhouse
大数据
clickhouse
常用操作命令
文章目录前言基本操作客户端常用参数多行查询常用的sql语法导入csv数据导入数据时忽略错误导出csv数据删除分区查看表大小执行sql文件查看分区信息查看后台进程杀死后台进程前言在日常使用
clickhouse
颍天
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2023-11-20 12:02
clickhouse
数据库
clickhouse
常用数据类型
1、整型固定长度的整型,包括有符号整型或无符号整型;整型范围(-2n-1~2n-1-1):Int8-[-128:127]Int16-[-32768:32767]Int32-[-2147483648:2147483647]Int64-[-9223372036854775808:9223372036854775807]无符号整型范围(0~2n-1):UInt8-[0:255]UInt16-[0:655
逆风飞翔的小叔
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2023-11-20 12:02
clickhouse
入门到精通
clickhouse
数据类型
clickhouse
数据结构和常用数据操作
背景,大数据中查询用mysql时间太长,使用
clickhouse
速度快,数据写入mysql后同步到
clickhouse
中测试1千万数据模糊搜索mysql需要30-40秒
clickhouse
约100ms一数据结构和存储引擎
idjl
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2023-11-20 12:00
clickhouse
ClickHouse
SQL 查询优化
1单表查询1.1Prewhere替代wherePrewhere和where语句的作用相同,用来过滤数据。不同之处在于prewhere只支持*MergeTree族系列引擎的表,首先会读取指定的列数据,来判断数据过滤,等待数据过滤之后再读取select声明的列字段来补全其余属性。当查询列明显多于筛选列时使用Prewhere可十倍提升查询性能,Prewhere会自动优化执行过滤阶段的数据读取方式,降低i
shangjg3
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2023-11-20 06:00
ClickHouse
clickhouse
大数据
数据仓库
sql
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