客户端连接工具1、clickhouse也提供内置浏览器版的UI工具：http://192.168.92.128:8123/play2、下载DBeaver和连接驱动https://dbeaver.io/files

1.常用引擎☕️Doris表数据模型duplicatekey场景：适用于数据无需提前聚合的分析业务。⚠️注意点：只指定排序列，相同的行并不会合并。uniquekey场景：适用于有更新需求的业务。⚠️注意点：key相同时，新记录覆盖旧记录。aggregatekey场景：可以提前聚合数据，适合报表和多维度业务。⚠️注意点：将会进行聚合操作，目前支持sum,min,max,replace等（1）sum：

一、背景介绍CDP系统提供了强大的标签和群体的构建能力，面对海量数据的标签和群体，我们采用了Bitmap+ClickHouse的存储与计算方案。详细内容可以参考之前文章。

Elasticsearch作为一个分布式搜索引擎，自身是高可用的；但也架不住一些特殊情况的发生，如：集群超过半数的master节点丢失，ES的节点无法形成一个集群，进而导致集群不可用；索引shard的文件损坏，分片无法被正常恢复

-clickhouse数据迁移到starrocks-新建clickhouse外部表方式-经测试存在bigint转换问题官方已于23年9.8日修复等待下个版本(官方10天左右发布一个版本)-https:/

7页蓝桥杯题目，真题力扣注意事项学习阶段可以用pycharm，比赛前一个月在用IDEA只能用自带库刷题1、字符逆序输入字符串输出：反过来题解a=input()print(a[-1::-1])使用字符串分片

MongoDB5.0.9集群分片模式部署文档材料依赖服务集群架构创建数据路径部署configsrv1.配置configsrv.conf2.启动configsrv实例3.部署configsrv复制集部署shardsrv1

分片（Sharding）模式。其中，第一种方式基本没什么意义，官方也不推荐这种方式搭建。另外两种分别就是副本集和分片的方式。

文件变大就复杂上传大文件时，以下几个变量会影响我们的用户体验服务器处理数据的能力请求超时网络波动上传时间会变长，高频次文件上传失败，失败后又需要重新上传等等为了解决上述问题，我们需要对大文件上传单独处理这里涉及到分片上传及断点续传两个概念分片上传分片上传

需求背景解决效果视频效果balancedTimeElement.vue需求背景实现一个分片的时间间隔选择器，需要把显示时间段显示成图表，涉及一下集中数据转换[“02:30-05:30”,“07:30-10

文档字段类型ES-索引、文档插入、更新、删除、脚本API和Query参数ES-aggregation聚合分析ES-API约定集群ES集群安装和启动图解ES集群节点、主从、负责均衡技术原理ES文档索引、查询、分片

节点使用文档的_id确定文档属于分片0。请求会被转发到Node3，因为分片0的主分片目前被分配在Node3上。Node3在主分片上面执行请求。

每个节点上会有多个shard（分片），P1P2是主分片,R1R2是副本分片每个分片上对应着就是一个LuceneIndex（底层索引文件）LuceneIndex是一个统称由多个Segment（段文件，就是倒排索引

分片策略：使用合适的分片策略，确保数据均匀分布在各个节点上。节点监控和管理：使用监控工具实时监控节点状态，确保集群稳定运行。22.Redis与Spring集成问题问题描述

01分片技术的由来关系型数据库本身比较容易成为系统性能瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力等都很有限，数据库本身的“有状态性”导致了它并不像Web和应用服务器那么容易扩展。

在分布式数据库中，如何解决数据分片后的一致性问题？你如何理解MySQL的分布式解决方案，例如MySQLCluster、MySQLReplication等？

1,ElasticSearch准实时索引实现Es在保存数据的时候时分区/分片存储的，每一个分区/分片都对应着一个Lucene实例每一个分区/分片对应多个文件，一个文件就是一个Segment(段)Segment

MongoDBCDC核心特性MongoDBCDC在阿里云Flink实时计算产品的实践总结一、MongoDB简介MongoDB是一种面向文档的非关系型数据库，支持半结构化数据存储；也是一种分布式的数据库，提供副本集和分片集

range()方法range()是python内置函数它能返回一系列连续增加的整数，它的工作方式类似于分片，可以生成一个列表对象。

exportdefaultclassTextextendsBaseComponent{//选择文件handleFileChange=(e)=>{constfiles=e.target.files;//如果拍摄了视频，则进行分片

4.record协议record协议做应用数据的对称加密传输，占据一个TLS连接的绝大多数流量，因此，先看看record协议图片来自网络:Record协议—从应用层接受数据，并且做:分片，逆向是重组生成序列号

使用的技术栈：springboot+mysql+clickhouse+postgresql+redis+rocketMq+oss+eureka+base-gateway+apollo+docker+nginx

docker部署clickhouse的注意点当前百度上查到的都是如下所示教程dockerpullyandex/clickhouse-server此镜像为个人版本，不是clickhouse的官方版本clickhouse

简介ClickHouse是一种列式数据库管理系统，专门用于高性能数据分析和数据仓库应用。它是一个开源的数据库系统，最初由俄罗斯搜索引擎公司Yandex开发，用于满足大规模数据分析和报告的需求。

要求：前提条件：已经下载完成mongodb镜像文件搭建方案：路由服务器1台配置服务器1个副本集，每个副本集1主2从分片服务器2个副本集，每个副本集1主2从1、查看docker网络名称dockernetworkls2

文章目录前言节点1.1启动节点槽指派2.1记录节点的槽指派信息2.2传播节点的槽指派信息2.3记录集群所有槽的指派信息在集群中执行命令3.1计算键属于哪个槽3.3节点数据库的实现重新分片复制与故障转移前言

Spark的分布式计算也都是以RDD为单位展开分片、任务调度。网页排名算法PageR

ClickHouse简介Yandex开源的数据分析的数据库，名字叫做ClickHouse，适合流式或批次入库的时序数据。

1、ClickhouseToomanypartitionsforsingleINSERTblock(morethanxxx)解决方法ToomanypartitionsforsingleINSERTblock

2.关键词节点，时间，一致性，CAP，ACID，BASE，P2P，机器伸缩，网络变更，负载均衡，限流，鉴权，服务发现，服务编排，降级，熔断，幂等，分库分表，分片分区，自动运维，容错处理，全栈监控，故障恢复

一:什么是clickhouseClickhouse是开源列式数据库，主要用于数据分析（OLAP）领域。

1、官网下载clickhouse安装包下载地址，clickhouse分lts和stable版本，lts是长期版本，一般选择安装lts版本。

有限的单元无限的能力1.1力学的分类：质点、刚体、变形体的力学1.2变形体力学的要点1.3微分方程求解的方法1.4关于函数逼近的方式1.5针对复杂几何域上的函数表征及逼近1.6有限元的核心：针对复杂几何域的分片函数逼近

今天使用clickhouse的HTTP方式进行查询语句clickhouse服务搭建在192.168.0.111上面那么我们如何快速的去查询呢如下我们可以使用curl功能或者直接在浏览器上输入对应的查询命令如下

文章目录ES集群分片数据的高可用1.集群设置索引节点2.集群新增文档数据3.查看集群中文档数据分片节点4.让节点9201宕机，查看其分片变化5.让节点9201，查看分片变化ES集群分片数据的高可用集群中的索引主分片和副分片在不同的计算机上

文章主线通过自定义UDAF实现clickhouse中的内置函数countResample官方文档JavaUDF|StarRocksUDFjavascala都可以UDAFjava可以scala一直报错类找不到实际上类在的

参考资料：https://clickhouse.tech/docs/en/getting-started/tutorial/DownloadandExtractTableDatacurlhttps://

我们每个人都会做梦，有时候醒来会不记得，只能记住一部分片段，有时候醒来你会记得很清楚~有的梦过了很久很久就淡忘了，但突然某一天你说一句或者做一件事，你会突然发现好像你曾经在某个瞬间说过做过，但就是不怎么记得了

通过索引和分片修改list与字符串不同的是，列表可以通过索引和分片来修改。

目录1.前言2.主从架构2.1主从架构的优点2.2主从架构的应用场景2.3主从架构的实现2.4主从架构的示例3.主从架构设计的延伸3.1主备模式3.2主从复制3.3集群分片3.4异地多活4.总结1.前言作为一个架构设计小白

分库分表前言拆分方式垂直拆分垂直拆分优点垂直拆分缺点水平拆分水平拆分优点水平拆分缺点主键策略UUIDCOMB（UUID变种）SNOWFLAKE数据库ID表Redis生成ID分片分片概念分片策略基于范围分片哈希取模分片一致性哈希分片扩容方案停机扩容平滑扩容总结前言之前介绍了

如果上传的文件只有小于10M的话，就没必要考虑这样的做法,直接在php.ini中更改一下upload_max_filesize=10m、post_max_size=10m这样就可以了，下面我们来说一说php上传超大的文件。前提首先，上传超大的文件,前端要和后端相互配合文件上传要使用ajax的方法，而不是form的submit的方式。思想前端把file文件对象按一定的大小分割成一定大小的文件（如按2

这里我们用的的组件是antd-vue的upload组件upload组件的自定义上传文件的方法asynccustomRequest(info){constbuffer=awaitthis.fileToBuffer(info.file)//将文件对象转换成arraybuffer格式//可以将文件按固定大小或者固定数量的方式进行切片，这里我们选择采用固定文件大小的方式，固定大小为2Mconstchunk

前提：分片上传针对于一些大的文件、普通大小的文件使用element中的上传组件可以实现效果，例如几G的文件就会比较卡，所以这时候就需要用到分片上传~前端及后端分片上传笔记效果：（上传进度展示）效果：（上传成功的效果展示

1、集群健康状态集群健康状态状态说明red不是所有的主要分片都可用。表示该集群中存在不可用的主分片。可以理解为某个或者某几个索引存在主分片丢失的情况。

1.3主从复制原理1.4需要注意的问题1.5主从复制可能遇到的问题1.6mysqll主从架构二、读写分离2.1如何实现读写分离三、分库分表3.1分库分表方式3.1.1水平切分3.1.2垂直切分3.2分片键一

接下来，你将花费十分钟掌握以下三方面内容：1、MySQL复制：包括主从复制和主主复制；2、数据分片：数据分片的原理、分片的方案、分片数据库的扩容；3、数据库分布式部署的几种方案。一、My

数据库水平切分的实现原理解析——分库，分表，主从，集群，负载均衡器（转）第1章引言随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能，横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。水平切分数据库：可以降低单台机器的负载，同时最大限度的降

行的数据库名称为test-db;文件中的用户为连接mycat的账号和密码viserver.xml配置虚拟账号和虚拟数据库1.1.2配置逻辑库约束schema.xmlvischema.xml1.1.3、配置表分片规则

核心实现功能是：数据分片、分布式事务和数据库治理。本篇我们使用ShardingSphere-JDBC实现数据分片查询的功能。传统将数据存储在单个