1、原表select*fromtest2、一个人的每个科目作为一行记录改为一个人的所有科目作为一行记录方式1selectname,sum(casewhensubject=‘语文’thenscoreelse0end)aschinese,sum(casewhensubject=‘数学’thenscoreelse0end)asmathfromtestgroupbyname方式二示例multiIf、if写

前言我们在刚开始学习ClickHouse的MergeTree引擎时，就会发现建表语句的末尾总会有SETTINGSindex_granularity=8192这句话（其实不写也可以），表示索引粒度为8192

最近，中美关系又变得紧张了，朋友圈里也满是TikTok的生死问题，但我却被一本书转移了注意力，体验了一下俄罗斯风情。大家都知道美国有Google，中国有百度，但是你知道俄国人最喜欢用的搜索引擎是什么吗？首先，我要承认自己的无知，写此文之前，我对俄国人知之甚少。现学现卖，除了Google和百度，还有一个叫Yandex的俄式战斗版搜索引擎，在俄罗斯搜索市场独占鳌头。我猜，普京总统应该很喜欢用。今天，我

ClickHouse属于分析型数据库，ClickHouse提供了许多数据类型，它们可以划分为基础类型、复合类型和特殊类型。

EasticsearchvsClickhouseClickHouse是一款高

-非关系型数据库:redis,mongodb,es,clickhouse,influxDBnosql:notonlysql-关系型数据库：mysql，oracle,pos

相信看过ClickHouse性能测试报告的同学都很震惊于他超高的OLAP查询性能。

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。

上一篇ClickHouse为什么这么快（一）减少数据扫描范围我们说到了ClickHouse中使用列存储，每个列都单独存储为一个文件，每个文件都是由一个或多个数据块组成，也就是说：每个文件由一个或多个数组组成

官网droppartition操作官网链接：https://clickhouse.com/docs/zh/sql-reference/statements/alter/partition#drop-partitionpart

文章目录HivetoClickHouseHiveSchemaClickHouseSchemaSeatunnelwithClickHouseSeatunnelSeatunnelPipelineSparkInputFilterOutputRunningSeatunnelConclusionHivetoClickHouse

SpringBoot集成ClickHouse1.引入maven依赖com.clickhouseclickhouse-jdbc${clickhouse.jdbc.version}最新版本可以在mvnrepository

【ClickHouse-Sql】ClickHouse常用Sql（创建集群表、删除分区、条件删除、随机分群、修改表名、计算数据存储量等）1）建库2）建表3）删除表、清空表4）删除数据5）随机分群6）改表名

【ClickHouse-Sql】ClickHouse类型转换用法介绍1）Clickhouse类型转换介绍2）Clickhouse数据类型转换分类2.1.字符串到数字2.2.数字到字符串2.3.日期格式转换

ClickHouse和Elasticsearch都是现代的、高性能的数据库系统，但它们各自针对不同的用例和场景进行了优化。

Flink实时计算平台架构Flink+kafka+clickHouse+mysql+postgresql

文章目录MongoDB创建一张表用法示例资料分享系列文章clickhouse系列文章MongoDBMongoDB引擎是只读表引擎，允许从远程MongoDB集合中读取数据(SELECT查询)。

一.SummingMergeTree(cost)--将区内相同主键的所有的数据累加,合并之后cost会直接返回和createtabletb_summ_merge_tree(idInt8,nameString,cDateDate,costFloat64)engine=SummingMergeTree(cost)orderbyid --id排序partitionbyname --name分区prima

「在100万用户、1亿事件量数据的性能测试中，效率提升超220%。」奇点云DataKun是大数据集群管理系统，负责企业大数据底层存算及运维，对接并管理离线、实时、图、时序等不同引擎，确保数据能得到高效处理和分析。因此，DataKun技术团队的日常工作除了不断打磨产品功能、提升产品性能，也持续关注各开源社区对存算引擎的更新迭代，并自主优化核心引擎，以降低上层数据应用对底层技术的使用难度，满足各种业务

1.1ClickHouse的由来1为什么叫ClickHouse?2yandex是一家怎样的公司？欧洲最大的互联网公司之一，俄罗斯第一搜索引擎。

目录Clickhouse表引擎库表创建&查询建库建表1、本地表与分布式表2、创建本地表3、创建分布式表常用数据类型DDL变更ALTER语法数据查询Distinct子句From子句Sample子句Join

一、ClickHouse基础介绍1.1介绍ClickStream,DataWarehouse点击流数据仓库在采集数据过程中，一次页面click,会产生一个event。

1.ClickHouse是啥？是用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)2.啥是列式数据库？常见的行式数据库系统有：MySQL、Postgres和MSSQLServer。

一、OLAP常见架构分类1.RelationalOLAP(关系型OLAP)，它直接使用关系模型构建，数据模型中最常使用的是星型模型和雪花模型，这是最为直接的实现方法，因为OLAP概念最开始提出来的时候，就是建立在关系型数据库之上的2.MultidimensionalOLAP(多维型OLAP)，它是为了解决ROLAP性能问题，核心思想就是借助预先聚合结果，以空间换时间的形式最终提升查询性能，先确定需

前言数据可视化蹂躏了一年，Opentsdb，Influxdb都算是接触使用过了，唯独觉得ClickHouse甚是抢眼，特别在监控中有需要GroupBy某个高维Tag进行Aggregate运算，此时Opentsdb

1.背景介绍1.背景介绍ClickHouse是一个高性能的列式数据库，主要用于实时数据处理和分析。它由Yandex开发，并在2016年发布为开源项目。

本文字数：8975；估计阅读时间：23分钟作者：RyadhDahimene审校：庄晓东（魏庄）本文在公众号【ClickHouseInc】首发1375年的加泰罗尼亚地图所展示的地中海地区。

本文字数：7833；估计阅读时间：20分钟作者：DaleMcDiarmid审校：庄晓东（魏庄）本文在公众号【ClickHouseInc】首发介绍在本文中，我们将深入探讨MLOps领域，并探讨特征存储：不同类型

本文字数：12700；估计阅读时间：32分钟作者：ClickHouseTeam审校：庄晓东（魏庄）本文在公众号【ClickHouseInc】首发欢迎来到2024年的第一篇新版本发布文章，实际上是与2023

本文字数：4801；估计阅读时间：13分钟审校：大平本文在公众号【ClickHouseInc】首发引言ClickHouse博客上的很多话题都是由社区参与的公共讨论引起的，诸如Slack频道等。

本文字数：14267；估计阅读时间：36分钟作者：MaksimKita审校：庄晓东（魏庄）本文在公众号【ClickHouseInc】首发概述在这篇文章中，我将描述向量化的工作原理，什么是CPU调度，如何找到

本文字数：9491；估计阅读时间：24分钟作者：ClickHouse中国Meetup活动：首届ClickHouse官方Meetup活动正式开放报名，文末扫码报名！

本文字数：30099；估计阅读时间：76分钟审校：庄晓东（魏庄）本文在公众号【ClickHouseInc】首发介绍这篇博客文章是关于向量搜索系列的续篇，基于前一篇文章，我们为向量搜索提供了一个概览，探讨了它与历史上基于倒排索引的方法的关系

本文字数：9915；估计阅读时间：25分钟审校：庄晓东（魏庄）本文在公众号【ClickHouseInc】首发介绍ClickHouse是用于实时应用和分析的最快且资源利用率最高的开源数据库。

本文字数：6240；估计阅读时间：16分钟作者：ClickHouseTeam审校：庄晓东（魏庄）本文在公众号【ClickHouseInc】首发介绍作为一家以开源为根基的公司，我们发现用户通常是第一个识别并运用新的架构模式或应用的人

一、ClickHouse简介ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的一个用于联机分析(OLAP：OnlineAnalyticalProcessing)的列式数据库管理系统(DBMS：

MySQL表引擎MySQL引擎可以对存在远程MySQL服务器上的数据执行SELECT查询。调用格式：MySQL('host:port','database','table','user','password'[,replace_query,'on_duplicate_clause']);调用参数host:port—MySQL服务器地址。database—数据库的名称。table—表名称。user—

文章目录数据查询WITH子句SAMPLE子句ARRAYJOIN子句JOIN子句LIMITBY子句LIMIT查看SQL执行计划数据查询注意事项：在clickhouse里面不要使用select*这样的语句，

文章目录ClickHouse简介ClickHouse的特点列式存储DBMS的功能多样化引擎高吞吐写入能力数据分区与线程级并行性能对比ClickHouse的安装前期环境准备单机安装数据类型表引擎TinyLogMemoryMergeTreepartitionby

文章目录HDFS用法实施细节配置可选配置选项及其默认值的列表libhdfs3支持的ClickHouse额外的配置限制Kerberos支持虚拟列资料分享系列文章clickhouse系列文章知乎系列文章HDFS

GBASE南大通用分享MergeTree表引擎参数：partitionby：分区键orderby:排序键primarykey:主键sampleby:抽样表达式（如果使用此配置，主键配置也需要声明同样的表达式）settingsindex_granularity:索引力度，默认值是8192，表示每隔8192行数据才生成一条索引settings:index_granularity_bytes：根据每一批

在ClickHouse中，可以使用命令行客户端执行查询。默认情况下，ClickHouse的命令行客户端称为clickhouse-client。

1.背景介绍1.背景介绍ClickHouse是一个高性能的列式数据库管理系统，主要用于实时数据处理和分析。

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。

-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:/

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。