本文目录0.JabRef是什么1.JabRef安装2.配置Java环境3.JabRef基本使用（在latex中）3.1JabRef语言设置3.2JabRef基本界面3.3使用方法来啦（1）文件->新建库

1.场景分析以Clickhouse、Doris、Starrocks等为代表的mpp分析数据库正在快速的兴起，以其高效查询、跨库整合能力收到广大技术人员的喜爱。

01起源ByteHouse的故事从字节跳动对于先进数据处理和分析的需求开始，这一需求随着公司业务规模的迅速扩张而日益增长，起源是对开源数据库管理系统ClickHouse的改造和增强。

ClickHouse是一个开源的列式数据库管理系统，它专门用于处理大规模数据集。它的设计目标是提供高性能、高可用性和可扩展性，同时保持简单易用的特点。

前言最近研究了下python爬虫，想爬取一些数据存储到clickhouse里，进行分析。由于是新手，搜了好多教程，也踩了好几天的坑，记录一下，防止以后再走弯路。

前言clickhouse设计比较精简，具有强大的数据写入性能、极其高效的查询性能、高效压缩存储，单机部署性能丝毫不逊色于传统的大数据集群。由于使用体验简单直接，使得运维工作同样变的简单。

项目中不少地方使用到ClickHouse，就对它做了一个相对深入一点的了解和研究。并对各种知识点及整理过程中的一些理解心得进行了汇总并分享出来，希望对其他同学能有帮助。

6.clickhouse怎么建表的，什么是分表7.搭建采集过程遇到的问题，关于组件信息8.分桶表和分区表的区别，分桶表的设计未来解决什么问题。9.datax用来干什么的，datax是用什么语言编写的。

ClickHouse会将一个数据片段内所有具有相同主键（准确的说是排序键）的行替换成一行，这一行会存储一系列聚合函数的状态。

小T导读：在使用TDengine的时候，通过官网的技术文档可以学习到建库（database）、建表（table）的各种SQL语句，但是一旦要跟自己的具体业务场景结合，经验不足的朋友可能会不知道到底如何下手

7、DDL在ClickHouse中，DDL语言中修改表结构仅支持Merge表引擎、Distributed表引擎及MergeTree家族的表引擎,SQL中的库、表、字段严格区分大小写。

文章目录1、ClickHouse物化视图2、物化视图vs普通视图3、物化视图的优缺点4、物化视图的用法4.1、基本语法4.2、准备表结构4.3、准备数据4.4、查询结果1、ClickHouse物化视图ClickHouse

前面几篇笔记我们讨论了存储海量行情数据的个人技术方案。它们之所以被称之为个人方案，并不是因为性能弱，而是指在这些方案中，数据都存储在本地，也只适合单机查询。数据源很贵–在这个冬天，我们已经听说，某些上了规模的机构，也在让员工共享万得账号了。所以，共享网络存储，从而只需要一个数据账号，就成为合理的需求。更不必说，集中管理才可能让IT来进行数据维护，而分析师只需要专注于策略就好。那些以讹传讹的解决方案

云原生架构是一种基于云计算、容器化和微服务的架构模式。业内预测，到2025年，预计超过95%的工作负载将迁移到云端，云原生架构成为业务的必需品。背景介绍经过十三年的发展，某快递公司目前C端累计注册用户超2.5亿、P端（专业用户）累计注册快递员及网点经营者超130万、B端累计服务电商企业/泛电商企业/品牌企业/政府与公共组织等客户超250万家；每天快递查询调用量超4亿次、寄件下单量超30万单。公司的

mybatisplus快速入门1.快速入门1.1准备开发环境-idea2019.2.1版第一步：新建工程第二步：导入依赖1.2创建数据库和表创建库表添加数据1.3编写代码进行测试第一步：配置application.yml

作者：杨文DBA，负责客户项目的需求与维护，会点数据库，不限于MySQL、Redis、Cassandra、GreenPlum、ClickHouse、Elastic、TDSQL等等。

一、开源OLAP综述二、开源数仓解决方案三、ClickHouse介绍四、StarRocks介绍五、Trino介绍六、客户案例01开源OLAP综述如今的开源数据引擎多种多样，不同种类的引擎满足了我们不同的需求

1.搭建测试环境dockerpullstarrocks/allin1-ubuntu:2.5.4dockerrun-p9030:9030-p8030:8030-p8040:8040-itdstarrocks/allin1-ubuntu:2.5.4dockerps2.简单测试2.1.使用mysqlclient连接mysql-P9030-h127.0.0.1-uroot--prompt="StarRoc

ClickHousevsStarRocks选型对比面向列存的DBMS新的选择Hadoop从诞生已经十三年了，Hadoop的供应商争先恐后的为Hadoop贡献各种开源插件，发明各种的解决方案技术栈，一方面确实帮助很多用户解决了问题

查阅了一些资料，ClickHouse适合大数据量，高性能的查询。查询和SQL语句很相似，故而做技术调研。以下为一

ClickHousevsStarRocks选型对比面向列存的DBMS新的选择Hadoop从诞生已经十三年了，Hadoop的供应商争先恐后的为Hadoop贡献各种开源插件，发明各种的解决方案技术栈，一方面确实帮助很多用户解决了问题

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比对结论如果只能单机部署的话，clickhouse基本无敌。

ClickHouse（二）学习之OLAP背景在社会发展过程中，随着互联网和移动互联网，未来随着5G对于物联网推动，海量数据的存储和处理遇到的技术挑战会越来越大。

ClickHouse是OLAP（Onlineanalyticalprocessing）数据库，以速度见长。ClickHouse为什么能这么快？

Flume自定义clickhousesinkCommonConf.javapackagecom.tbl.flume.conf;publicclassCommonConf{publicstaticfinalStringTIME_FIELD

Oracle12c创建表空间及用户1.表空间相关内容表空间数据文件容量与DB_BLOCK_SIZE有关，在初始建库时，DB_BLOCK_SIZE要根据实际需要，设置为4K、8K、16K、32K、64K等几种大小

在ClickHouse中处理CSV和TSV数据ClickHouse支持从CSV导入和导出数据。

网上看了很多cdc的方案，说实在的，flink也不好弄，主要是驱动。flinksql中的方案，好不容易弄到了所有的驱动，结果，字段非常难搞，例如uuid对应flink的String，结果执行flinksql的时候，字段类型不对。导入布尔值的时候，提示true不合法，哎，也是醉了！换一个方法，flink-cdc,按网上的配置弄好了，结果，提示找不到驱动，sqlserver都没有。用java写？很直白

常规的关系数据库已经不能满足现有业务需求，于是，装了一个ck玩玩，结果，妥妥的跳坑！安装，首页就是一行语句，curl就可以安装了，确实很简单。写了一个小工具，把整个sqlserver数据导入到ck，速度还不错，每秒2w+，然后做了几个报表的查询脚本，sqlserver291s,ck不到1s,这个差异吓我一跳，快得有点过分！好吧，往里搬运更多的查询功能，打算整个读写分离，结果，导入数据时候默认使用M

在前面我们已经能够点亮LED，参考这篇博文STM32入门第一步—点亮LED灯-CSDN博客看起来虽然过程并不复杂，但在实际的使用中，我们会涉及到许多I/O口和寄存器。如果每次都要查阅参考手册，这不仅工作量大，而且代码也难以理解。为了解决这个问题，我们可以采用以下方法——使用固件库。尽管官方的固件库非常全面，但为了更好地理解底层原理，我们选择使用自己编写的固件库。这样做有助于我们学习如何正确使用固件

说明：所有的代码基于SpringBoot2.0.3版本背景在应用程序启动后，可以自动执行建库、建表等SQL脚本.下文中以要自动化执行people.sql脚本为例说明，脚本在SpringBoot工程中的路径为

本文将介绍ClickHouse中一个非常重要的概念—表引擎(tableengine)。如果对MySQL熟悉的话，或许你应该听说过InnoDB和MyISAM存储引擎。

文章目录1、基本使用2、结合物化视图使用前文回顾：《手摸手带你学ClickHouse》之安装部署《手摸手带你学ClickHouse》之访问接口《手摸手带你学ClickHouse》之导入导出数据《手摸手带你学

MergeTreeMergeTree作为家族最基础的表引擎，提供了数据分区、一级索引和二级索引等功能。对于基础原理，在上一篇文章中已经介绍过了。本节进一步介绍MergeTree家族独有的另外两项能力----数据TTL与存储侧罗TTLMergeTree中可以设置整个列字段或者整张表的TTL.如果到达ttl会将对应列/表删除。ttl的运行原理：如果一张MergeTree表设置了TTL表达式，那么在写入

clickhouse各种表引擎的异同1.表引擎分类引擎分类引擎名称MergeTree系列MergeTree、ReplacingMergeTree、SummingMergeTree、AggregatingMergeTreeCollapsingMergeTree

目录1clickhouse表引擎-合并树系列简介2MergeTree引擎2.1建表语法2.2创建最简单的MergerTree引擎表2.3插入数据2.4查看目录结构2.5指定分区的MergeTree表2.6

前言继续上次关于clickhouse的一些踩坑点，今天讲讲另外一个表引擎——CollapsingMergeTree。这个对于引擎对于数据量较大的场景是个不错的选择。

库管理一、建库语法库：存储表的文件夹mysql>SHOWCREATEDATABASEtarena\G***************************1.row*******************

目录一.Nacos二.MySQL5.7三.Tomcat四.Clickhouse五.Redis六.Zookeeper七.Kafka八.Flink九.Fastdfs十.RabbitMQ十一.Elasticsearch

ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。

建库建表CREATETABLE`account`(`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`name`varchar(20)DEFAULTNULL,`money`doubleDEFAULTNULL

今天开始学习Flink最后一部分FlinkSQL，完了还有不少框架得学：Kafka、Flume、ClickHouse、Hudi、Azkaban、OOzie...有的算是小工具，不费劲，但是学完得复习啊，

1案例1：表管理1.1问题建库练习建表练习修改表练习1.2方案在MySQL50主机完成练习。1.3步骤实现此案例需要按照如下步骤进行。

Clickhousekafka引擎需要结合kafka使用，需要确保已经安装clickhouse和kafka实战环境：Clickhouse-server版本：22.4.5Kafka版本：kafka_2.13

一、表引擎表引擎在ClickHouse中的作用十分关键，直接决定了数据如何存储和读取、是否支持并发读写、是否支持index、支持的query种类、是否支持主备复制等。

文章目录CollapsingMergeTreeVersionedCollapsingMergeTreeAggregatingMergeTreeSummingMergeTreeRelacingMergeTreeReplicationReplicatedMergeTree集成引擎kafka表引擎CollapsingMergeTree官网该引擎继承于MergeTree，并在数据块合并算法中添加了折叠行的

Clickhouse集成hive一、官网介绍：1、clickhouse集成hive、kafka官网介绍：2、clickhouse支持的数据类型：二、创建对应hive的clickhouse表1、利用clickhouse

今天使用seatunnel消费kafkatopic数据写入clickhouseseatunnel：2.1.0spark：2.4.

SQL-DmL--建库建表#创建数据库CREATEDATABASEIFNOTEXISTSmydb;#切换数据库USEmydb;#删除表DROPTABLEIFEXISTSstu;#创建学生表CREATETABL