该系统涵盖了项目管理、合同管理、预警管理、竣工管理、质量管理等多个方面，通过数据字典、编码管理、用户管理、菜单管理等功能实现了系统的全面管理和设置。功能清单如下：首页工作台：待办工作、消息通知、

工程项目管理软件（工程项目管理系统）对建设工程项目管理组织建设、项目策划决策、规划设计、施工建设到竣工交付、总结评估、运维运营，全过程、全方位的对项目进行综合管理工程项目各模块及其功能点清单一、系统管理1、数据字典

官网ClickHouserelease24.1,2024-01-30以毫秒为单位查询数十亿行ClickHouse是用于实时应用和分析的最快、资源效率最高的开源数据库。

一、数据库设计1.数据流程图1.1箭头表示数据流1.2圆或椭圆表示加工1.3双杠表示数据存储1.4方框表示数据的源点或终点2.数据字典描述数据的信息集合，是对系统中使用的所有数据元素的定义的集合3.E-R

项目介绍基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的独居老人物资配送系统，包含了社区档案、老人档案、物资档案、物资配送模块，还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理

一、目的需要用Kettle从Hive的DWS层库表数据增量同步到ClickHouse的ADS层库表中，不过这次的增量判断字段是day字段，不像之前的create_time字段因为day字段需要转换类型，

在很多项目中，都会有数据字典表，前端通过请求后端拿到数据字典表里的数据，一般在页面列表上面状态数据都会是返回的数字，前端需要把数字转换成字典表里对应的数据值，下面写了一个前端写死的数据，stateMap

1.Clickhouse介绍ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)，使用lz4压缩数据，压缩率高。

ClickHouse是由C++编写的列式存储数据库（DBMS），主要用来在线分析处理查询（OLTP），能够用Sql查询生成的实时数据分析报告。

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录1.临时表1.1特征1.2创建一个临时表2.视图2.1普通视图2.2物化视图3.向表中导入导出数据3.1案例1.临时表1.1特征ClickHouse

其他扩展MergeTree系列MergeTree系列表引擎--种类MergeTree系列表引擎包含：MergeTreeReplacingMergeTreeSummingMergeTree（汇总求和功能）AggregatingMergeTree（聚合功能）CollapsingMergeTree（折叠删除功能）VersionedCollapsingMergeTree（版本折叠功能）引擎在这些的基础上还

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录MergeTree系列表引擎前言MergeTree系列表引擎--功能MergeTree系列表引擎--种类1.MergeTree1.1MergeTree建表语句：1.2MergeTree引擎表目录解析查询过程![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/898313841ff64

最强OLAP分析引擎-Clickhouse快速精通一==楼兰==文章目录一、Clickhouse简介1、什么是Clickhouse2、Clickhouse适用场景。

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Integration系列表引擎1HDFS1.1语法1.2示例：2MySQL2.1语法2.2示例：3Kafka3.1语法3.2示例：3.3数据持久化方法Integration系列表引擎ClickHouse

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录可视化工具操作1tabixhttp://ui.tabix.io/2DBeaverhttps://dbeaver.io/download/可视化工具操作1tabixtabix支持通过浏览器直接连接ClickHouse

Clickhouse中最强大的表引擎当属MergeTree（合并树）引擎及该系列（MergeTree）中的其他引擎。MergeTree系列的引擎被设计用于插入极大量的数据到一张表当中。

区别在于，当合并SummingMergeTree表的数据片段时，ClickHouse会把所有具有相同主键的行合并为一行，该行包含了被合并的行中具有数值数据类型的列的汇总值。

第1章Explain查看执行计划第2章建表优化第3章ClickHouse语法优化规则第4章查询优化第5章数据一致性(重点)第6章物化视图第7章MaterializeMySQL引擎第8章常见问题排查

第1章ClickHouse监控概述第2章Prometheus&Grafana的安装第3章ClickHouse配置第4章Grafana集成Prometheus第5章备份及恢复

第一章ClickHouse入门第二章ClickHouse的安装第三章数据类型第四章表引擎第五章SQL操作第六章副本第七章分片集群

1.起源在使用StarRocks之前，短暂的先学习了解过ClickHouse。ClickHouse的起源和StarRocks有很多相似性。

为组织提供开放式元数据管理和治理功能，用以构建其数据资产目录，对这些资产进行分类和管理，形成数据字典。并为数据分析师和数据治理团队提供围绕这些数据资产的协作功能。

目录1数据字典的内容和作用是什么？

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录SQLDDL操作1创建库2查看数据库3删除库4创建表5查看表6查看表的定义7查看表的字段8删除表9修改表9.1添加列9.2删除列9.3清空列9.4给列修改注释9.5修改列类型10给表重命名分区表的DDL操作1.查看分区信息2.卸载分区3.装载分区4.删除分区5.替换分区6.移动分区7.重置分区列SQLDDL操作DDL:Data

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录1.数据库引擎1.1Ordinary默认数据库引擎1.2MySQL数据库引擎MySQL引擎语法字段类型的映射2.ClickHouse

免责说明一、摘要1.1项目介绍基于Vue+SpringBoot+MySQL的城市桥梁道路管理系统，支持管理人员动态维护城市桥梁道路数据，还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理

前言ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库DBMS），使用C语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。

要在项目初始化时将数据字典中的数据加载到Redis中，可以按照以下步骤进行操作：引入Redis依赖：在项目的构建文件（比如pom.xml）中添加Redis相关的依赖项，以便能够使用Redis客户端。

一、关键：RFC4180Parser1、默认情况下，CSVReader使用双反斜线（’\’）作为其转义字符。同时，CSVWriter使用双引号（’“’）作为转义字符。因此，反斜线字符会导致不正确的转义。在读数据时，CSVParser将忽略单个反斜线字符，因为它是转义字符。CSVReader使用CSVParser解析CSV数据。2、OpenCSV还提供了一个严格遵循RFC4180标准的解析器：RFC

当前服务器上创建表(单节点)创建新表具有几种种语法形式，具体取决于用例。默认情况下，仅在当前服务器上创建表。分布式DDL查询作为子句实现，该子句另外描述。语法形式使用显式架构CREATETABLE[IFNOTEXISTS][db.]table_name[ONCLUSTERcluster](name1[type1][NULL|NOTNULL][DEFAULT|MATERIALIZED|EPHEMER

公司这几天让我搭建clickhouse集群，这一周我在公司的角色更像是运维人员搭建集群和服务，一个字干,另外kafka搭建点击这篇，zookeeper集群搭建点击这篇。

查看镜像FROMubuntu:18.04ARGrepository="debhttp://repo.yandex.ru/clickhouse/deb/stable/main/"ARGversion=19.1.13ARGgosu_ver

参考：https://blog.csdn.net/qq_35349114/article/details/1057716741、下载dockerpullyandex/clickhouse-serverdockerpullyandex

Docker部署ClickHouse（单机版）Docker部署ClickHouse测试环境正式环境参考文章Docker部署ClickHouse文章介绍了如何使用Docker部署单机版的ClickHouse

clickhouse是列式存储器docker安装clickhouse如下：拉取clickhouse服务端镜像dockerpullyandex/clickhouse-server运行容器dockerrun-d

前言由于现在居家办公测试环境连接公司的clickhouse需要连接太麻烦且速度很慢，于是乎在测试机自己搭建clickhouse，废话不多说直接开始教程容器clickhouse-server配置拉取clickhouse-server

目录1.创建相关配置目录2.拉取镜像3.查看Networkports|ClickHouseDocs中端口号配置，暂时只需要映射81239000两个端口4.创建临时容器，用以生成配置文件5.将配置文件复制到

目录1.系统环境2.部署clickhouse-server2.1.启动my-clickhouse-server容器实例2.2.创建本地挂载目录2.3.my-clickhouse-server容器的配置文件

第一步：拉取镜像dockerpullclickhouse/clickhouse-server#查看镜像dockerimages第二步：启动镜像dockerrun\-p8123:8123\-p3500:9000

1.服务器部署下载包dockerpullyandex/clickhouse-server服务端dockerpullyandex/clickhouse-client客户端2.启动服务，端口未做修改，外部暴露

拉取clickhouse-server镜像dockerpullyandex/clickhouse-server:21.12.4.1启动临时容器，目的：拷贝容器内配置文件dockerrun-d--rm--

一.拉取镜像#21.8.15.7指定版本dockerpullyandex/clickhouse-server:20.8.19二.修改配置1.启动临时容器，目的：拷贝容器内配置文件dockerrun-d-

Docker/安装包部署ClickHouse一、docker部署1.安装Docker2.拉取ClickHouse镜像2.1选择拉取版本2.2拉取镜像3.启动ClickHouse3.1确定好挂载目录3.2

目录一、摘要1.1项目介绍1.2项目录屏二、功能模块三、使用角色3.1施工人员3.2管理员四、数据库设计4.1用户表4.2分公司表4.3角色表4.4数据字典表4.5工程项目表4.6使用材料表4.7使用材料领用表

转载地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/220172155背景大约在2018年8月份开始正式接触ClickHouse，当时机房没有合适的服务器，就在Azure开了一台虚拟机来部署

一、Clickhouse的特点Clickhouse采用列式存储：列式储存的好处：1对于列的聚合，计数，求和等统计操作原因优于行式存储。

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:DatabaseManagementSystem

ClickHouse简介前言一、行式存储二、DBMS功能三、多样化引擎四、高吞吐写入能力五、数据分区与线程级并行六、场景七、特定版本前言ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录数据类型1.Int2.FloattoFloat32(...)用来将字符串转换成Float32类型的函数toFloat64(...)用来将字符串转换成Float64类型的函数3.DecimaltoDecimal32(value,S):将字符串value转换为Decimal32类型,小数点后有S位。toTypeName(字段)：获

MySQL数据迁移至ClickHouse一、生成测试数据表和数据1.在MySQL创建数据表和数据2.在ClickHouse创建数据表二、生成模板文件1.模板文件内容2.模板文件参数详解2.1全局设置2.2