错误修复：如果其中一个参数是常量而另一个不是，则修复dictGet...了类型字典的函数错误range。＃3751修复了导致netlink:'...':attributetype1hasaninvalidlength在Linux内核日志中显示消息的错误，该错误表现在相当新的Linux内核上。＃3749修复了empty从类型参数执行函数时的段错误FixedString。＃3703修复了具有较大设置值

2.服务层这一层主要完成了大多数的核心服务功能，如SQL接口，SQL解析器，查询优化器、缓存、内置函数执行、所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，比如DM

执行计划是SQL语句的执行方式，由查询优化器为语句设计的执行方式，交给执

高可用的目标都需要优秀架构理念辅助.所以本人尝试编写架构系列文章,去剖析市面上那些经典优秀的开源项目,学习优秀的架构理念来积累架构设计的经验与思考,在后续日常工作中遇到相同问题时能有更深一层的认知.本章以实时OALP引擎Clickhouse

在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配，Mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询（>、5andd=6如果建立(abcd)顺序的索引,d就用不到索引了，如果建立(abdc)的索引则都可以用到索引，其中abd的顺序可以任意调整，因为查询优化器会重新编排

RelationalAlgebraisthelanguagetodescribeoperationsinrelationalDBMShelpsunderstandingofQueryexecution,andparticularlyQueryoptimisation.关系代数是描述关系DBMS中操作的语言，有助于理解查询执行，特别是查询优化

文章目录主要框架版本选型集群服务器规划实时架构架构的选择分层分析FlinkCDC的选取旁路缓存优化异步查询优化先看项目成品的效果GitHub地址：https://github.com/GTyingzi/

要搞明白查询优化背后的原理，就必须深入MySQL的底层去一探究竟，而且事务、锁等的原理也要求我们必须深入底层。InnoDB记录存储结构和索引页结构InnoDB是一个将表中的数据存储到

此外，FlinkTableAPI和SQL是高效优化过的，它集成了许多查询优化和算子优化。但并不是所有的优化都是默认开启的，因此对于某

1.项目结构2.pom文件4.0.0com-wudl-ckflink-connector-clickhouse13.5jarFlinkConnectorClickHouse1.81.13.52.12.12.120.3.2

1.场景2.版本mysqlflinkclickhouse5.7.20-logflink-1.13.120.11.4.135.7.20-logflink-1.13.220.11.4.135.7.20-logflink

Clickhouse通过jdbc连接phoenix获取hbase数据(clickhouse-jdbc-bridge组件基于配置)部署请参考Clickhouse通过jdbc连接获取Mysql/Oracle

适用范围：flink1.11.0及之后版本，包名为flink-connector-jdbc编辑pom.xml中的小节添加依赖。org.apache.flinkflink-table-planner-blink_${scala.binary.version}${flink.version}providedorg.apache.flinkflink-table-api-scala-bridge_${s

如何通过JDBC将mysql导入Clickhouse1.部署clickhouse-jdbc-bridgeclickhouse-jdbc-bridge是通过jdbc将Clickhouse与其他数据沟通的桥梁

表引擎的作用是什么决定表存储在哪里以及以何种方式存储支持哪些查询以及如何支持并发数据访问索引的使用是否可以执行多线程请求数据复制参数表引擎分类引擎分类引擎名称MergeTree系列MergeTree、ReplacingMergeTree、SummingMergeTree、AggregatingMergeTreeCollapsingMergeTree、VersionedCollapsingMerge

文章目录背景一方案选取二clickhouse-jdbc-bridge的下载和安装三数据表的创建和导入背景需求要把oracle中的数据导入到clickhouse中，使用clickhouse的jdbc表引擎

目录前置要求注意事项单机搭建1创建目录2启动docker镜像服务3使用client连接clickhouse服务4查询clickhouse状态集群搭建1添加配置文件配置文件目录结构conf目录下文件文件内容

.概述2.背景信息2.1背景信息3.Flink1.10.1+flink-jdbc3.2准备表4.Flink1.11.0+flink-connector-jdbc4.1准备数据4.2改造5.flink-clickhouse-sink5.1

使用JDBC将应用程序连接到ClickHouse本质上是用jdbcjar包来连接clickhouse新建目录来测试JDBC[root@onlyck]#mkdir-p/data/ck/hello-clickhouse-java-app

使用JDBC将ClickHouse连接到外部数据源使用JDBCBridge单独新建一个安装JDBCBridge的目录[root@onlyck]#mkdir/data/ck/ck-jdbc-bridge/

1、场景kafka日志数据从kafka读取1、关联字典表：完善日志数据2、判断日志内容级别：多路输出低级：入clickhouse高级：入clickhouse的同时推送到kafka供2次数据流程处理。

clickhousejdbcjar包下载地址：Releases·ClickHouse/clickhouse-jdbc-bridge·GitHub顺便记录一个坑：当java版本过低时，使用jmeter连接

重构之后（1.11.0以及之后版本），包名为flink-connector-jdbc.Flink1.11.0以及之后版本需要采用flink-connector-jdbc+DataStream的方式写入数据到ClickHouse

1、简介clickhouse-jdbc-bridge：是clickhouse提供的一个jdbc组件，用于通过JDBC的方式远程访问其他数据库表。

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背景ck可以用过clickhouse-jdbc-bridge技术来直接访问各数据库安装配置需要准备的文件clickhouse-jdbc-bridgehttps://github.com/ClickHouse

目录1.什么是ClickHouse1.1OLAP场景的关键特征1.2列式数据库更适合OLAP场景的原因1.2.1输入/输出1.2.2CPU2.ClickHouse的特点2.1列式存储2.2数据压缩2.3

流程nignx日志(json)–>filebeat–>kafka–>clickhouse–>grafananginx日志转jsonlog_formatjson'{"access_time":"$time_iso8601

ElasticSearch是一种基于Lucene的分布式全文搜索引擎，携程用ES处理日志，目前服务器规模500+，日均日志接入量大约200TB。随着日志量不断增加，一些问题逐渐暴露出来：一方面ES服务器越来越多，投入的成本越来越高；另一方面用户的满意度不高，日志写入延迟、查询慢甚至查不出来的问题一直困扰着用户；而从运维人员的角度看，ES的运维成本较高，运维的压力越来越大。一、为什么选择ClickH

在《快速上手ClickHouse》一文中，我们介绍了ClickHouse的基础使用。

问题及追踪对于生产环境，尤其是配置较低的生产环境，一定要注意资源的使用今天就遇到一个问题，服务器磁盘接近满了，部署的平台服务异常，无法提供服务简单说一下客户环境：客户只有老的Windowsserver服务器，没有经费采购新的服务器，根据客户接入设备数量和用户数量等条件，我们决定就在这台Windows机器上部署平台我们在服务器里使用VirtualBox装了CentOS虚拟机，部署平台服务。初始给虚拟

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

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

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

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。

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

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1.分页查询优化示例表：CREATETABLE`employees`(`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`name`varchar(24)NOTNULLDEFAULT''

MySQL查询优化是指通过调整查询语句、优化表结构、使用索引等方式，提高查询性能的过程。

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

因为工作中接触到Presto，研究它对理解SQLParser、常见算子的实现（如SQL中tablescan,join,aggregation）、资源管理与调度、查询优化（如向量化执行、动态代码生成）、大数据下各个组件为何适用不同场景等

文章目录前言Ingress日志介绍为什么选择ClickHouse日志数据pipeline架构ClickHouseschema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

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

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

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。

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

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

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。