本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的ClickHouse部分补充。

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1.副本副本的目的主要是保障数据的高可用性，即使一台ClickHouse节点宕机，那么也可以从其他服务器获得相同的数据。

在clickhouse20.6版本之前要查看SQL语句的执行计划需要设置日志级别为trace才能可以看到，并且只能真正执行sql，在执行日志里面查看。在20.6版本引入了原生的执行计划的语法。

1常用的SQL命令作用SQL列出所有数据库showdatabases;进入某一个数据库usedbName;列出数据库中所有的表showtables;创建数据库createdatabase[ifnotexists]dbName;删除数据库dropdatabasedbName;创建表create[temporary]table[ifnotexists]tableName[ONCLUSTERcluste

一、环境版本环境版本dockerclickhouse22.3.10.22二、UDF运行速度时快时慢udf配置文件xxx_function.xmltype-可执行类型。

文章目录一建表优化1数据类型1.1时间字段的类型1.2空值存储类型2分区和索引3表参数4写入和删除优化5常见配置5.1CPU资源5.2内存资源5.3存储二CK底层语法优化1count优化2消除子查询重复字段3谓词下推4聚合计算外推5聚合函数消除6删除重复的orderbykey7删除重复的limitbykey8删除重复的USINGKey9标量替换10三元运算优化更多的文章和干货请关注公众号一建表优化

ClickHouse的SQL优化规则是基于RBO(RuleBasedOptimization)，下面是一些优化规则以下规则中使用了ClickHouse官方测试数据集，数据集使用步骤移步这里。

1.数据类型1.1时间字段的类型建表时能用数值型或日期时间型表示的字段就不要用字符串，全String类型在以Hive为中心的数仓建设中常见，但ClickHouse环境不应受此影响。

Clickhouse是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（columnarDBMS）。传统数据库在数据大小比较小，索引大小适合内存，数据缓存命中率足够高的情形下能正常提供服务。

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1表引擎的使用表引擎是ClickHouse的一大特色。可以说，表引擎决定了如何存储表的数据。包括：Ø数据的存储方式和位置，写到哪里以及从哪里读取数据。Ø支持哪些查询以及如何支持。Ø并发数据访问。

Clickhouse使用规范建表规范先看下clickhouse的建表语法：CREATETABLE[IFNOTEXISTS][db.]table_name[ONCLUSTERcluster](name1[

一、Explain查看执行计划在ClickHouse20.6版本之前要查看SQL语句的执行计划需要设置日志级别为trace才能可以看到，并且只能真正执行sql，在执行日志里面查看。

建表优化数据类型时间字段的类型建表时能用数值型或日期时间型表示的字段就不要用字符串,全String类型在以Hive为中心的数仓建设中常见,但ClickHouse环境不应受此影响。

1、ClicHouse语法优化规则ClickHouse的SQL优化规则是基于RBO（RuleBasedOptimization），下面是一些优化规则。

目录1Explain查看执行计划优化sql1.1基本语法1.2案例实操1.2.1查看PLAIN1.2.2AST语法树1.2.3SYNTAX语法优化1.2.4查看PIPELINE2ClickHouse建表优化

1.Explain查询计划查看//查看执行计划，默认值EXPLAINPLANSELECTarrayJoin([6,6,7])//AST语法树查看EXPLAINASTSELECTnumbersFROMsystem.numbersLIMIT10;//用于优化语法EXPLAINSYNTAXSELECTarrayJoin([6,6,7])//查看PIPELINE计划EXPLAINPIPELINESELEC

clickhouse中bitmap的使用对于用户标签及用户，访客跨维度去重统计是十分合适的选择，具有更快的查询效率。

ClickHouse的SQL优化规则是基于RBO(RuleBasedOptimization)，下面是一些优化规则1准备测试用表1）上传官方的数据集将visits_v1.tar和hits_v1.tar上传到虚拟机

1.数据类型1.1时间字段的类型建表时能用数值型或日期时间型表示的字段就不要用字符串，全String类型在以Hive为中心的数仓建设中常见，但ClickHouse环境不应受此影响。

本质上，动态表上的连续查询非常类似于定义物化视图的查询注意事项动态表首先是一个逻辑概念。在查询执行

（重要前提假设：数组，按行储存；对于clickhouse-client-cpp，由于数据是按列存储的，按列遍历的效率更好）数组在内存中是按行储存的，按行遍历时可以由指向数组第一个数的指针一直往下走，就可以遍历完整个数组

目录ClickHouse简介1.什么是ClickHouse：1.1简介：1.2OLAP：1.3列式数据库更适合OLAP场景的原因：2.ClickHouse适用场景：3.ClickHouse本地环境搭建：

个人主页：IT贫道_大数据OLAP体系技术栈,ApacheDoris,Clickhouse技术-CSDN博客私聊博主：加入大数据技术讨论群聊，获取更多大数据资料。

一、引擎分类MergeTree系列LogTree系列集成引擎特定功能引擎适用于高负载任务的最通用和功能最强大的表引擎。可以快速插入数据并进行后续的后台数据处理1.MergeTree2.ReplacingMergeTree3.SummingMergeTree4.AggregatingMergeTree5.CollapsingMergeTree6.VersionedCollapsingMergeTre

ClickHouse表引擎ClickHouse的表引擎是ClickHouse服务的核心，它们决定了ClickHouse的以下行为：1.数据的存储方式和位置。2.支持哪些查询操作以及如何支持。

表引擎作用-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、VersionedCollapsingMer

基本上来说传统关系型数据库（以MySQL为例）的SQL语句，ClickHouse基本都支持，这里不会从头讲解SQL语法只介绍ClickHouse与标准SQL（MySQL）不一致的地方。

文章目录1.概述1.概述Set这个引擎有点特殊，因为它只用在IN操作符右侧，你不能对它selectcreatetabletest.set(idUInt16,nameString)ENGINE=Set;insert

文章目录1.概述M.参考1.概述过数据仓库建设经验的读者一定知道“数据立方体”的概念，这是一个在数据仓库领域十分常见的模型。它通过以空间换时间的方法提升查询性能，将需要聚合的数据预先计算出来，并将结果保存起来。在后续进行聚合查询的时候，直接使用结果数据。AggregatingMergeTree就有些许数据立方体的意思，它能够在合并分区的时候，按照预先定义的条件聚合数据。同时，根据预先定义的聚合函数

文章目录1.概述2.缓冲1.概述Buffer引擎，像是Memory存储的一个上层应用似的（磁盘上也是没有相应目录的）它的行为是一个缓冲区，写入的数据先被放在缓冲区，达到一个阈值后，这些数据会自动被写到指定的另一个表中和Memory一样，有很多的限制，比如没有索引Buffer是接在其它表前面的一层，对它的读操作，也会自动应用到后面表，但是因为前面说到的限制的原因，一般我们读数据，就直接从源表读就好了

Clickhouse表引擎介绍表引擎作用数据如何存储,从哪写入,从哪读取支持哪些查询，以及如何支持。

1表引擎的使用表引擎是ClickHouse的一大特色。可以说，表引擎决定了如何存储表的数据。包括：数据的存储方式和位置，写到哪里以及从哪里读取数据。支持哪些查询以及如何支持。并发数据访问。

如何在Win10的Ubuntu上通过ClickHouse存取行情数据前言一、ClickHouse是什么？

10月20日，数智融，ONE向新——博睿数据2023秋季产品发布会圆满落幕，全新一代一体化智能可观测平台BonreeONE2023秋季正式版焕新发布，重点升级了数据采集、全局拓扑、数据分析、会话回放等多个功能模块，为组织提供了更加轻盈、有序、精准的超智能运维体验。文章信息作者｜博睿数据数智中心大数据负责人-娄志强；本文已被InfoQ发表。背景BonreeONE是博睿数据发布的国内首个一体化智能可观

为什么选择Databend海外某电信面临的主要挑战是随着业务量的增加，传统的Clickhouse+Hive方案在数据存储和处理上开始显露不足。

1整型固定长度的整型，包括有符号整型或无符号整型。整型范围（-2n-1~2n-1-1）：Int8-[-128:127]Int16-[-32768:32767]Int32-[-2147483648:2147483647]Int64-[-9223372036854775808:9223372036854775807]无符号整型范围（0~2n-1）：UInt8-[0:255]UInt16-[0:6553

比如，对于固定报表业务，根据已知的查询语句可以预先将事实表与维度表打平成宽表，充分利用ClickHouse强大的单表查询能力；对于高并发的查询请求，

文章目录什么是ClickHouse？ClickHouse有哪些应用场景？ClickHouse列式存储的优点有哪些？ClickHouse的缺点是是什么？ClickHouse的架构是怎样的？

sudoapt-getinstall-yapt-transport-httpsca-certificatesdirmngrsudoapt-keyadv--keyserverhkp://keyserver.ubuntu.com:80--recv8919F6BD2B48D754echo"debhttps://packages.clickhouse.co

学习内容参考：一套上手ClickHouse-OLAP分析引擎，囊括Prometheus与Grafana_哔哩哔哩_bilibili下为笔记链接，以及全套笔记pdf版本Clickhouse学习笔记（1）—

手动备份参考官网：BackupandRestore|ClickHouseDocs简单来说，就是我们可以通过ALTERTABLE...FREEZEPARTITION...命令为表分区创建一个本地副本，然后这个副本硬链接到

一、介绍cliskhouse官方地址ClickHouse是一个真正的面向列的数据库管理系统(DBMS)，用于查询的在线分析处理(OLAP)。数据按列存储，并且在执行数组（向量或列块）期间存储。

按照clickhouse官网的说明进行安装，贴一下：sudoyuminstallyum-utilssudorpm--importhttps://repo.clickhouse.tech/CLICKHOUSE-KEY.GPGsudoyum-config-manager

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ClickHouse运行时会将一些个自身的运行状态记录到众多系统表中，如下所示：为了直观方便地监控ck的运行情况，使用Prometheus+Grafana的组合来进行监控Prometheus负责收集各类系统的运行指标

该引擎用于监听binlog事件，类似于canal、Maxwell等组件ClickHouse20.8.2.3版本新增加了MaterializeMySQL的database引擎，该database能映射到MySQL

OLAP与ClickHouse基础知识文章目录OLAP与ClickHouse基础知识一、OLAP二、ClickHouse的特点2.1MPP架构的列式存储数据库2.2ClickHouse的表引擎MergeTree2.3CK

更多内容关注微信公众号：fullstack888背景目前业务中有大量实时分析需求，随着数据量的增加，基于行存储的OLTP数据库已经不能满足性能的需求，我们对ClickHouse进行了基础调研与性能摸底，