SummingMergeTree引擎继承自MergeTree。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。如果主键的组合方式使得单个键值对应于大量的行，则可以显著的减少存储空间并加快数据查询的速度。
ClickHouse与常用的关系型数据库MySQL或Oracle的数据类型类似，提供了丰富的数据类型支持。
ClickHouse是一款开源的分布式列式存储数据库管理系统，广泛用于大型数据分析和数据仓库场景。作为一种列式存储数据库，ClickHouse采用了一些高效的数据结构来实现主键索引，并通过一系列优化技术来提升查询性能。本文将介绍ClickHouse主键索引的存储结构以及一些查询性能优化方法。
ClickHouse是一个开源的，面向列的MPP架构数据分析数据库（大规模并行处理），由俄罗斯Yandex为OLAP和大数据用例创建。
笔者在近一两年接触了Clickhouse数据库，在项目中也进行了一些实践，但一直都没有一些技术文章的沉淀，近期打算做个系列，通过一些具体的场景将Clickhouse的用法进行沉淀和分享，供大家参考。
日常交互式查询中，95% 查询访问近几天的数据，剩下 5% 的跑一些长周期批处理任务。我们可以通过阶梯式多层存储，将最新的热点数据放在高性能介质如 SSD，旧的历史数据放在廉价的机械硬盘中。此外，将数据存在多个存储设备中，以扩展服务器的存储能力，clickhouse 也能够自动在不同存储设备之间移动数据。
ClickHouse入门学习（一）：https://blog.csdn.net/qq262593421/article/details/119514836
第1章 ClickHouse的前世今生 在大量数据分析场景的解决方案中，传统关系型数据库很快就被Hadoop生态所取代 传统关系型数据库所构建的数据仓库，被以Hive为代表的大数据技术所取代 数据查询分析的手段也层出不穷，Spark、Impala、Kylin等百花齐放 1.1 传统BI系统之殇 企业在生产经营的过程中，并不是只关注诸如流程审批、数据录入和填报这类工作。站在监管和决策层面，还需要另一种分析类视角，例如分析报表、分析决策等。而IT系统在早期的建设过程中多呈烟囱式发展，数据散落在各个独立的系统之内
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何使用 Datagen Connector 模拟生成客户视频点击量数据，并利用滚动窗口函数对每分钟内客户的视频点击量进行聚合分析，最后将
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。
可以访问select子句中的列字段，并调用函数做进一步处理，处理之后的数据可以在select子句中继续使用。
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
ClickHouse中支持在创建数据库时指定引擎，目前比较常用的两种引擎为默认引擎和MySQL数据库引擎。
ClickHouse也支持Having子句，需要与group by 同时出现，不能单独使用，它能够在聚合计算之后实现二次过滤数据。操作如下：
导语 | 在百花齐放的交互式分析领域，ClickHouse 绝对是后起之秀，它虽然年轻，却有非常大的发展空间。本文将分享 PB 级分析型数据库 ClickHouse 的应用场景、整体架构、众多核心特性等，帮助理解 ClickHouse 如何实现极致性能的存储引擎，希望与大家一起交流。文章作者：姜国强，腾讯实时检索研发工程师。
ClickHouse提供了许多与外部系统集成的方法，包括一些表引擎。这些表引擎与其他类型的表引擎类似，可以用于将外部数据导入到ClickHouse中，或者在ClickHouse中直接操作外部数据源。
数据字典是ClickHouse提供一种非常简单、实用的存储媒介，他以键值和属性映射的形式定义数据。字典中的数据会主动或者被动加载到内存并支持动态更新。由于字典数据常驻内存的特性，所以非常适合保存常量或经常使用的维度表数据，以避免不必要的JOIN查询。
在ClickHouse基础课程中我们知道可以使用两种方式通过ClickHouse可以操作MySQL数据库，分别使用使用 MySQL数据库引擎和MySQL表引擎。
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。其中基础类型使ClickHouse具备了描述数据的基本能力，而另外两种类型则使ClickHouse的数据表达能力更加丰富立体。
在ClickHouse中，HAVING子句用于对查询结果进行条件过滤。它用于在GROUP BY子句之后对聚合结果进行筛选。
我们在Cloudflare的一个大规模数据基础架构挑战是为我们的客户提供HTTP流量分析。我们所有客户都可以通过两种方式使用HTTP分析：
编辑部原创 编译：wally21st、 西西 未经允许，不得转载 Tutorial 对于一些私募、投资机构和个人来说，量化投资研究、回测离不开数据的支持。当数据量达到一定数量，如A股所有频率和种类的数据等等。这时候需要的是对数据有效的储存和管理。今年6月才开源的数据库ClickHouse，为我们提供了福音。ClickHouse来自俄罗斯，又是刚刚开源，社区也是俄语为主。因此，大家对它并不是很熟悉，用的人也不是很多。 我们对比一下他的速度 一个字 快 上面是100M数据集的跑分结果：ClickH
随着现在业务开展，几个业务系统的数据量开始急剧膨胀。之前使用了关系型数据库MySQL进行了一次数据仓库的建模，发现了数据量上来后，大量的JOIN操作在提高了云MySQL的配置后依然有点吃不消，加之开发了一个基于关系型数据库设计的标签服务，日全量标签数据（无法避免的笛卡尔积）单表超过5000W。目前采取了基于用户ID分段配合多进程处理的方式暂时延缓了性能的恶化，但是考虑到不远将来，还是需要做一个小型的数据平台。Hadoop的那套体系过于庞大，组件过多，硬件和软件的学习成本比较高，不是一朝一夕可以让小团队的所有成员掌握。考虑到这么多因素的前提下，需要调研ClickHouse这项黑科技，看看使用他能不能突围困局。
https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/
批量写入clickhouse出错，内存溢出，报错信息如下： 2021-07-20 13:59:14.291 INFO 12719 --- [pool-9-thread-1] c.t.r.c.c.consumer.ClickHouseConsumer : ------>>>>>>The 10 times write,Receive messages size is 74593 2021-07-20 13:59:24.401 INFO 12719 --- [pool-8-thread-1] c.t.r
官网说明:https://clickhouse.tech/docs/zh/sql-reference/data-types/nullable/
ClickHouse字典中的字典关键字用于定义和配置字典。字典是ClickHouse中的一个特殊对象，它存储了键值对数据，并提供了一种在查询中使用这些数据的高效方式。
Insert data from a file in specified format:
Clickhouse在OLAP查询场景下有显著的性能优势，但Clickhouse在大表join查询的场景下，性能表现并不是很好，因此在实际业务场景需要多表计算时，往往是通过in+子查询的方式代替join查询，以提升查询性能。
基础类型只有数值、字符串和时间三种类型，没有 Boolean 类型，但可以使用整型的 0 或 1 替代。ClickHouse 的数据类型和常见的其他存储系统的数据类型对比:
ClickHouse是一种高性能、分布式的列式数据库管理系统，被广泛应用于大数据领域。在使用ClickHouse进行数据存储和处理时，了解其数据类型和函数大小写敏感性是非常重要的。本文将深入探讨ClickHouse的数据类型以及函数在不同情况下的大小写敏感性。
将 55 行的 替换为 <password_sha256_hex> 密码密文 </password_sha256_hex> 不需要重启即可登录
官方网站：https://clickhouse.com/docs/zh/engines/table-engines/
Prometheus 中的一些关键设计，比如注重标准和生态、监控目标动态发现机制、PromQL等。
表引擎决定了如何存储表的数据。表引擎的使用方式就是必须显式在创建表时定义该表使用的引擎，以及引擎使用的相关参数
作者：oliverdding，腾讯 CSIG 测试开发工程师 你想要的 ClickHouse 优化，都在这里。 ClickHouse 是 OLAP（Online analytical processing）数据库，以速度见长[1]。ClickHouse 为什么能这么快？有两点原因[2]： 架构优越 列式存储 索引 数据压缩 向量化执行 资源利用 关注底层细节 但是，数据库设计再优越也拯救不了错误的使用方式，本文以 MergeTree 引擎家族为例讲解如何对查询优化。 ClickHouse 查询执行过程 ⚠️
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。我们可以在system.data_type_families表中检查数据类型名称以及是否区分大小写。这个表中存储了ClickHouse支持的所有数据类型。
批量插入时，这一批数据是按照天分区的，一批数据里的日期跨度为一年，也就是单次插入可能产生365个分区，导致后台异步合并数据出现问题。 解决方案：单批次写入数据，要控制分区数量。
2、默认情况下，ClickHouse使用的是原生的数据库引擎Ordinary（在此数据库下可以使用任意类型的表引擎，在绝大多数情况下都只需使用默认的数据库引擎）。当然也可以使用Lazy引擎和MySQL引擎，比如使用MySQL引擎，可以直接在ClickHouse中操作MySQL对应数据库中的表。假设MySQL中存在一个名为Clickhouse的数据库，可以使用下面的方式连接MySQL数据库。
◆ ClickHouse概念 clickhouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)，由俄罗斯最大的搜索公司Yandex开发，于2016年开源，采用c++开发。 ◆ OLAP 和 OLTP 这两个概念 OLAP（On-Line Analytical Processing）：联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing),仓库型数据库，主要是读取数据，做复杂数据分析（多维），侧重技术决策支持，提供直观简单的结果,开源OLAP引擎包含Hive、Sp
这些字典在ClickHouse中提供了各种功能，如数据分布、数据合并、数据缓存、数据存储方式和数据转换等。可以根据具体需求选择合适的字典，并使用相应的语句进行定义和关联。
最近周末比较忙，卷的有点累，上周的文章掉了链子，这周赶一篇。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：
用过 HBase 的同学应该都知道，当批量导入数据的时候，可以利用 Spark 这样的计算引擎，直接将数据生成 HFile 一次性导入到 HBase，既有效地分离了 HBase 的计算压力，又实现了高效的数据导入。
创建kafka_readings用于接收Kafka的数据，登录到ClickHouse并执行以下SQL
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。
最近有位网友与我聊天，他是一名 DBA，问我在 ClickHouse 中有没有一些能够 “安家立命” 的运维 SQL 语句。我想对于这个问题很多朋友都会有兴趣，所以就在这里做一个简单的分享。
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。
在4.28号的线上 Meetup 中，朵夫介绍了 ClickHouse 的一项新特性，即基于角色的RBAC权限功能，当时我就觉得这将会是一项实用的功能。
Google Analytics 无处不在，对于大多数营销功能的统计报告至关重要。作为加入 ClickHouse 之前没有营销分析经验并发现自己定期以博客形式贡献内容的人，我长期以来一直认为 Google Analytics (GA4) 提供了一种快速、无缝的方式来衡量网站。因此，当我们负责报告我们内容策略的成功情况并确保我们制作的内容与您（我们的用户）相关时，GA4 似乎是一个明显的起点。
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