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如同 DB-Engines 网站上的 Rank 变化曲线一样，ClickHouse 无论是性能表现还是市场普及速度，都可以用“彪悍”两个字来形容。 ClickHouse Rank 增长曲线，数据来源：DB-Engines 在性能方面，ClickHouse 在 OLAP 场景下的性能超越同类产品数倍不止，它允许系统以亚秒级的延迟从 PB 级的原始数据生成报告，服务器吞吐量高达每秒数亿行。 ClickHouse 的崛起标志着专用数据引擎开始取代通用型数据引擎，也标志着大数据的基础设施在技术上已经完备，单一场景
商品搜索统计 商城商品名,搜索成千上万,如何才能实时的获取到当前搜索热度最高的词,或者某一个搜索词排在第几呢? clickhouse ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开
OLAP作为一个我们重度依赖的组件，它的优化也是我们在实际工作和面试中经常遇到的问题。
在之前的一篇文章中，我曾经介绍过如何借助 ClickHouse 的服务日志查看 SQL 执行计划，从而变相达到 EXPLAIN 查询的目的。
导语 | ClickHouse 在近几年是大数据分析引擎界的一匹黑马，从默默无闻到一路起飞，在 DB engine Rank 上进入前50名，成为全球数据引擎界耀眼的一颗明星。在全球范围内，ClickHouse 单表查询比其他引擎要快数倍以上，在过去的4年以来未曾有对手。ClickHouse 为什么会这么快？在实际使用当中如何应用这样一个引擎？还有哪些让人振奋和欣喜的feature将会发布？本文由易观CTO、腾讯云TVP 郭炜在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海
如何在ClickHouse中实现ROW_NUMBER OVER 和DENSE_RANK OVER等同效果的查询，它们在一些其他数据库中可用于RANK排序。
github 地址：https://github.com/DataLinkDC/dlink
实际上算法这块我还是个菜狗 没办法机会难得，不知道下次能不能这么走运 只能硬着头皮上了……!
◆一、为什么讲策略模式 策略模式，应该是工作中比较常用的设计模式，调用方自己选择用哪一种策略完成对数据的操作，也就是“一个类的行为或其算法可以在运行时更改” 我个人的理解是 将一些除了过程不同其他都一样的函数封装成策略，然后调用方自己去选择想让数据执行什么过程策略。常见的例子为根据用户分类推荐不同的排行榜（用户关注点不一样，推荐榜单就不一样） 和单例模式一样，随着时间发展，我不再推荐经典策略模式，更推荐简单策略用枚举策略模式，复杂地用工厂策略模式。下面引入一个例子，我们的需求是：对一份股票数据列表，给出低价
由于存储的特性，选择需要的字段可加快字段的读取、减少数据量。避免采用*读取所有字段。
Apache Flink 1.14 即将来袭，与此同时 Dlink 也带来了最新的进展，试图使 FlinkSQL 更加丝滑。
世界上有两种需求，一种是能做的，另外一种是不能做的；当然按照合理不合理角度，大多数的需求都是合理但能做的，就像本文的需求一样——用可视化的方式，来“窥探” nebula 开源社区中 contributor 同项目的关系，及他们留下的 pr 痕迹。
OLTP系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作，强调事务性。OLAP系统则强调数据分析，强调SQL执行时长，强调磁盘I/O，强调分区。
Elasticsearch-spark-based recommender系统方案的两个关键步骤：
随着互联网、物联网、5G、人工智能、云计算等技术的不断发展，越来越多的数据在互联网上产生，对互联网的运营也开始进入精细化，因此大数据、数据分析、数字营销开始变成每个互联网企业的重点。在做数据分析时有OLAP、OLTP是我们必定会遇到的技术，在介绍OLAP引擎技术选型之前，我们先看看这两个技术分别是什么意思？
在上一章节《你需要的不是实时数仓 | 你需要的是一款强大的OLAP数据库(上)》，我们讲到实时数仓的建设，互联网大数据技术发展到今天，各个领域基本已经成熟，有各式各样的解决方案可以供我们选择。
clickhouse-v22.8.5.29-lts: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/releases/tag/v22.8.5.29-lts
ClickHouse入门学习（一）：https://blog.csdn.net/qq262593421/article/details/119514836
依次将这四个安装包解压，并且每解压一个，执行一下解压文件夹下的install下的doinst.sh脚本
最近由于业务需要，所以研究了一下ClickHouse，也踩了一些坑，在此记录一下。ClickHouse中文文档比较齐全，入门之前建议先看下官方文档，可以减少踩坑和降低学习成本，ClickHouse中文文档地址：https://clickhouse.com/docs/zh/getting-started/tutorial/
ClickHouse是一个开源的，用于联机分析（OLAP）的列式数据库管理系统（DBMS-database manager system）, 它是面向列的，并允许使用SQL查询，实时生成分析报告。ClickHouse最初是一款名为Yandex.Metrica的产品，主要用于WEB流量分析。ClickHouse的全称是Click Stream，Data WareHouse，简称ClickHouse。
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。
chown clickhouse:clickhouse -R /data/clickhouse
在官网中可以看到ClickHouse可以基于多种方式安装，rpm安装、tgz安装包安装、docker镜像安装、源码编译安装等。这里我们使用rpm安装包安装。目前Clickhouse仅支持Linux系统且cpu必须支持SSE4.2指令集，可以通过以下命令查询Linux是否支持：
场景描述：今年有个现象，实时数仓的建设突然就被大家所关注。我个人在公众号也写过和转载过几篇关于实时数据仓库建设的文章和方案。
需要升级到21.7.5.29-2，将下载好的rpm包上传到upgrade目录（创建一个upgrade目录）
ClickHouse集群的搭建和部署和单机的部署是类似的，主要在于配置的不一致，如果需要了解ClickHouse单机的安装设部署，可以看看这篇文章,ClickHouse(03)ClickHouse怎么安装和部署。
初始clickhouse是在一次在字节跳动参加的elasticsearch大会上面知道的，过去无聊在kubernetes集群中搭建过clickhouse但是也没有系统玩过，基本还是无脑的elasticsearch跑，也没有太深入。最近时间还算充足，就想系统跑下这些东西。当然了从简单的开始。
本文会介绍如何安装和部署ClickHouse，官方推荐的几种安装模式，以及安装之后如何启动，ClickHouse集群如何配置等。
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/programs/main.cpp,加载各个不同的Application（也就是组件，来实现不同的功能），代码是2021-06-30下载的最新master代码编译的， 目前最新的release为：
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
什么是ClickHouse？ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
这个数据库系统在集群中可以轻松扩展，因此您的数据可以比真人秀明星的自负心态还要庞大。
《ClickHouse介绍》我们介绍了ClickHouse，学习技术，最重要的，就是实践，通过step by step，来体验下ClickHouse。
ClickHouse 素以社区火爆著称，无论是谁只要在社区里提交了有价值的想法或代码，管理者都会以最快的速度将它实现、上线。这种做法在激励着 ClickHouse 社区贡献的同时也给 ClickHouse 本身带来了无尽的活力，保证了 ClickHouse 在数据查询速度和稳定性方面的远超同行的霸主地位。几乎每一个月就更新一次的 ClickHouse，在过去的 2021 年实现了哪些优秀的功能呢？现在的 ClickHouse 适合在哪些场景下使用呢？未来 ClickHouse 发展的重点又在哪里呢？从 2019 年突然火爆起来的 ClickHouse 作为一匹黑马，在云原生场景下，是一匹能跑长途的黑马，还是仅仅是明日黄花呢？
在构建text-to-sql模型时，高质量的数据和有效的数据流程是必不可少的。目前市面上已经有许多优秀的开源大模型，如ChatLLaMa、Alpaca、Vicuna、以及Databricks-Dolly，Stable Diffution母公司发布的StableLM等
如果您紧跟数据库领域的最新发展，则可能对ClickHouse已经耳熟能详了，它是专为OLAP设计的列式数据库管理系统。ClickHouse由Yandex开发，于2016年开源，这使其成为最新的列式数据库管理系统之一，当前被作为开源数据库被广泛应用。
1、为啥子报这个错误呢，因为我在Clickhouse中使用了Mysql引擎，创建一个数据表。当我使用drop database删除数据库之后，发现删除不掉，然后ctrl+c了，之后再次进入clickhouse客户端就报下面的错误了。
clickhouse-client-19.17.10.1-1.el7.x86_64.rpm clickhouse-common-static-19.17.10.1-1.el7.x86_64.rpm clickhouse-server-19.17.10.1-1.el7.x86_64.rpm clickhouse-server-common-19.17.10.1-1.el7.x86_64.rpm
编辑配置文件/etc/clickhouse-server/config.xml 1、允许远程访问 <listen_host>用于限制来源主机的请求
设计一个拥有云原生编排能力、支持多云环境部署、自动化运维、弹性扩缩容、故障自愈等特性，同时提供租户隔离、权限管理、操作审计等企业级能力的高性能、低成本的分布式中间件服务是真挺难的。
ClickHouse这些年还是比较火的一门技术，是Yandex在2016年6月15日开源的数据分析的数据库。在GitHub上有7000多的星。
Gavin Zhu，携程软件技术专家，负责监控系统运维开发、ES系统运维及Clickhouse技术应用推广及运维工作。
支持非阻塞的DROP TABLE和RENAME TABLE查询和原子的EXCHANGE TABLES t1 AND t2查询。默认情况下使用Atomic数据库引擎。
原文出处：https://bohutang.me/2020/06/05/clickhouse-and-friends-development/
大数据领域对ClickHouse可谓非常的熟悉了。这个最初由俄罗斯的Yandex公司开发并开源的数据仓库，以单表查询快闻名于世，一改传统Hadoop技术栈“笨，重，慢”的特点。很多时候，ClickHouse的性能相对于Hadoop技术栈，性能有百倍的提升。 ClickHouse的查询性能快，不仅仅在老东家Yandex得到了证实，更是征服了世界各地大量的互联网公司，成为了它们数据分析的不二选择。 然而开源版的ClickHouse要想用好并不是很容易。很多企业用ClickHouse不但没有见到它传说中的极速
导读 随着互联网技术的发展，海量数据已经成为公司决策分析的重要来源，ClickHouse有着大数据入门和低学习成本(支持SQL)的优势，故开启了第一篇环境搭建。希望能降低ClickHouse的入门门槛。 环境及工具 Windows10专业版(64位)：Windows其他版本可能会有其他问题，建议使用该环境。 Docker Desktop：可以在Windows环境下运行docker的一款产品。 DBeaver：支持ClickHouse数据库的一款数据库管理工具。 Windows 相关配置 一、启用虚拟化 打
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