随笔分类 - ClickHouse
摘要：对于ReplacingMergeTree引擎，我们之前讲过在后台合并的时间不定，合并前查询会存在数据不一致问题。 CREATE TABLE study.house ( id String, city String, region String, name String, price Float32,
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摘要：本文介绍多表关联查询优化方式 1. 用IN代替JOIN 当多表查询时，查询的数据仅从一张表出时，可考虑用IN操作而不是JOIN SELECT a.* FROM hits_v1 a WHERE a.CounterID in (SELECT CounterID FROM visits_v1); 2. 多
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摘要：1. Explain查询计划查看 // 查看执行计划，默认值 EXPLAIN PLAN SELECT arrayJoin([6,6,7]) // AST语法树查看 EXPLAIN AST SELECT numbers FROM system.numbers LIMIT 10; // 用于优化语法 E
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摘要：副本集对数据进行完整备份，数据高可用，对于分片集群来说，不管是ES还是ClickHouse是为了解决数据横向扩展的问题，ClickHouse在实际应用中一般配置副本集就好了 1. 编写clickhouse-shard.yml文件 具体代码已上传至gitee,可直接克隆使用 # 副本集部署示例 ver
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摘要：1. 编写clickhouse-replication.yml文件 该代码已上传至gitee,可克隆下来 # 副本集部署示例 version: '3' services: zoo1: image: zookeeper restart: always hostname: zoo1 ports: - 2
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摘要：上篇文章已经创建过表及熟悉了基本语法，本文介绍CK的数据类型以及表引擎的一些分类与作用 1. 数据类型 |类型||||| |-|-|-|-|-| |整型|Int8|Int16|Int32|Int64| |浮点型|Float32|Float64| |Decimal型|Decimal|Decimal32
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摘要：首先我们建表，表引擎我们后续文章在详细介绍，我们首先了解下基本SQL语法 CREATE DATABASE study; CREATE TABLE study.customer ( id UInt8, city String, name String, score Float32, sex Enum8
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摘要：1. 列式存储 采用列式存储时，数据在磁盘上的组织结构为： 1 2 3 张三 李四 王五 18 20 25 好处： 对于列的聚合、计数、求和等统计操作由于列式存储 由于列数据类型相同，更容易数据压缩 由于数据压缩比更好，不仅节省磁盘空间，更便于cache发挥空间 2. DBMS功能完备 几乎覆盖标准
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摘要：本文介绍docker-compose方式部署clickhouse数据库 编写docker-compose.yml文件: version: '3' services: elasticsearch: image: clickhouse/clickhouse-server container_name:
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