随笔分类 - ClickHouse
摘要：clichouse会对数据分区存放，可以提高效率，便于维护磁盘空间。 clickhouse不建议按照条件查询使用delete删除数据。 clickhouse提供了ttl，可以设定数据的生命周期，到了时间，会自动删除数据。 如需维护磁盘使用，clickhouse提供了操作分区的功能。 设定数据库表分区
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摘要：我们知道数据块中的view只是一个逻辑概念，为了便于写查询语句，把底层各个表的结构和字段隐藏，创建一个新的虚拟表，类似于查询语句，在这个结果上再编写新的语句。 clickhouse提供了一个新的功能，materialized view，可以把一个view的数据存放到磁盘，实例化，而不仅仅是虚拟的逻辑
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摘要：在操作clickhouse的时候，会有一些日志被记录下来，日志占用的空间也不少。我们可以设置一下 查询日志 query_log 调用查询语句时，会记录日志，记录sql语句，使用的数据库和表，占用的内存等。 https://clickhouse.com/docs/en/operations/syste
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摘要：[ 169492 ] {} <Error> Application: DB::Exception: Suspiciously many (1416 parts, 0.00 B in total) broken parts to remove while maximum allowed broken
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摘要：clickhouse有几种安装方式，安装包，官方二进制文件，编译 安装包 下载安装包，用对应的命令安装即可 官方二进制文件 如果不支持rpm或者deb的包，可以下载官方的tgz压缩包，下载的时候有几个选项，官方有介绍： clickhouse-common-static — ClickHouse编译的
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摘要：适用场景 大量数据写入和查询，但是修改比较少。对事务不敏感。偶尔数据丢失不敏感。 很多物联网类的应用场景都是如此。 统计城市的气温，一个城市一千个监测点，一分钟统计一次，一千个城市每分钟产生一百万数据，一天就是十四亿条数据。 统计物流车辆位置信息 统计用户网络行为 这些都有着明显的特点，数据量大，大
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