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算法小生
创建于2022-10-21
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ClickHouse系列学习
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9.ClickHouse系列之数据一致性保证
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。 查询结果如下: 1,上海,静安,场中小区,61000,2022-06-01 00:00
8.ClickHouse系列之查询优化(二)
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 2. 多表JOIN小表在右 右表关联时被加载到内存与左表进行对比,所以多
7.ClickHouse系列之查询优化(一)
1. Explain查询计划查看 2. 建表优化 2.1 数据类型 时间字段类型:建表时能用数值型或日期时间表示的字段就不要用字符串。虽然ClickHouse底层将DateTime存储为时间戳Long
6.ClickHouse系列之配置分片集群
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clickhou
5.ClickHouse系列之配置副本集
1. 编写clickhouse-replication.yml文件 该代码已上传至gitee,可克隆下来 其中config.d目录下ck_zk.xml配置如下 对于config.xml主要新增以下三行
4.ClickHouse系列之数据类型与表引擎介绍
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
3.ClickHouse系列之SQL操作
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 1. Insert操作 对于clickhouse在插入时一般大批量数据插入,演示仅仅插入几条数据 2. Update与Dele
2.ClickHouse系列之特点介绍
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
1.ClickHouse系列之Docker本地部署
本文介绍docker-compose方式部署clickhouse数据库 编写docker-compose.yml文件: 启动后,使用datagrid工具,连接127.0.0.1:18123即可 欢迎关