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  ClickHouse進(jìn)階（七）：Clickhouse數(shù)據(jù)查詢-1

  進(jìn)入正文前，感謝寶子們訂閱專題、點(diǎn)贊、評(píng)論、收藏！關(guān)注IT貧道，獲取高質(zhì)量博客內(nèi)容！ ??個(gè)人主頁(yè)：含各種IT體系技術(shù),IT貧道_Apache Doris,大數(shù)據(jù)OLAP體系技術(shù)棧,Kerberos安全認(rèn)證-CSDN博客 ??訂閱：擁抱獨(dú)家專題，你的訂閱將點(diǎn)燃我的創(chuàng)作熱情！ ??點(diǎn)贊：贊同優(yōu)秀創(chuàng)作，你

  2024年02月10日

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• 【clickhouse筆記】 查詢表或列的磁盤占用大小

  通過(guò)系統(tǒng)表 system.parts 我們可以查詢MergeTree表的磁盤占用信息，而通過(guò) system_part_columns 表可以查詢具體字段的磁盤占用信息 示例:以下SQL 查詢所有表的 磁盤壓縮大小 和 原始未壓縮磁盤占用、壓縮比等信息 示例:以下SQL 查詢所有表的所有字段的磁盤壓縮大小 和 原始未壓縮磁盤

  2024年02月21日

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  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系列：StarRocks的簡(jiǎn)單試用及與clickhouse的對(duì)比

  StarRocks 與 ClickHouse 是兩款基于 MPP 架構(gòu)的列式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，都可以提供高性能的 OLAP 分析能力。 但是它們?cè)诠δ?、性能和使用?chǎng)景上也有一些區(qū)別。 總結(jié)如下： StarRocks 與 ClickHouse 最大的區(qū)別就在于對(duì)于 join 的處理上 。 ClickHouse 雖然提供了 join 的語(yǔ)義，但使用上對(duì)大表

  2024年02月09日

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• 用ClickHouse 文件表引擎快速查詢分析文件數(shù)據(jù)

  有時(shí)我們需要快速查詢分析文件數(shù)據(jù)，正常流程需要在數(shù)據(jù)庫(kù)中創(chuàng)建表，然后利用工具或編碼導(dǎo)入數(shù)據(jù)，這時(shí)才能在數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢分析。利用ClickHouse文件引擎可以快速查詢文件數(shù)據(jù)。本文首先介紹ClickHouse文件引擎，然后介紹如何快速實(shí)現(xiàn)查詢數(shù)據(jù)文件的方案。 文件表引擎在

  2024年02月13日

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  ClickHouse 存算分離改造：小紅書(shū)自研云原生數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)踐

  ClickHouse 作為業(yè)界性能最強(qiáng)大的 OLAP 系統(tǒng)，在小紅書(shū)內(nèi)部被廣泛應(yīng)用于廣告、社區(qū)、直播和電商等多個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域。然而，原生 ClickHouse 的 MPP 架構(gòu)在運(yùn)維成本、彈性擴(kuò)展和故障恢復(fù)方面存在較大局限性。為應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，小紅書(shū)數(shù)據(jù)流團(tuán)隊(duì)基于開(kāi)源 ClickHouse 自主研發(fā)了云原生實(shí)時(shí)數(shù)

  2024年02月09日

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• clickhouse數(shù)據(jù)庫(kù) 使用http 方式交付查詢sql

  今天使用clickhouse 的HTTP 方式進(jìn)行查詢語(yǔ)句 clickhouse? 服務(wù)? 搭建在192.168.0.111 上面 那么我們?nèi)绾慰焖俚娜ゲ樵兡? ?如下 我們可以使用curl 功能 或者直接在瀏覽器上輸入對(duì)應(yīng)的查詢命令? 如下： 說(shuō)明： 前面的IP 是我們clickhouse所在的服務(wù)器IP底子 端口? ? ? 8123 ? ? 默認(rèn)的H

  2024年01月25日

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• mysql、clickhouse查詢數(shù)據(jù)庫(kù)所有的表以及字段信息

  mysql查詢數(shù)據(jù)庫(kù)所有的表以及字段信息 SELECT ?? ?table_schema 數(shù)據(jù)庫(kù)名, ? table_name 表名, ? COLUMN_NAME 列名, ? COLUMN_TYPE 數(shù)據(jù)類型, ? DATA_TYPE 字段類型, ? CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH 長(zhǎng)度, ? IS_NULLABLE 是否為空, ? COLUMN_DEFAULT 默認(rèn)值, ? COLUMN_COMMENT 備注? FROM ?INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS where -- tab

  2024年02月08日

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  【大數(shù)據(jù)進(jìn)階第三階段之ClickHouse學(xué)習(xí)筆記】ClickHouse的簡(jiǎn)介和使用

  ClickHouse是一種 列式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（DBMS） ，專門用于 高性能數(shù)據(jù)分析 和 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 應(yīng)用。它是一個(gè)開(kāi)源的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，最初由俄羅斯搜索引擎公司Yandex開(kāi)發(fā)，用于滿足 大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和報(bào)告的需求 。 開(kāi)源地址：GitHub - ClickHouse/ClickHouse: ClickHouse? is a free analytics DBMS for bi

  2024年02月03日

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  clickhouse優(yōu)化使用clickhouse-keeper替代zookeeper

  ClickHouse Keeper 是 ZooKeeper 的替代品，與 ZooKeeper 不同，ClickHouse Keeper 是用 C++ 編寫(xiě)的，并使用 RAFT 算法實(shí)現(xiàn)，該算法允許對(duì)讀寫(xiě)具有線性化能力。 clikhouse-keeper目的在于替換zookeeper，使用clickhouse后，服務(wù)器性能，提升了一大截，只需要在配置zookeeper的地方，改成clickhouse-keeper即

  2024年02月17日

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  clickhouse join查詢算法

  算法對(duì)比： 使用方法： 每個(gè)算法試試測(cè)試一下性能，如果沒(méi)效果，考慮一下寬表。

  2024年01月16日

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