一、背景介绍 数据驱动理念已被各行各业所熟知，核心环节包括数据采集、埋点规划、数据建模、数据分析和指标体系构建。在用户行为数据领域，对常见的多维数据模型进行信息提炼和模型整合，可以形成一套常见的数据分析方法来发现用户行为的内在联系，能更好洞察用户的行为习惯和行为规律，帮助企业挖掘用户数据的商业价值。 行业内最早可追溯到GoogleAnalytics埋点分析工具，国内较早开始这方面研究的是百度大数据分析平台；随着15年后国内大数据兴起，神策的用户行为分析平台、GrowthingIO的增长平台等独立数据分析平台公司相继成立；18年后一些发展较快的大厂经过几年数据积累也有了自己的分析平台，例如美团点

ClickHouse高级目录ClickHouse高级1.执行计划1.1基本语法1.2案例实操1.2.1新版本1.2.2老版本2.建表优化2.1数据类型2.1.1时间字段类型2.1.2空值存储类型2.2分区和索引2.3表参数2.4写入和删除优化2.5常见配置2.5.1CPU资源2.5.2内存资源2.5.3存储3.语法优化3.1COUNT优化3.2消除子查询重复字段3.3谓词下推3.4聚合计算外推3.5聚合函数消除3.6删除重复的orderbykey3.7删除重复的limitbykey3.8删除重复的usingkey3.9标量替换3.10三元运算优化4.查询优化4.1单表查询4.1.1PREWHE

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 你想要的ClickHouse优化，都在这里。ClickHouse是OLAP（Onlineanalyticalprocessing）数据库，以速度见长[1]。ClickHouse为什么能这么快？有两点原因[2]：架构优越列式存储索引数据压缩向量化执行资源利用关注底层细节但是，数据库设计再优越也拯救不了错误的使用方式，本文以MergeTree引擎家族为例讲解如何对查询优化。ClickHouse查询执行过程⚠️本节基于ClickHouse22.3版本分析clickhouser-server启动后会在while循环中等待请求，接收到查询后会调用executeQueryImpl()行数构建AST、优化

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目录建表折叠数据算法资料分享参考文章该引擎继承于MergeTree，并在数据块合并算法中添加了折叠行的逻辑。CollapsingMergeTree会异步的删除（折叠）这些除了特定列Sign有1和-1的值以外，其余所有字段的值都相等的成对的行。没有成对的行会被保留。因此，该引擎可以显著的降低存储量并提高SELECT查询效率。简单来说就是，clickhouse会自动的合并有效和无效的数据，减少数据存储，并减少update所产生的性能消耗。具体的逻辑，下面介绍。建表CREATETABLE[IFNOTEXISTS][db.]table_name[ONCLUSTERcluster](name1[type

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1需求分析1.1分析压测对象1）什么是ClickHouse和ElasticsearchClickHouse是一个真正的列式数据库管理系统（DBMS)。在ClickHouse中，数据始终是按列存储的，包括矢量（向量或列块）执行的过程。只要有可能，操作都是基于矢量进行分派的，而不是单个的值，这被称为«矢量化查询执行»，它有利于降低实际的数据处理开销。Elasticsearch是一个开源的分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，它的底层是开源库ApacheLucene。它可以被这样准确地形容：一个分布式的实时文档存储，每个字段可以被索引与搜索一个分布式实时分析搜索引擎能胜任上百个服务节点的扩

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什么是热点问题？在我们生活中，定义是：比较受广大群众关注或者欢迎的新闻或者信息或指某时期引人注目的地方或问题。这里我们要讲的是技术的热点问题，SLB的热点问题，Redis的热点问题，Mysql的热点问题，分布式数据库集群的热点问题等，这类技术热点问题并不是所谓的引人注目的问题而是服务请求过多，流量集中的问题。SLB定义：服务器负载均衡（ServerLoadBalancing），实现多个服务器之间的负载均衡。主流软件负载均衡有：1：LVS，2：Nginx，3：HAProxy1LVS（1）工作在网络4层，通过VRRP协议(仅作代理之用)，具体的流量是由linux内核来处理，因此没有流量的产生。（2