简述ClickHouse是一种流行的列式数据库，对于计算uv、mv、pv等聚合类数据相当友好，所以广泛使用于各类报表场景。本文主要介绍如何使用CloudCanal快速构建一条稳定高效运行的ORACLE到ClickHouse数据同步链路。示例中ORACLE库为PDB模式,ClickHouse为单副本实例。技术点ORACLE源端增量同步技术CloudCanal对于ORACLE源端增量同步采用LogMiner分析redo日志或物化视图/类trigger方式进行。对于前者，我们采用了多种优化方式，将ORACLE源端增量同步做到准确、稳定、性能几个方面的平衡，这些技术包括：采用LogMiner最标准的方
写在前面 Clickhouse从 21.11 版本开始，除了提供类似SqlServer、MySQLCREATEFUNCTION 的自定义函数之外，还有一个用户自定义函数（UDF），与其说是“用户自定义函数”，为了避免混淆，称之为”用户自定义外部函数“更为准确。官方对此功能的解释：ClickHousecancallanyexternalexecutableprogramorscripttoprocessdata.译文：ClickHouse可以调用任何外部可执行程序或脚本来处理数据。可以调用外部程序或脚本来处理数据，这对于数据建模、数据分析等等来说，无疑是杀手锏的存在。开始 示例情景：调用py
写在前面 Clickhouse从 21.11 版本开始，除了提供类似SqlServer、MySQLCREATEFUNCTION 的自定义函数之外，还有一个用户自定义函数（UDF），与其说是“用户自定义函数”，为了避免混淆，称之为”用户自定义外部函数“更为准确。官方对此功能的解释：ClickHousecancallanyexternalexecutableprogramorscripttoprocessdata.译文：ClickHouse可以调用任何外部可执行程序或脚本来处理数据。可以调用外部程序或脚本来处理数据，这对于数据建模、数据分析等等来说，无疑是杀手锏的存在。开始 示例情景：调用py
行业动态ClickHouseCloud正式GA，同时，B轮融资得到进一步增加这是由ClickHouse官方推出云服务，启用新域名：clickhouse.cloud，类似于MongoDB的Atlas服务。目前支持在AWS构建，从Roadmap看，很快会推出GCP和Azure的版本。当前，官方会提供30天300$使用服务，感兴趣的可以去体验一下。另外，同时有消息显示ClickHouse在近期进一步增加了B轮融资的额度。 openGauss社区新成员"兴业银行"加入，在墨天轮中国数据库排名也跃至第三在国内，openGauss在数据库生态建设上应该是独树一帜的。可以说，在生态支持上，openGauss
行业动态ClickHouseCloud正式GA，同时，B轮融资得到进一步增加这是由ClickHouse官方推出云服务，启用新域名：clickhouse.cloud，类似于MongoDB的Atlas服务。目前支持在AWS构建，从Roadmap看，很快会推出GCP和Azure的版本。当前，官方会提供30天300$使用服务，感兴趣的可以去体验一下。另外，同时有消息显示ClickHouse在近期进一步增加了B轮融资的额度。 openGauss社区新成员"兴业银行"加入，在墨天轮中国数据库排名也跃至第三在国内，openGauss在数据库生态建设上应该是独树一帜的。可以说，在生态支持上，openGauss
作者：耿宏宇1表引擎简述1.1官方描述MergeTree系列的引擎被设计用于插入极大量的数据到一张表当中。数据可以以数据片段的形式一个接着一个的快速写入，数据片段在后台按照一定的规则进行合并。相比在插入时不断修改（重写）已存储的数据，这种策略会高效很多。ReplacingMergeTree引擎和MergeTree的不同之处在于它会删除排序键值相同的重复项。数据的去重只会在数据合并期间进行。合并会在后台一个不确定的时间进行，因此你无法预先作出计划。有一些数据可能仍未被处理。尽管你可以调用OPTIMIZE语句发起计划外的合并，但请不要依靠它，因为OPTIMIZE语句会引发对数据的大量读写。1.2本
作者：耿宏宇1表引擎简述1.1官方描述MergeTree系列的引擎被设计用于插入极大量的数据到一张表当中。数据可以以数据片段的形式一个接着一个的快速写入，数据片段在后台按照一定的规则进行合并。相比在插入时不断修改（重写）已存储的数据，这种策略会高效很多。ReplacingMergeTree引擎和MergeTree的不同之处在于它会删除排序键值相同的重复项。数据的去重只会在数据合并期间进行。合并会在后台一个不确定的时间进行，因此你无法预先作出计划。有一些数据可能仍未被处理。尽管你可以调用OPTIMIZE语句发起计划外的合并，但请不要依靠它，因为OPTIMIZE语句会引发对数据的大量读写。1.2本
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
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
