面向OLTP核心场景的里程碑版本，OceanBase刚刚更新：OceanBase4.2.1LTS。这是首个长期支持、可规模化使用的一体化数据库，具备OLTP完整的核心功能。图片而且性能更强——TP性能是3.2版本的1.9倍；AP性能是3.2版本的2.7倍。更低的容灾成本——仲裁无损容灾，2个副本实现RPO=0。什么概念？意味着通过仲裁机制和2个副本，数据库宕机后立马恢复，不会遭到任何数据丢失。除此之外，发布会现场还释放了一个惊喜彩蛋！那就是列存能力上的最新进展：OceanBase列存实验室版本展示。在与业界业内顶流列存数据库ClickHouse跑分PK中，结果不仅性能处于同一水平，甚至还快了那
目录1Explain查看执行计划优化sql1.1基本语法1.2案例实操1.2.1查看PLAIN1.2.2AST语法树1.2.3SYNTAX语法优化1.2.4查看PIPELINE2ClickHouse建表优化2.1数据类型2.1.1时间字段的类型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3ClickHouse语法优化规则3.1准备测试用表3.2COUNT优化3.3消除子查询重复字段3.4谓词下推3.5聚合计算外推3.6聚合函数消除3.7删除重复的orderbykey3.8删除重复的limitbykey3
目录前言： 一.配置环境1.安装clickhouse驱动2.配置clickhouse环境二.spark集成clickhouse 直接上代码，里面有一些注释哦！ 前言：在大数据处理和分析领域，Spark是一个非常强大且广泛使用的开源分布式计算框架。而ClickHouse则是一个高性能、可扩展的列式数据库，特别适合用于实时分析和查询大规模数据。将Spark与ClickHouse集成可以充分发挥它们各自的优势，使得数据处理和分析更加高效和灵活。 一.配置环境1.安装clickhouse驱动在idea中的maven中安装依赖包ru.yandex.clickhouseclickhouse-jdbc0.3
一、开发环境OpenJDK版本>=17ClickHouse：20.7+ 1、支持的数据类型FormatSupportCommentAggregatedFunction❌limitedto groupBitmap,andknowntohaveissuewith64bitbitmapArray(*)✅Bool✅Date*✅DateTime*✅Decimal*✅SEToutput_format_decimal_trailing_zeros=1 in21.9+forconsistencyEnum*✅canbetreatedasbothstringandintegerGeoTypes✅Point,Rin
本文字数：9491；估计阅读时间：24 分钟作者：ClickHouse中国Meetup活动：首届ClickHouse官方Meetup活动正式开放报名，文末扫码报名！作为世界上最快的实时分析数据库，许多ClickHouse的工作负载涉及大量的一次性写入数据，且并不经常修改数据（例如，由IoT设备生成的遥测事件，或电商网站产生的客户点击）。虽然这些数据通常是不可变的，但作为那些在分析过程中提供上下文的数据集（例如，基于设备或客户ID的查找表），可能就需要修改了。在历史上，根据您不同的目标和性能需求，ClickHouse提供了多种更新和删除数据的方法。本文的其余部分描述了每种方法及其权衡考虑，以及与
测试验证环境：docker容器化部署的4节点2分片和2副本（centos7+clickhouse22.1.3）172.17.0.6clickhouse01172.17.0.7clickhouse02172.17.0.8clickhouse03172.17.0.9clickhouse04（故障节点）172.17.0.10clickhouse04（替换节点）节点重做一般情况，节点操作系统重装或者硬盘故障节点重做处理情况一般都是两副本以上的集群，所以可以直接同步另一个副本节点的配置，拷贝过来，节点正常安装服务进程需要的拷贝的东西有一下几点：1、配置文件（config.xml、users.xml），需
1.ETCDKeeper轻量级etcdweb客户端项目地址：https://github.com/evildecay/etcdkeeperLightweightetcdwebclient.Supportetcd2.xandetcd3.x.Theserverusestheetcdgoclientinterface,andtheservercompileswiththeetcdclientpackage.Basedeasyuiframeworktoachieve(easyuilicenseeasyuiwebsite).Docker镜像：https://hub.docker.com/r/evilde
译者|布加迪审校|重楼从一个OLAP数据库迁移到另一个OLAP数据库是个大工程。即使您对当前的数据工具不满意，并且已经找到了一些大有前途的候选工具，可能仍然会犹豫是否要对数据架构进行一番大动作，因为您不确定事情会如何进展。所以您需要过来人分享一下经验。幸运的是，ApacheDoris的一个用户已经撰文写下了从ClickHouse迁移到Doris的过程，包括他们为什么需要迁移，需要注意什么，以及如何在环境中比较两种数据库的性能。为了要决定是否继续读下去，请检查您是否符合以下其中一项：您需要更快地执行连接查询您需要灵活的数据更新您需要实时数据分析您需要最小化组件如果符合上述任何一项，本文对您可能会
clickhouse官网稀疏索引在使用primarykey的时候指定的key必须是在orderby多个字段中排在前面CREATETABLEhits_UserID_URL(`UserID`UInt32,`URL`String,`EventTime`DateTime)ENGINE=MergeTreePRIMARYKEY(UserID,URL)ORDERBY(UserID,URL,EventTime)SETTINGSindex_granularity=8192,index_granularity_bytes=0;--查看索引的行数marksSELECTpart_type,path,formatRea
ClickHouse提供了非常丰富的函数库，主要分为两种函数：常规函数和聚合函数，除此之外，还有‘arrayJoin’等特殊函数，我们将分别介绍。需要注意的是ClickHouse具有强类型限制，换句话说，它不进行类型之间的隐式转换，每个函数都适用于特定的类型参数。这意味着有时需要使用类型转换函数。如果下面函数执行报错，则可能是clickhouse版本不支持。1.算术运算对于所有算术函数，计算结果类型向上兼容。SELECTtoTypeName(0),toTypeName(0+0),toTypeName(0+0+0),toTypeName(0+0+0+0);┌─toTypeName(0)─┬─to
