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简单网页设计作品/郑州seo排名哪有

admin2025/5/20 8:39:55【news】

简介简单网页设计作品,郑州seo排名哪有,建设通属于什么网站,重庆企业网站建设clickhouse介绍 ClickHouse 是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库（DBMS），使用C语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。列式存储 IdNameA…

简单网页设计作品,郑州seo排名哪有,建设通属于什么网站,重庆企业网站建设clickhouse介绍 ClickHouse 是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库（DBMS），使用C语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。列式存储 IdNameA…

clickhouse介绍

ClickHouse 是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库（DBMS），使用C++语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。

列式存储

Id	Name	Age
1	张三	18
2	李四	22
3	王五	34

采用行式存储时，数据在磁盘上的组织结构为：

1	张三	18	2	李四	22	3	王五	34

好处是想查某个人所有的属性时，可以通过一次磁盘查找加顺序读取就可以。但是当想查所有人的年龄时，需要不停的查找，或者全表扫描才行，遍历的很多数据都是不需要的。
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	22	34

这时想查所有人的年龄只需把年龄那一列拿出来就可以了
列式储存的好处：

对于列的聚合，计数，求和等统计操作原因优于行式存储。
由于某一列的数据类型都是相同的，针对于数据存储更容易进行数据压缩，每一列选择更优的数据压缩算法，大大提高了数据的压缩比重。
由于数据压缩比更好，一方面节省了磁盘空间，另一方面对于cache也有了更大的发挥空间。

DBMS的功能

几乎覆盖了标准SQL的大部分语法，包括 DDL和 DML，以及配套的各种函数，用户管理及权限管理，数据的备份与恢复。

多样化引擎

ClickHouse和MySQL类似，把表级的存储引擎插件化，根据表的不同需求可以设定不同的存储引擎。目前包括合并树、日志、接口和其他四大类20多种引擎。

高吞吐写入能力

ClickHouse采用类LSM Tree的结构，数据写入后定期在后台Compaction。通过类LSM tree的结构，ClickHouse在数据导入时全部是顺序append写，写入后数据段不可更改，在后台compaction时也是多个段merge sort后顺序写回磁盘。顺序写的特性，充分利用了磁盘的吞吐能力，即便在HDD上也有着优异的写入性能。
官方公开benchmark测试显示能够达到50MB-200MB/s的写入吞吐能力，按照每行100Byte估算，大约相当于50W-200W条/s的写入速度。

数据分区与线程级并行

ClickHouse将数据划分为多个partition，每个partition再进一步划分为多个index granularity，然后通过多个CPU核心分别处理其中的一部分来实现并行数据处理。在这种设计下，单条Query就能利用整机所有CPU。极致的并行处理能力，极大的降低了查询延时。
所以，ClickHouse即使对于大量数据的查询也能够化整为零平行处理。但是有一个弊端就是对于单条查询使用多cpu，就不利于同时并发多条查询。所以对于高qps的查询业务，ClickHouse并不是强项。

性能对比

单表查询
关联查询

结论: ClickHouse像很多OLAP数据库一样，单表查询速度由于关联查询，而且ClickHouse的两者差距更为明显。

表引擎

表引擎是ClickHouse的一大特色。可以说，表引擎决定了如何存储标的数据。包括：

数据的存储方式和位置，写到哪里以及从哪里读取数据
支持哪些查询以及如何支持。
并发数据访问。
索引的使用（如果存在）。
是否可以执行多线程请求。
数据复制参数。
表引擎的使用方式就是必须显式在创建表时定义该表使用的引擎，以及引擎使用的相关参数。
特别注意：引擎的名称大小写敏感

表引擎之TinyLog

以列文件的形式保存在磁盘上，不支持索引，没有并发控制。一般保存少量数据的小表，生产环境上作用有限。可以用于平时练习测试用。
如：

create table t_tinylog ( id String, name String) engine=TinyLog;

表引擎之Memory

内存引擎，数据以未压缩的原始形式直接保存在内存当中，服务器重启数据就会消失。读写操作不会相互阻塞，不支持索引。简单查询下有非常非常高的性能表现（超过10G/s）。
一般用到它的地方不多，除了用来测试，就是在需要非常高的性能，同时数据量又不太大（上限大概 1 亿行）的场景。

表引擎之MergeTree

ClickHouse中最强大的表引擎当属MergeTree（合并树）引擎及该系列（*MergeTree）中的其他引擎，支持索引和分区，地位可以相当于innodb之于Mysql。而且基于MergeTree，还衍生除了很多小弟，也是非常有特色的引擎。

建表语句

create table t_order_mt(id UInt32,sku_id String,total_amount Decimal(16,2),create_time  Datetime) engine =MergeTreepartition by toYYYYMMDD(create_time)primary key (id)order by (id,sku_id);

插入数据

insert into  t_order_mt values
(101,'sku_001',1000.00,'2020-06-01 12:00:00') ,
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 11:00:00'),
(102,'sku_004',2500.00,'2020-06-01 12:00:00'),
(102,'sku_002',2000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',12000.00,'2020-06-01 13:00:00'),
(102,'sku_002',600.00,'2020-06-02 12:00:00');

mergeTree的重要参数

partition by 分区（可选项）

MergeTree 是以列文件+索引文件+表定义文件组成的，但是如果设定了分区那么这些文件就会保存到不同的分区目录中。
分区后，面对涉及跨分区的查询统计，ClickHouse会以分区为单位并行处理。
数据写入与分区合并
任何一个批次的数据写入都会产生一个临时分区，不会纳入任何一个已有的分区。写入后的某个时刻（大概10-15分钟后），ClickHouse会自动执行合并操作（等不及也可以手动通过optimize执行），把临时分区的数据，合并到已有分区中。

optimize table xxxx final;

primary key主键(可选)
ClickHouse中的主键，和其他数据库不太一样，它只提供了数据的一级索引，但是却不是唯一约束。这就意味着是可以存在相同primary key的数据的。
主键的设定主要依据是查询语句中的where 条件。
根据条件通过对主键进行某种形式的二分查找，能够定位到对应的index granularity,避免了全表扫描。
index granularity：直接翻译的话就是索引粒度，指在稀疏索引中两个相邻索引对应数据的间隔。ClickHouse中的MergeTree默认是8192。每8192⾏，抽取⼀⾏数据
形成稀疏索引，官方不建议修改这个值，除非该列存在大量重复值，比如在一个分区中几万行才有一个不同数据。
order by（必选）
order by 设定了分区内的数据按照哪些字段顺序进行有序保存。
order by是MergeTree中唯一一个必填项，甚至比primary key 还重要，因为当用户不设置主键的情况，很多处理会依照order by的字段进行处理（比如后面会讲的去重和汇总）。
要求：主键必须是order by字段的前缀字段。
比如order by 字段是 (id,sku_id) 那么主键必须是id 或者(id,sku_id)

二级索引

目前在ClickHouse的官网上二级索引的功能是被标注为实验性的。

set allow_experimental_data_skipping_indices=1;

创建测试表

create table t_order_mt2(id UInt32,sku_id String,total_amount Decimal(16,2),create_time  Datetime,INDEX a total_amount TYPE minmax GRANULARITY 5) engine =MergeTreepartition by toYYYYMMDD(create_time)primary key (id)order by (id, sku_id);

其中GRANULARITY N 是设定二级索引对于一级索引粒度的粒度。

数据TTL

TTL即Time To Live，MergeTree提供了可以管理数据或者列的生命周期的功能。

列级别TTL

create table t_order_mt3(id UInt32,sku_id String,total_amount Decimal(16,2)  TTL create_time+interval 10 SECOND,create_time  Datetime ) engine =MergeTreepartition by toYYYYMMDD(create_time)primary key (id)order by (id, sku_id);

表级TTL

alter table t_order_mt3 MODIFY TTL create_time + INTERVAL 10 SECOND;

涉及判断的字段必须是Date或者Datetime类型，推荐使用分区的日期字段。
能够使用的时间周期：

SECOND
MINUTE
HOUR
DAY
WEEK
MONTH
QUARTER
YEAR

ReplacingMergeTree

ReplacingMergeTree是MergeTree的一个变种，它存储特性完全继承MergeTree，只是多了一个去重的功能。尽管MergeTree可以设置主键，但是primary key其实没有唯一约束的功能。如果你想处理掉重复的数据，可以借助这个ReplacingMergeTree。

去重时机
数据的去重只会在合并的过程中出现。合并会在未知的时间在后台进行，所以你无法预先作出计划。有一些数据可能仍未被处理。
去重范围
如果表经过了分区，去重只会在分区内部进行去重，不能执行跨分区的去重。
所以ReplacingMergeTree能力有限， ReplacingMergeTree 适用于在后台清除重复的数据以节省空间，但是它不保证没有重复的数据出现。

create table t_order_rmt(id UInt32,sku_id String,total_amount Decimal(16,2) ,create_time  Datetime ) engine =ReplacingMergeTree(create_time)partition by toYYYYMMDD(create_time)primary key (id)order by (id, sku_id);

ReplacingMergeTree() 填入的参数为版本字段，重复数据保留版本字段值最大的。
如果不填版本字段，默认按照插入顺序保留最后一条。

手动合并

OPTIMIZE TABLE t_order_rmt FINAL;

通过测试得到结论

实际上是使用order by 字段作为唯一键
去重不能跨分区
只有合并分区才会进行去重
认定重复的数据保留，版本字段值最大的
如果版本字段相同则按插入顺序保留最后一笔

SummingMergeTree

对于不查询明细，只关心以维度进行汇总聚合结果的场景。如果只使用普通的MergeTree的话，无论是存储空间的开销，还是查询时临时聚合的开销都比较大。
ClickHouse 为了这种场景，提供了一种能够“预聚合”的引擎SummingMergeTree

create table t_order_smt(id UInt32,sku_id String,total_amount Decimal(16,2) ,create_time  Datetime ) engine =SummingMergeTree(total_amount)partition by toYYYYMMDD(create_time)primary key (id)order by (id,sku_id );