依然无法满足 Adhoc 这类即席查询的场景需求。近些年,以 ClickHouse 为代表的具备强大单表性能的查询引擎,带来了大宽表分析的风潮。所谓的大宽表,就是在数据加工的过程中,将多张表通过一些关联字段打平成一张宽表... 生成宽表会产生大量的数据冗余刚才有提到,数据分析的发展历程可以看作是不断追求分析效率和分析灵活的过程,那么大宽表的下一个阶段呢?如果 ClickHouse 的多表关联查询能力足够强,是不是连“将数据打平成宽...
依然无法满足Adhoc这类即席查询的场景需求。近些年,以ClickHouse为代表的具备强大单表性能的查询引擎,带来了大宽表分析的风潮。所谓的大宽表,就是在数据加工的过程中,将多张表通过一些关联字段打平成一张宽表,通... 数据分析的发展历程可以看作是不断追求分析效率和分析灵活的过程,那么大宽表的下一个阶段呢?如果ClickHouse的多表关联查询能力足够强,是不是连“将数据打平成宽表”这个步骤也可以省略,只需要维护好对外服务的接口...
ES等大数据引擎类似,其基本的查询模式可分为两个阶段。第一阶段,Coordinator在收到查询后,将请求发送给对应的Worker节点。第二阶段,Worker节点完成计算,Coordinator在收到各Worker节点的数据后进行汇聚和处理,并将... 则是关于复杂查询(如多表 Join、嵌套多个子查询、window function 等),ClickHouse对这类需求场景的支持并不是特别友好,**由于ClickHouse并不能通过Shuffle来分散数据增加执行并行度,并且其生成的Pipeline在一些ca...
对表中数据的质量进行核对,尽早发现缺陷并处理,加强数据质量保障。 一般来说,数据从业者会通过写 SQL 的方式来进行数据探查。但作为数据库查询语句,SQL 具备一定专业门槛,并且重复操作、花费时间。 **火山引擎 Dataleap 推出的“数据探查”功能,可一举解决以上问题,帮助数据从业者校验数据量、主键、空值、枚举值等数值。用户只要进行简单的勾选操作,就能轻松获得详细、准确的可视化校验报告,极大节约时间成本,提升工...
减少查询数据量 联系 DataWind 项目经理处理问题 可视化查询报错 Unknown identifier: 字段名可能原因 (1)报错的字段不存在 (2) 表缺列 解决方案 (1)检查可视化查询的维度指标字段,是否引用了不存在的模型字段 (2)联系 DataWind 项目经理处理问题 可视化查询报错 Table……doesn't exist可能原因 集群上表不存在,可能情况: (1)表已经删除 (2)表在,但集群部分节点不全,导致异常报错 解决方案 (1)检查数据底表是否存在,如不存在,更...
ES等大数据引擎类似,其基本的查询模式可分为两个阶段。第一阶段,Coordinator在收到查询后,将请求发送给对应的Worker节点。第二阶段,Worker节点完成计算,Coordinator在收到各Worker节点的数据后进行汇聚和处理,并将... 则是关于复杂查询(如多表 Join、嵌套多个子查询、window function 等),ClickHouse对这类需求场景的支持并不是特别友好,**由于ClickHouse并不能通过Shuffle来分散数据增加执行并行度,并且其生成的Pipeline在一些ca...
删除和编辑表等操作,实现表的全生命周期管理。 前提条件已创建实例、账号、数据库和模式。详细操作,请参见创建实例、创建账号、创建数据库和创建模式。 说明 您创建的账号需要有对应数据库的查询、修改等对应权限。... 按需设置是否勾选数组。数组可以容纳同一种数据类型的多个值,就像一个列表或集合。如果您想在一行中存储类似的多个条目,可以勾选数组。 可空 (可选)按需设置是否勾选可空。表示是否可以在该列中插入 NULL 值。当勾...
数据会按分区键划分成了不同的逻辑数据集(逻辑分区,Partition)。每一个逻辑分区可以存在零到多个数据片段(DataPart)。如果查询条件可以裁剪分区,通常可以加速查询。如果没有指定分区键,全部数据都在一个逻辑分区里... 数据颗粒(Granule)每个数据片段被逻辑的分割成颗粒(granule),默认的Granule为8192行(由表的index_granularity配置决定)。颗粒是 ByteHouse 中进行数据查询时的最小不可分割数据集。每个颗粒的第一行通过该行的主键...
## 项目背景ClickHouse的执行模式与Druid、ES等大数据引擎类似,其基本的查询模式可分为两个阶段。第一阶段,Coordinator在收到查询后,将请求发送给对应的Worker节点。第二阶段,Worker节点完成计算,Coordinator在收... 则是关于复杂查询(如多表 Join、嵌套多个子查询、window function 等),ClickHouse对这类需求场景的支持并不是特别友好,** 由于ClickHouse并不能通过Shuffle来分散数据增加执行并行度,并且其生成的Pipeline在一些ca...
它强大的数据分析性能让人印象深刻。但在字节大量生产使用中,发现了ClickHouse依然存在了一定的限制。例如:* 缺少完整的upsert和delete操作* 多表关联查询能力弱* 集群规模较大时可用性下降(对字节尤其如此... 根据优化规则对关系表达式进行转换,这里的转换是说一个关系表达式经过优化规则后会生成另外一个关系表达式,同时原有表达式也会保留,经过一系列转换后会生成多个执行计划,然后CBO会根据统计信息和代价模型(Cost Mod...
每个行号索引项由对应数据块的起始行号、位置和长度信息构成。用某行数据的行号查找行号索引表,可以获取包含该行号对应的数据块所在的位置,读取目标数据块后,可以进一步查找数据。 由此可见,通过某行数据的维度列... 同一排序键的数据会进行一次聚合。 后台文件合并阶段 (Compaction) :数据分批次多次导入至聚合模型中,会生成多个版本的文件,多个版本的文件定期合并成一个大版本文件时,同一排序键的数据会进行一次聚合。 查询阶...
ClickHouse以快速处理数据而著名,但其查询优化器在处理多表查询和高维度数据时却显得力不从心。为了解决这一问题,火山引擎ByteHouse自研并推出了一款全新的查询优化器。 ![picture.image](https://p6-volc... ClickHouse 下发执行查询的方式为:收到 SQL 的主 Server 完成解析,然后将解析完的结果重新生成 SQL 再发到其他 worker 上。这种方法能表达的信息是有限的,因为SQL 表达的信息只能通过下发该信息给其他 Server 去完...
每个行号索引项由对应数据块的起始行号、位置和长度信息构成。用某行数据的行号查找行号索引表,可以获取包含该行号对应的数据块所在的位置,读取目标数据块后,可以进一步查找数据。 由此可见,通过某行数据的维度列... 同一排序键的数据会进行一次聚合。 后台文件合并阶段 (Compaction) :数据分批次多次导入至聚合模型中,会生成多个版本的文件,多个版本的文件定期合并成一个大版本文件时,同一排序键的数据会进行一次聚合。 查询阶...