clickhouse快捷查询
社区干货
基于ClickHouse的复杂查询实现与优化|社区征文
## 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在收到各Worker节点的数据后进行汇聚和处理,并将处理后的结果返回。两阶段的执行模式能...
干货 | ClickHouse增强计划之“多表关联查询”
快速找到问题背后的原因,极大地提升工作效率。后面,基于预计算思想的cube建模方案被提出。通过将数据ETL加工后存储在cube中,保证领导和业务人员能够快速得到分析结果基础上,获得了一定的分析灵活性。不过由于维度固定,以及数据聚合后基本无法查询明细数据,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,...
干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a0ddfa72a46a46df81a1fc723458a633~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713975625&x-signature=CFlgoQWdwVrwLd29Y93GvwpMGwo%3D)> > > ClickHouse作为目前业内主流的列式存储数据库(DBMS)之一,拥有着同类型DBMS难以企及的查询速度。作为该领域中的后起之秀,ClickHouse已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据...
干货 | ClickHouse增强计划之“查询优化器”
> > > 字节跳动内部已经将Click> House广泛应用,并在原引擎基础上重构了技术架构,> **本系列文章将从Upsert、多表关联查询、可用性提升等多方面介绍字节跳动基于ClickHouse的能力增强实践。**> > > > 
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干货 | ClickHouse增强计划之“高可用”
> > > 字节跳动内部已经将Click> House广泛应用,并在原引擎基础上重构了技术架构,> **本系列文章将从Upsert、多表关联查询、可用性提升等多方面介绍字节跳动基于ClickHouse的能力增强实践。**> > > > 包含 ClickHouse 的集群类型。详见快速开始。 2 用户管理您可以在 ClickHouse 服务参数配置页面,查看或修改配置。该步骤将在 ClickHouse 集群中,创建名为 test 的用户,其中 users 配置在 server-users 配置文件中。 登录 EMR 控制台。 左侧导航栏单击集群列表 > 集群详情 > 服务列表 > ClickHouse 服务 > 服务参数,进入 ClickHouse 服务...
ClickHouse 集群监控
本文为您介绍 ClickHouse 指标的详细信息。ClickHouse 指标包含以下部分: 连接信息 查询信息 ClickHouse 服务信息 1 连接信息TCP 连接的个数 HTTP 连接的个数 2 查询信息运行 Query 个数 每秒查询数 3 ClickHouse 服务信息指标名称 指标含义 网络连接数 网络正在连接个数 BackgroundPool 任务数 后台运行的任务个数 正在后台执行的 merge 数量 后台 Merge 的任务个数 打开的文件数量 ClickHouse 打开操作系统的句柄 ...
基础使用
本文介绍 ClickHouse 集群的基本使用操作。 1 前提条件已创建火山引擎 E-MapReduce(EMR)包含 ClickHouse 的集群类型。详见快速开始。 2 环境介绍登录 EMR 控制台。 单击集群列表 > 服务列表 > ClickHouse > 部署拓扑页签,进入 ClickHouse 组件服务的部署拓扑。 单击组件名称下 (emr-core-1 主机名称)的 ECS ID,跳转进入到云服务器的实例界面,点击右上角的远程连接按钮。 选择一种远程连接方式(推荐选择 ECS Terminal),并输入...
干货|如何基于ClickHouse玩转向量检索?
**火山引擎ByteHouse团队**基于社区ClickHouse进行技术演进**,提出了全新的向量检索功能设计思路,满足业务对向量检索稳定性与性能方面的需求。** 在 12 月 28-29 日上海 QCon 全球软件开发大会上, **... 面对细分领域知识与最新内容的查询很难给出准确的答案。基于检索增强生成技术(Retrieval-augmented generation, 简称 RAG),即基于问题和历史答案,从外部知识库中检索相似结果作为 prompts 提供给 LLM ,以获取到更准...
记一次 ClickHouse 性能测试
### 前言在工作场景中,我们会采集工厂设备数据用于智能控制,数据的存储用了 InfluxDB,随着数据规模越来越大,InfluxDB 的性能越来越差,故考虑引入 ClickHouse 分担 InfluxDB 大数据分析的压力,再加上我们业务上也用到了 MySQL ,所以本文就来对比下 MySQL、InfluxDB、ClickHouse 在千万数据量下的写入耗时、聚合查询耗时、磁盘占用等各方面性能指标。### 结论先行最终的结论是,直接使用 ClickHouse 官网提供的 6600w 数据集来做...
干货|ClickHouse进阶:性能提升20倍!深度解析Projection优化实践
在数据查询的过程中,如果查询 SQL 通过匹配分析可以通过聚合数据计算得到,直接查询聚合数据减少计算开销,大幅提升查询性能。 **ClickHouse Projection是针对物化视图现有问题,在查询匹配,数据一致性上扩展了使用场景:** **●**支持normal projection,按照不同列进行数据重排,对于不同条件快速过滤数据**●**支持aggregate projection, 使用聚合查询在源表上直接定义出预聚合模型**●**查询...
干货 | ClickHouse增强计划之“Upsert”
> > > 字节跳动内部已经将Click> House广泛应用,并在原引擎基础上重构了技术架构,> **本系列文章将从Upsert、多表关联查询、可用性提升等多方面介绍字节跳动基于ClickHouse的能力增强实践。**> > > > > 进入火山引擎,点击进入到某个具体项目下,点击数据准备,在下拉列表找到数据连接,点击数据连接。(2)在页面中选择 ClickHouse 文件。(3)填写所需的基本信息,并进行测试连接,连接成功后...
