FlinkCDC(ChangeDataCapture)SQL用于实现数据库的数据变更捕获，并通过SQL接口进行处理。以下是一个基本的示例，全量+增量数据mysql同步到clickhouse，展示如何使用FlinkCDCSQL进行数据同步。首先，确保你有Flink和FlinkCDC的环境配置好。1.mysql测试source表（准备

1、单节点查询库表存储占用‘system’:库名SELECT  databaseAS`库名`,  tableAS`表名`,  sum(rows)AS`总行数`,  formatReadableSize(sum(data_uncompressed_bytes))AS`原始大小`,  formatReadableSize(sum(data_compressed_bytes))AS`压

一、单表查询1.使用prewhere替代whereprewhere和where语句的作用相同，都是用来过滤数据prewhere和where语句的不同在于：prewhere只支持MergeTree族系列引擎的表prewhere首先会读取指定的列数据来判断数据过滤，等待数据过滤之后再读取select声明的列字段

一、简介分片功能依赖于Distributed表引擎，Distributed表引擎本身不存储数据，有点类似于MyCat之于MySql，成为一种中间件，通过分布式逻辑表来写入、分发、路由来操作多台节点不同分片的分布式数据ClickHouse进行分片集群的目的是解决数据的横向扩容，通过分片把一份完整

一、简介副本功能只支持MergeTreeFamily的表引擎，参考文档：https://clickhouse.tech/docs/en/engines/table-engines/mergetree-family/replication/ClickHouse副本的目的主要是保障数据的高可用性，即使一台ClickHouse节点宕机，那么也可以从其他服务器获得相同的数据

一、简介表引擎决定了如何存储表的数据。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：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

一、简介官网：clickhouse.techClickHouse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。OLAP：联机分析处理，以ClickHouse等分析型数据库为代表，适合对数据进行一次插入多

什么是ClickHouseClickhouse云数据库是开源列式数据库管理系统ClickHouse在OPPOCloud上的托管服务，用户可搭建自己的ClickHouse集群。总体架构如下：ClickHouse中无中心节点，所有节点是完全对等的，每一个节点都可以承载查询请求和写入请求，以及后台数据的计算和操作。每个ClickHou

ClickHouse索引采用唯一聚簇索引的方式，即Part内数据按照orderbykeys有序，在整个查询计划中，如果算子能够有效利用输入数据的有序性，对算子的执行性能将有巨大的提升。本文讨论ClickHouse基于索引的查询算子优化方式。在整个查询计划中Sort、Distinct、聚合这3个算子相比其他算子

NoSuchModuleError:Can'tloadplugin:sqlalchemy.dialects:clickhouse解决方案：全面解析问题概述当您使用SQLAlchemy连接ClickHouse数据库时，遇到NoSuchModuleError:Can'tloadplugin:sqlalchemy.dialects:clickhouse错误时，这意味着无法加载ClickHouse方言插件。

本文主要讲述ClickHouse中的数据存储结构，包括文件组织结构和索引结构，以及建立在其基础上的数据过滤机制，从Part裁剪到Mark裁剪，最后到基于SIMD的行过滤机制。数据过滤机制实质上是构建在数据存储格式之上的算法，所以在介绍过滤机制前先介绍下ClickHouse中数据存储格式。PS：本文基于C

ClickHouse以性能好被大家所熟知，而一个数据库的性能优化是一个庞大的系统性工程。本文着眼于ClickHouse内部的基础数据结构，以揭露ClickHouse性能优化的冰山一角。在软件工程中并不是所有的执行路径都需要优化，只有关键执行路径才需要花费大力气进行优化。对于数据库领域来说关键执

1、mysql端1.1、配置mysql启动二进制复制vim/etc/my.conf在[mysqld]下添加[mysqld]server-id=1log-bin=mysql-binbinlog_format=ROWgtid_mode=ONenforce_gtid_consistency=ONdefault_authentication_plugin=mysql_native_password 修改配置需要重启mysql服务 

1、下载安装包地址：https://hub-stage.docker.com/ 2、上传文件到服务器cd/home/test直接解压执行脚本安装，解压后的文件所属者为clickhouse，建议添加一个clickhouse用户，直接用root启动最好指定运行用户tar-zxvf clickhouse-common-static-24.5.1.1763-amd64.tgzsudoclic

使用TapData，化繁为简，摆脱手动搭建、维护数据管道的诸多烦扰，轻量代替OGG、DSG等同步工具，「CDC+流处理+数据集成」组合拳，加速仓内数据流转，帮助企业将真正具有业务价值的数据作用到实处，将“实时数仓”方法论落进现实。TapData持续迭代产品能力，优化用户体验的同时，也在不断探

Clickhouse在大数据分析平台-留存分析上的应用_大数据_腾讯云大数据_InfoQ写作社区https://xie.infoq.cn/article/c7af40e5ba5f5f5beaccde990ClickHouse实战留存、路径、漏斗、session-腾讯云开发者社区-腾讯云https://cloud.tencent.com/developer/article/1953792导语 | 

clickhouse安装部署下载地址：百度网盘下载链接：https://pan.baidu.com/s/1YdGmhGND5qA3qzBpRQaI1w提取码：sybkclickhouse-common-static-21.9.4.35.tgzclickhouse-common-static-dbg-21.9.4.35.tgzclickhouse-server-21.9.4.35.tgzclickhouse-client-21.9.4.35.tgz安装：

背景  某客户现场的ClickHouse所在服务器资源占用率100%了，引发了服务器告警。观察Grafana监控面板发现，从12点左右出现了大量的碎片写入，从而引起了相关指标的快速上升。  本文主要通过ClickHouse官方的系统表system.query_log表进行问题排查定位，结合Grafana监控面板最

随着数字经济的快速发展，数字金融作为数字经济的重要支撑和驱动力，得到了各界的高度重视。在2023年12月，国家数据局等十七部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，就数据要素×金融服务场景，提出要提升金融服务水平。 数据驱动在金融领域中的重要作用不言而喻。从

主要实现思路1、在clickhouse中创建MySQL引擎表。2、根据MySQL引擎表的信息创建目标表。3、实现canal实时增量同步MySQL数据到clickhouse。MySQL的准备修改配置文件开启Binlog[root@hadoop100module]$sudovim/etc/my.cnfserver-id=1log-bin=mysql-binbinlog_form

 查看代码#!/bin/bashOUTDIR=/opt/backup/#获取所有数据库并保存到文件中clickhouse-client--userdefault--password123456-q"SHOWDATABASES">/opt/backup/db.txt#读取数据库文件whileread-rdb;do#排除system和INFORMATION_SCHEMA数据库de

进入click(不加上-m的话，进入之后只能一次写一行，不能建表)clickhouseclient-m 查看数据库showdatabases;创建一个数据库createdatabasedb_doit; 删除数据库dropdatabasedb_doit;查看表showtables;查看当前使用的数据库selectcurrentDatabas

ClickHousevsStarRocks选型对比面向列存的DBMS新的选择Hadoop从诞生已经十三年了，Hadoop的供应商争先恐后的为Hadoop贡献各种开源插件，发明各种的解决方案技术栈，一方面确实帮助很多用户解决了问题，但另一方面因为繁杂的技术栈与高昂的维护成本，Hadoop也渐渐地失去了原本

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