点一下关注吧！！！非常感谢！！持续更新！！！目前已经更新到了：Hadoop（已更完）HDFS（已更完）MapReduce（已更完）Hive（已更完）Flume（已更完）Sqoop（已更完）Zookeeper（已更完）HBase（已更完）Redis（已更完）Kafka（已更完）Spark（已更完）Flink（已更完）ClickHouse（正在更新···）章节内容上节我们完成了如下的内容：MergeTree存储结构Me

MergeTree类型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。MergeTree系列的引擎被设计用于插入极大量的数据到一张表当中。数据可以以数据片段的形式一个接着一个的快速写入，数据片段在后台按照一定的规则进行合并。相比在插入时不

一、什么是ClickHouse？ClickHouse由俄罗斯第一大搜索引擎Yandex于2016年6月发布,开发语言为C++,ClickHouse是一个面向联机分析处理(OLAP)的开源的面向列式存储的DBMS，简称CK,与Hadoop、Spark这些巨无霸组件相比，ClickHouse很轻量级,查询性能非常好，使用之后会被它的性能折服，非常值

​ 前言我们在刚开始学习ClickHouse的MergeTree引擎时，就会发现建表语句的末尾总会有SETTINGSindex_granularity=8192这句话（其实不写也可以），表示索引粒度为8192。在每个datapart中，索引粒度参数的含义有二：每隔index_granularity行对主键组的数据进行采样，形成稀疏索引，并存储

GraphiteMergeTree该引擎用来对Graphite数据(图数据)进行瘦身及汇总。对于想使用ClickHouse来存储Graphite数据的开发者来说可能有用。如果不需要对Graphite数据做汇总，那么可以使用任意的ClickHouse表引擎；但若需要，那就采用GraphiteMergeTree引擎。它能减少存储空间，同时能提高Grap

今天花了一天把《ClickHouse原理解析与应用实践》过了一遍，除了感叹诸多结构都为了节省每一个byte做到极致，也感受到要理解某些设计又一点压力。看完之后我感觉差不多理

目录建表语法查询和插入数据数据处理逻辑ClickHouse相关资料分享AggregatingMergeTree引擎继承自MergeTree，并改变了数据片段的合并逻辑。ClickHouse会将一个数据片段内所

目录建表语法数据处理汇总的通用规则AggregateFunction列中的汇总嵌套结构数据的处理资料分享参考文章SummingMergeTree引擎继承自MergeTree。区别在于，当合并SummingMerg

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。MergeTree系列的引擎被设计用于插入极大量的数据到一张表当中。数据可以以数据

通过了解CH的几大特性了解千亿级企业ClickHouse实时处理引擎架构设计、核心技术设计、运行机理全流程。1初始ClickHouse1.1什么是ClickHouse1.2ClickHou

1.概述在Clickhouse中有多种表引擎，不同的表引擎拥有不同的功能，它直接决定了数据如何读写、是否能够并发读写、是否支持索引、数据是否可备份等等。本篇博客笔者将为大家介

概述ClickHouse是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（ColumnarDBMS）。分区、索引、标记和压缩数据，这些组件配合在一起给ClickHouse数据库带来非常高效的查询

目录建表语法数据处理策略资料分享参考文章MergeTree拥有主键，但是它的主键却没有唯一键的约束。这意味着即便多行数据的主键相同，它们还是能够被正常写入。在某些使用场合

目录建表数据存储主键和索引在查询中的表现主键的选择选择与排序键不同的主键索引和分区在查询中的应用部分单调主键的使用跳数索引可用的索引类型并发数据访问列和表的TT

先简单说一下最左原则顾名思义：1、最左优先，以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上。同时遇到范围查询（>，<，between，like）就会停止匹配。2、例如：b=2如果建立（a，b）顺序的索引，是

Clickhouse的主键索引是一个稀疏索引,它并不存储每一个行的数据,而是存储每个子矩阵的第一个行数据,因此8192行数据才会有一个索引值,索引非常小,对应的代价就是查找