原因clickhouse和其他数据库的不同点之一，在查询条件引用字段时，会优先取select查出来的字段，即便在字段的值中做了字符拼接，也会优先使用拼接后的字符。如下代码selectconcat(concat(substr('2024-09',1,4),'-01-'),'2024-09')asperiod,customer_no,customer

为什么要做NGINX日志分析看板Grafana官网的dashboards有NGINX日志采集到ES数据源的展示看板，也有采集到LOKI数据源的展示看板，唯独没有采集到ClickHouse数据源的展示看板。所以这个轮子是必须要造的。为什么不使用ES存储ElasticSearch是全文检索引擎的文档数据库，对于业务日志、异

背景：盘古开天，晴天霹雳，甲方不允许直连数据库了。但是发现了可以使用web页面来使用clickhous数据库。数据库版本：20.1。2018年的古老版本；那时候clickhous还没有自带的好用的webUI。然后我找了官方文档里面所说的【第三方开发的可视化界面】：https://clickhouse.com/docs/zh/interf

1.ClickHouse-23.2.1.2537单机安装部署文档（RPM版安装）下载rpm文件下载地址：https://packages.clickhouse.com/rpm/stable/2、上传rmp文件到Linux中我的目录是/usr/local/share/jars/clickhouse其中clickhouse-install是自己创建的3.开始安装1、进入目录： cd/usr/local

Hello，大家好，在我们使用了clickhouse进行数据存储后，多多少少遇到一些棘手的问题，在此记录。我们使用clickhouse改造后，系统流畅度得到大幅提升，大家有兴趣可以来体验一下效果，Webfunny前端监控和埋点系统如大家所知，Clickhouse数据有几大优点，很适合处理海量的数据，如：查询效率高、clickh

一、添加clickhouse1.下载驱动程序2.进行连接3.显示所有的架构，包括系统架构二、命令语句1.展示所有的数据库showdatabases;2.创建一个数据库叫bigdata32(ifnotexists表示如果该库不存在就进行创建)createdatabaseifnotexistsbigdata32;3.创建表--创建数据

ClickHouse安装一、了解ClickHouseClickHouse是一个关系型数据库，说到关系型数据库，我们之前也学习到一个数据库Mysql，但是两者之间是有着很大区别的。MySQL数据库一般存储较少的数据（100万以内），而今天学习的ClickHouse存储的数据就相当之大，可以存储亿条数据。再者说两者的工作原理

总结:❓Prompt将以上我们两天内容整理并总结.可以用表格的用表格.能用画图说明的就用画图.总之就是用最好的方式呈现即可

超详细ClickHouse学习笔记一、ClickHouse概述ClickHouse是一个用于在线分析处理查询（OLAP）的列式数据库管理系统（DBMS）。它由Altinity公司开发，支持线性扩展和高性能的数据压缩。ClickHouse以其卓越的数据处理速度而闻名，特别适合于大规模数据集的实时查询和分析。OLTP与OLAP对比O

一、安装下载地址https://packages.clickhouse.com/rpm/stable/上传文件到Linux中开始安装1、进入到文件所在目录cd/usr/local/soft/clickhouse-rpms/2、使用rpm命令安装sudorpm-ivh*.rpm3、查看状态systemctlstatusclickhouse-server4、启

一、官网下载下载地址：https://packages.clickhouse.com/rpm/stable/一共需要下载这下面四个注：一个页面没有的需要点击next进入下一个界面二、下载之后使用Xterminal打开所需要建立连接的虚拟机出现如下界面之后说明连接成功三、创建一个自己的文件夹，将先前下好的rpm

ClickHouse安装部署博客笔记（RPM版）前言ClickHouse是一个高性能的列式数据库，专为在线分析处理（OLAP）而设计。它能够实时生成分析数据报告，并支持对大数据进行快速的查询。本文将带你一步步完成ClickHouse的单机安装部署，确保你能够顺利上手这个强大的数据库系统。第1步：下载RPM文件（下

一.java版本引用方式通过jdbc可参考腾讯文档https://cloud.tencent.com/document/product/1488/79810<dependency><groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId><artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId><version>0.3.2</version><

引言

Clickhouse23.8.9.54部署安装ClickHouse是一个开源的列式数据库管理系统（DBMS），专为高性能的在线分析处理（OLAP）而设计。它由Yandex于2016年开源，专门应对需要处理大量数据并进行快速分析查询的场景。ClickHouse最显著的特性是其列式存储架构，使得它在处理大数据集时，具有

Clickhouse的标签#OLAP#列式存储行式数据库和列式数据库适用于不同的业务场景：如何查询多久查一次各类查询的比例各类查询要求的延迟和吞吐量每种查询读取多少数据读和写的关系，比例数据集的大小如何使用本地数据集是否用事务数据复制和完整性的要求OLAPOLAP的特点

此命令是在clickhouse22.7.5版本下执行：官方文档见：https://clickhouse.com/docs/en/operations/backup#command-summary参考文档： https://blog.csdn.net/lusklusklusk/article/details/139781360创建备份目录mkdir/backups/修改权限：chmod766/backups/logsudochown-Rc

mutationsALTER查询是通过一种称为"mutations"的机制实现的，其中最常见的是ALTERTABLE...DELETE和ALTERTABLE...UPDATE。它们是在后台异步进行的，类似于MergeTree表中的合并。 对于*MergeTree表，mutations是通过重写所有的part来执行的。mutations不具有原子

引言在大数据时代，随着数据量的不断增长，越来越多的企业需要高效的数据分析工具来支持实时决策。ClickHouse作为一款高性能的列式数据库，因其在实时分析处理方面的卓越表现，逐渐在数据仓库领域脱颖而出。本篇博客将对ClickHouse进行深入解析，全面介绍其优势、数据架构、数据组织方

一、背景运行3年的clickhouse需要迁移机房，迁移单库单表的140亿条的数据。采用clickhouse-backup的方式进行备份迁移，打包备份，再加上数据拷贝，数据恢复一共花费30分钟。数据在一定量级，避免使用SQL导入导出的方式，效率太低二、clickhouse-backup工具介绍clickhouse-back

       

一、表引擎表引擎决定了如何存储表的数据。类似mysql的引擎InnoDB，MyISAM数据的存储方式和位置，写到哪里以及从哪里读取数据一般的引擎都存储在本地的磁盘，clickhouse存储的位置在：/var/lib/clickhouse -->其中data存储数据，metadata存储建表语句支持那些查询以及如何支持并