在记录相关文档的过程中发现监控中关于该节点的clickhouse数据异常，随后在node节点监控中也不见该节点信息于是找到相关机器进行检查，堡垒机发现无法连接clickhouse的节点，随后找同网段的机器尝试ping一下测试连通性，随后发现无法ping通错误信息：From172.21.0.1icmp_seq=1Destin

今天的博客来自JuiceFS云服务用户Jerry，他们通过使用JuiceFSsnapshot功能，创新性地实现了数据的版本控制。Jerry，是一家位于北美的科技公司，利用人工智能和机器学习技术，简化用户购买汽车和家庭保险的比较及购买流程。在软件开发领域，严格的测试和受控发布已经成为几十年来的标

性能分析system.query_log表简介此表包含已执行查询的相关信息，例如：开始时间、处理持续时间、错误消息。您可以更改query_log的设置，在服务器配置的query_log部分。您可以通过设置log_queries=0来禁用query_log.我们不建议关闭此日志，因为此表中的信息对于解决问题很

在安装/重新部署时，ClickHouse会创建一个名为"default"的用户。该用户可以不受限制地访问群集中的数据，我们还可以在users.xml文件中提供访问管理权限（默认情况下并未打开）。与可能需要管理员权限的多人共享默认用户的凭据并不是一个好主意。最佳做法是创建一个具有“管理员”权

工作中通过ai改来改去最后实现的，非常好用databaseVal举例：1HOURinterval：1WEEK最新，这里用到了ROW_NUMBER，就是编号，OVER就是分组，分组是通过一小时聚合，聚合后会有编号每一个组的，从1开始到该组结束，取每组的第一条就是最新的SELECTreport_timeAStimeInterval,cpu_usageAScpu

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