UniqueMergeTree 开发的业务背景 首先,我们看一下哪些场景需要用到实时更新. 我们总结了三类场景: 第一类是业务需要对它的交易类数据进行实时分析,需要把数据流同步到 ClickHouse 这类 OLAP 数据库中.大家知道,业务数据诸如订单数据天生是存在更新的,所以需要 OLAP 数据库去支持实时更新. 第二个场景和第一类比较类似,业务希望把 TP 数据库的表实时同步到 ClickHouse,然后借助 ClickHouse 强大的分析能力进行实时分析,这就需要支持实时的更新和删除.…

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,用户并不希望数据表中含有重复的数据.ReplacingMergeTree就是在这种背景下为了数据去重而设计的,它能够在合并分区时删除重复的数据.但是ReplacingMergeTree并不一定保证不会出现重复的数据. ReplacingMergeTree是另外一个常用的表引擎,ReplacingMergeTree和M…

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绍Clickhouse中的各个表引擎以及其含义. 2.内容 2.1 MergeTree 适用于高负载任务的最通用和功能最强大的表引擎.这些引擎的共同特点是可以快速插入数据并进行后续的后台数据处理. MergeTree系列引擎支持数据复制(使用Replicated* 的引擎版本),分区和一些其他引擎不支持的其他功能. Cli…

作者:耿宏宇 1 表引擎简述 1.1 官方描述 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.相比在插入时不断修改(重写)已存储的数据,这种策略会高效很多. ReplacingMergeTree 引擎和 MergeTree 的不同之处在于它会删除排序键值相同的重复项. 数据的去重只会在数据合并期间进行.合并会在后台一个不确定的时间进行,因此你无法预先作出计划.有一些数据可能仍未被处理.尽…

前言插件及服务器版本服务器:ubuntu 16.04Hadoop:2.6ClickHouse:20.9.3.45 文章目录 简介 引擎配置 HDFS表引擎的两种使用形式 引用 简介 ClickHouse的HDFS引擎可以对接hdfs,这里假设HDFS环境已经配置完成,本文测试使用的HDFS版本为2.6HDFS引擎定义方法如下:ENGINE = HDFS(hdfs_uri,format)参数定义: hdfs_uri表示HDFS的文件存储路径 format表示文件格式(指ClickHouse支持的文…

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SummingMergeTree表的数据片段时,ClickHouse会把所有具有相同主键的行合并为一行,该行包含了被合并的行中具有数值数据类型的列的汇总值.如果主键的组合方式使得单个键值对应于大量的行,则可以显著的减少存储空间并加快数据查询的速度. 一般SummingMergeTree和Me…

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有具有相同主键(准确的说是排序键)的行替换成一行,这一行会存储一系列聚合函数的状态. 可以使用AggregatingMergeTree表来做增量数据的聚合统计,包括物化视图的数据聚合. 引擎使用以下类型来处理所有列: AggregateFunction SimpleAggrega…

目录 建表 折叠 数据 算法 资料分享 参考文章 该引擎继承于MergeTree,并在数据块合并算法中添加了折叠行的逻辑.CollapsingMergeTree会异步的删除(折叠)这些除了特定列Sign有1和-1的值以外,其余所有字段的值都相等的成对的行.没有成对的行会被保留.因此,该引擎可以显著的降低存储量并提高SELECT查询效率. 简单来说就是,clickhouse会自动的合并有效和无效的数据,减少数据存储,并减少update所产生的性能消耗.具体的逻辑,下面介绍. 建表 CREATE T…

一.CK 分布式表和本地表 (1)CK是一个纯列式存储的数据库,一个列就是硬盘上的一个或多个文件(多个分区有多个文件),关于列式存储这里就不展开了,总之列存对于分析来讲好处更大,因为每个列单独存储,所以每一列数据可以压缩,不仅节省了硬盘,还可以降低磁盘IO. (2)CK是多核并行处理的,为了充分利用CPU资源,多线程和多核必不可少,同时向量化执行也会大幅提高速度. (3)提供SQL查询接口,CK的客户端连接方式分为HTTP和TCP,TCP更加底层和高效,HTTP更容易使用和扩展,一般来说HTTP…

公众号文章都在个人博客网站:https://www.ikeguang.com/ 同步,欢迎访问. 业务需要一种OLAP引擎,可以做到实时写入存储和查询计算功能,提供高效.稳健的实时数据服务,最终决定ClickHouse. 什么是ClickHouse? ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS). 列式数据库更适合于OLAP场景(对于大多数查询而言,处理速度至少提高了100倍),下面详细解释了原因(通过图片更有利于直观理解),图片来源于ClickHouse中…