在中,您必须在列定义中放置一个NOT NULL修饰符来标记它,就像对其他SQL数据库一样。
考虑一下这张表:
CREATE TABLE test (
name String NOT NULL,
isodate DateTime('Europe/Berlin') NOT NULL
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (isodate)
如果我尝试为两列(或至少一列)插入NULL,那么预期的行为是Clickhouse拒绝插入,因为这些列被标记为NULL。相反,Clickhouse创建了一个新行,其中isodate为1970-01-01 :
我刚接触clickhouse,正在尝试入门。我已经安装了在我的计算机(ubuntu 16.04)上使用它所需的所有软件包,但当我使用clickhouse-client命令时,我得到以下结果: ClickHouse client version 20.3.4.10 (official build).
Connecting to localhost:9000 as user default.
Code: 516. DB::Exception: Received from localhost:9000. DB::Exception: default: Authentication failed:
我在Azure上运行Clickhouse服务器,并试图使用ReplicatedMergeTree引擎创建一个表(按照本指南:)。我在同一子网中的另一个Azure VM上运行了动物园管理员。
CREATE TABLE shard.test
(
id Int64,
event_time DateTime
)
Engine=ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/shard1/test', 'replica_1')
PARTITION BY toYYYYMMDD(event_time)
ORDER BY id;
当我
我是clickhouse的新手,我正试图在我的unbuntu18.04远程服务器上创建一个clickhouse数据库,我按照以下链接中的指令从DEB包安装click house:
之后,当我运行命令clickhouse-client时,它会显示如下所示:
root@busmap-api-test:~# clickhouse-client
ClickHouse client version 20.3.5.21 (official build)
Connecting to localhost:9000 as user default.
Code: 209. DB::NetException: Ti
我正在尝试用开源框架来做ETL,我听说过两件事,Apache Beam和Apache Airflow,这两件事最适合整个ETL或ELT,比如Talend、Azure Data Factory等,事实上,我正在尝试用云数据仓库(redshift、azure数据仓库、雪花等)来做所有的事情。哪一个对这些类型的工作更好,如果我能在这两个框架之间进行一些比较,那就太好了。提前谢谢。
我的任务是设计一个Kimball风格的数据仓库。它将位于Server中的prem上。组织物理实现的最佳做法是什么?也就是说,数据仓库是否应该是一个单一的数据库,使用模式来分隔每个数据集市(并且将所有维度都放在自己的模式中,以帮助“驱动”跨市场的重用)?或者,每个数据集市是否应该是自己的数据库(强制所有维度都存在于一个单独的数据库中)?
如果我使用云平台进行数据仓库,比如Azure SQL DB (例如,使用托管实例来允许跨数据库查询),这个决策是否重要?
我可以在本地创建和使用带有ory/dockertest的docker容器。
但是,当尝试使用GitHub操作的测试运行dockertest时,对接器容器会在可以使用容器运行任何测试之前自动退出。(请参阅下面docker ps -a在GitHub上的测试服务器中的输出)
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS
在clickhouse (我的操作系统Ubuntu18.04)的授权方面有问题。我可以和clickhouse客户联系。
clickhouse-client --user=dev --password=dev123
<jemalloc>: Number of CPUs detected is not deterministic. Per-CPU arena disabled.
ClickHouse client version 22.8.5.29 (official build).
Connecting to localhost:9000 as user dev.
Connected