在我们的业务中如果按照天去查询数据结果，服务端返回数据可能会出现某些天没数据，这样就会出现输出前端某些天可能没有的情况，然后这样看数据就可能出现视觉差错，体验不好。...所以我们一般情况下要么通过sql来实现连续的时间查询，比如连续的天，要么通过程序处理时间，然后再循环数据按照某一天匹配之后返回结果给前端。...下面我们这里分享一下在clickhouse中如何实现连续的时间：连续的天 我们在clickhouse中实现连续的时间首先要学习一下range，arrayMap，arrayJoin这三个函数的使用。...2 │ │ 4 │ └──────────────────────┘ 好了上面三个函数已经给大家分享了一遍，下面我们直接看下如何实现连续的天...实现2021.1.1到2021.1.10连续的时间，我们首先需要用range把数组自增，然后通过arrayMap转换成对应的时间，然后通过arrayJoin进行转换成列。
上一篇已经分享了一种实现连续的时间的方式，但是有缺陷，比如连续的月，连续的年，实现起来通过sql还是存在一些难度，今天我这里再分享一种方式，也是有缺陷的。...，但是连续的月和年就会存在一些问题，因为月和年会存在不是固定长时间戳，像我们业务中我就是通过程序来实现连续的年或者连续的月。...下面我们再来看业务中通过开始时间和结束时间实现连续的天，首先我们需要熟悉一下dateDiff函数的使用。...，其中包括从从«StartTime»开始到«StartTime + Duration 秒»内的所有符合«size»（以秒为单位）步长的时间点。...要实现连续的天或者连续的年需要通过addYears,addMonths,addWeeks等函数来实现。
目的&思路 本次要构造的时间戳，主要有2个用途： headers中需要传当前时间对应的13位（毫秒级）时间戳 查询获取某一时间段内的数据（如30天前～当前时间） 接下来要做的工作： 获取当前日期，如2021...-12-16，定为结束时间 设置时间偏移量，获取30天前对应的日期，定为开始时间 将开始时间与结束时间转换为时间戳 2....timestamp()*1000)) # 定义查询开始时间=当前时间回退30天，转为时间戳 print("开始日期为：{},对应的时间戳：{}".format(today + offset, start_time...-11-16 16:50:58.543452,对应的时间戳：1637052658543 结束日期为：2021-12-16 16:50:58.543452,对应的时间戳：1639644658543 找一个时间戳转换网站...，看看上述生成的开始日期的时间戳是否与原本日期对应 可以看出来，大致是能对应上的（网上很多人使用round()方法进行了四舍五入，因为我对精度没那么高要求，所以直接取整了） 需要注意的是：timestamp
背景 今天在跑定时任务的过程中，发现有一个任务在设置数据的查询时间范围异常，出现了开始时间戳比结束时间戳大的奇怪现象，计算时间戳的代码大致如下。...int类型，在计算的过程中30 * 24 * 60 * 60 * 1000计算结果大于Integer.MAX_VALUE，所以出现了数据溢出，从而导致了计算结果不准确的问题。...到这里想必大家都知道原因了，这是因为java中整数的默认类型是整型int，而int的最大值是2147483647， 在代码中java是先计算右值，再赋值给long变量的。...在计算右值的过程中（int型相乘）发生溢出，然后将溢出后截断的值赋给变量，导致了结果不准确。 将代码做一下小小的改动，再看一下。...因为java的运算规则从左到右，再与最后一个long型的1000相乘之前就已经溢出，所以结果也不对，正确的方式应该如下：long a = 24856L * 24 * 60 * 60 * 1000。
编码压缩 由于 ClickHouse 采用列存储，相同列的数据连续存储，且底层数据在存储时是经过排序的，这样数据的局部规律性非常强，有利于获得更高的数据压缩比。...3 3.3.多索引 列存用于裁剪不必要的字段读取，而索引则用于裁剪不必要的记录读取。ClickHouse 支持丰富的索引，从而在查询时尽可能的裁剪不必要的记录读取，提高查询性能。...在 Flink 中设置 State TTL，就会有这样一个时间戳，具体实现时，Flink 会把时间戳字段和具体数据字段存储作为同级存储到 State 中。...会将 存储在 State 中，其中 Long 为时间戳，用于判断是否过期。...因为 TTL 过滤器需要解析上次访问的时间戳，并对每个将参与压缩的状态进行是否过期检查。对于集合型状态类型（比如 ListState 和 MapState），会对集合中每个元素进行检查。
由于相同类型的数据在列中是连续存储的，可以更好地利用数据的统计特性进行压缩。数据压缩算法：ClickHouse使用了多种数据压缩算法来减小数据的存储空间。其中包括LZ4、Zstd和Delta压缩等。...数据字典压缩：ClickHouse还使用了数据字典压缩技术。对于一些列中具有重复值的情况，可以将重复的值存储在字典中，并使用字典索引来代替真实的值。这种方式可以大大减小数据的存储空间，并提高查询性能。...数据分区和分布式存储：ClickHouse支持数据的分区存储和分布式存储。可以根据数据的一些特征，如日期、时间戳等进行分区，以便更好地组织和管理数据。...这使得ClickHouse在处理大规模数据和高吞吐量查询时具备了出色的性能。...这使得用户能够在秒级甚至亚秒级的时间内对大规模数据进行快速分析和查询。实时查询： ClickHouse 支持实时数据插入和查询，可以在不停机的情况下进行数据实时更新和查询。
Filter，延迟消费Kafka中的数据，将TraceID在Bloom Filter中可能存在的Span数据持久化到ClickHouse冷集群中；延迟时间配置的30分钟，尽量保证一个Trace下的Span...查询时只需要解码TraceId中的时间戳，即可知道应该查询热集群还是冷集群。...接下来再介绍一下尾部采样中Bloom Filter的设计细节，如下图所示： 整体处理流程如下： OTel Server会将满足采样规则的Span数据对应的TraceID，根据TraceID中的时间戳写入到对应时间戳的...下一步规划 目前Trace2.0将Span的原始明细数据也存储在了ClickHouse中，导致ClickHouse的磁盘使用率会有些偏高，后续考虑将Span明细数据先写入HDFS/OSS等块存储设备中，...ClickHouse来记录每个Span在块存储中的offset，从而进一步降低ClickHouse的存储成本。
1 时序数据 可理解成一个以时间为轴的矩阵，如下案例有三个时间序列，在时间轴对应不同值： ^ │ . . . . . . . . . . ...）：metric name和描述当前样本特征的labelsets 时间戳（timestamp）：ms的时间戳 值（value）：该时间样本的值 PromQL就是对这样一批样本数据做查询、计算。...=500的这个时间序列只有一个点，但告警规则每次执行查询时，都是查到这个异常点，连续5min都如此。...，右侧的向量中只有一个记录，但是左侧的向量中有两个记录，所以高基数的一侧是左侧，故而使用 group_left。...，取最小的两条记录 bottomk(2, mem_available_percent{app="clickhouse"}) 分组统计 分别统计 clickhouse 和 canal 的机器内存可用率，使用
clickhouse写入时间后查询出来不对。差了上百年。 场景： java中的long类型存入clickhouse中的long类型字段，作为时间。...查询时，通过函数把long类型转化成时间格式。 然后发现日期差了几十年。 这是存入数据库的long值1625471075301。 在数据库中查询时发现： 这里成了2106年。...问题原因：前面java中存入的long值，其实带了毫秒值。也就是long的后三位，是秒之后的，直接这么转，等于是时间戳多出来三位数。...21.5.6.6版本目前转化函数中，还未发现能自动处理这个纳秒的函数。 所以，只能先截断一下。 还需要再尝试尝试其他方法。
IO方面，MySQL是行存储，ClickHouse是列存储，后者在count()这类操作天然有优势，同时，在IO方面，MySQL需要大量随机IO，ClickHouse基本是顺序IO。...Distribute引擎会选择每个分发到的Shard中的”健康的”副本执行SQL 五、DDL 如果想按集群操作，需要借助zookeeper，在config.xml中添加配置 <distributed_ddl...工具 九、时间戳转换 select toUnixTimestamp('2018-11-25 00:00:02'); select toDateTime(1543075202); 十、其他事项 clickhouse...上面描述的在不同的server上建立全新的replicated模式的表，如果在某台server上已经存在一张replicated表，并且表中已经有数据，这时在另外的server上执行完replicated...如果zookeeper挂掉，replicated表会切换成read-only模式，不再进行数据同步，系统会周期性的尝试与zk重新建立连接。
图片ClickHouse的MergeTree引擎工作原理和基本原则MergeTree是ClickHouse的一个重要存储引擎，其工作原理和基本原则如下：工作原理索引：MergeTree使用磁盘上的多级索引来组织数据...默认情况下，数据按照主键顺序进行排序，主键可以是一列或多列的组合。数据分区：MergeTree将数据按照时间进行分区，每个分区存储在一个单独的目录中。...分区将数据划分为逻辑上连续的时间区间，使查询和数据的插入/删除操作更高效。数据排序：MergeTree通过按照主键排序来实现高效的查询。...新数据会根据主键的顺序插入到相应的分区中，如果插入的数据与已有的分区重叠，则会触发合并操作。...基本原则时间分区：MergeTree将数据按照时间进行分区，使得具有相近时间戳的数据位于同一个分区中，便于查询和数据操作。数据排序：MergeTree依赖数据按照主键进行排序，保证数据的高效查询。
我们是按天来做数据的摄入，每天有百亿级的数据量，可以看到，ClickHouse的数据摄入量时间还是比较稳定的，每天在50分钟就可以完成。...，它可以用预先设定好的聚合条件，将排序键相同的记录聚合起来，我们设定了用专门的一列来记录记录的时间戳，聚合规则选择时间戳最新的记录保留下来，这样仅通过插入的方式就可以完成数据的更新。...在查询过程中，首先会通过PREWHERE扫描活跃的版本，这就意味着版本数越多，扫描时间越长。我们也是设置了一个定时的任务，来定期清理不需要的数据版本。...那实时数据如果无法成功插入数据，多次尝试之后，会去消费者节点的触发kafka分区的rebalance, 将当前的分区重新分配到ClickHouse的其它副本节点尝试插入，这种错误不会经常发生，我们可以通过重试最终将数据导入...Zookeeper的协同，而Zookeeper的压力过大就会造成操作超时，如果Zookeeper的操作超时就会造成会话超时，因为在超时之后，Zookeeper会尝试重连ClickHouse,重建会话，这就进一步加大了
在海量日志中每天对数千个营销活动进行类似计算，对资源消耗是一个不小的挑战。...思路很简单，就是在 pysql 中循环对每个活动执行对应的 hiveSQL 来完成 T+1 时效的计算。...主要的原因是玩家参与活动的时候是即时参与行为，比如一个玩家来到一个活动页面后，一般是连续将活动中能参与的功能都参与下，不会参与完一个等很久再参与下一个，所以导致同一个玩家的日志时间连续性较高，单位时间窗口内去重后量级会降低很多...在 24 核 96G 内存的机器上，实际测试下来在 1 亿条记录中，精确去重一个参与量为100W 的活动，仅需 0.1 s 不到，而导出这个号码包文件只需要 0.2 s 不到。...目前 ClickHouse 在奕星等多个数据系统和诸多个性化营销分析的场景中落地使用，数据总规模超过 5 千亿，还在不断增长中。
在海量日志中每天对数千个营销活动进行类似计算，对资源消耗是一个不小的挑战。...主要的原因是玩家参与活动的时候是即时参与行为，比如一个玩家来到一个活动页面后，一般是连续将活动中能参与的功能都参与下，不会参与完一个等很久再参与下一个，所以导致同一个玩家的日志时间连续性较高，单位时间窗口内去重后量级会降低很多...而作为战斗民族开源神器的 ClickHouse 不但拥有自己的文件系统和极高的压缩比，在集群部署上甚至可以不用 zk 来独立部署，甚至在性能上“吊打”商业的 OLAP 系统（详见官方测评数据：https...，实际测试下来在 1 亿条记录中，精确去重一个参与量为100W 的活动，仅需 0.1 s 不到，而导出这个号码包文件只需要 0.2 s 不到。...目前 ClickHouse 在奕星等多个数据系统和诸多个性化营销分析的场景中落地使用，数据总规模超过 5 千亿，还在不断增长中。
日期时间类型 时间类型分为 DateTime、DateTime64 和 Date 三类。ClickHouse 目前没有时间戳类型。...DateTime类型 时间戳类型。用四个字节(无符号的整数类型，Uint32)存储 Unix 时间戳)。允许存储与 Date 类型相同的范围内的值。最小值为 1970-01-01 00:00:00。...如果尝试保存任何其他值， ClickHouse 抛出异常。...但不推荐使用多维数组，ClickHouse 对多维数组的支持有限。例如，不能存储在 MergeTree 表中存储多维数组。...如果在元素中存 在 Null 或存在 Nullable 类型元素，那么数组的元素类型将会变成 Nullable 。 如果 ClickHouse 无法确定数据类型，它将产生异常。
在海量日志中每天对数千个营销活动进行类似计算，对资源消耗是一个不小的挑战。...思路很简单，就是在 pysql 中循环对每个活动执行对应的 hiveSQL 来完成 T+1 时效的计算。...主要的原因是玩家参与活动的时候是即时参与行为，比如一个玩家来到一个活动页面后，一般是连续将活动中能参与的功能都参与下，不会参与完一个等很久再参与下一个，所以导致同一个玩家的日志时间连续性较高，单位时间窗口内去重后量级会降低很多...，实际测试下来在 1 亿条记录中，精确去重一个参与量为100W 的活动，仅需 0.1 s 不到，而导出这个号码包文件只需要 0.2 s 不到。...目前 ClickHouse 在奕星等多个数据系统和诸多个性化营销分析的场景中落地使用，数据总规模超过 5 千亿，还在不断增长中。
在科技生产工业，时间是记录和标识的重要依据，比如卫星的发射时间，运载时间，科技生产的连续运行时间或者工业系统的统一触发时间等，都是以时间作为参考依据。...包括超快速飞行的子弹，肉眼或一般的记录仪器是无法记录到这种超快过程的，但是用条纹相机拍摄的话，就像静止在眼前一样，飞行过程中的所有动态姿势，都可以被记录下来。...由经典的传统的光学系统、条纹管、后端的记录CCD三部分组成，以及控制系统。...当这种光子转换为电子的同时，在控制端加了扫描电路，这种不同时刻进来的光电子，就会在扫描电压的偏转上进行空间的分离，最后被CCD记录。...GPS授时仪对网络摄像机进行时间统一时，配置步骤如下： a. 在监控客户端中，选择“配置”页面； b. 选择“时间设置”子页面，勾选“启用NTP 校时”； c.
我们的代码库利用最新CPU架构的SIMD指令，对多个数据元素并行处理同类操作。我们将数据存储在列中，并按时间进行分区，以在查询时从磁盘中提取最小的数据量。...数据被存储在列中，并按时间进行分区 QuestDB与ClickHouse、InfluxDB和TimescaleDB相比如何？...保持追加模式，直到记录不按顺序到达为止 在内存中对暂存区的未提交的记录进行排序 在提交时对分类的无序数据和持久化的数据进行核对和合并 前两个步骤很直接，也很容易实现，依然只是处理追加的数据，这一点没变。...时间序列数据应该多久进行一次排序和合并？ 能够快速复制数据是一个不错的选择，但我们认为在大多数时间序列获取场景中可以避免大量的数据复制。...例如，如果任何新的时间戳值有很大概率落在先前收到的值的10秒内，那么边界就是10秒，我们称这个为滞后边界。 当时间戳值遵循这种模式时，推迟提交可以使失序提交成为正常的追加操作。
字段值，将看到字段值以二进制表示（在某些终端中），因为该值不是以数字的形式存储，而是以AggregateFunction类型存储的。...聚合函数有一个实现定义的中间状态，可以序列化为AggregateFunction(...)数据类型，并通常通过物化视图存储在表中。...ClickHouse使用一条存储了聚合函数状态组合的单条记录(在一个数据块中)替换带有相同主键(或更准确地说，用相同的排序键)的所有行 说明：数据块是指ClickHouse存储数据的基本单位 可以使用...在SELECT查询的结果中，AggregateFunction类型的值对所有ClickHouse输出格式都有特定于实现的二进制表示。...中添加另外2条记录，但这次尝试对其中一条记录使用不同的时间戳: INSERT INTO testdb.visits (StartDate, CounterID, Sign, UserID) VALUES
八、DateTime类型ClickHouse支持DataTime类型，这个时间戳类型用四个字节（无符号的）存储Unix时间戳。...允许存储与日期类型相同范围内的值，最小值为0000-00-00 00:00:00。时间戳类型值精确到（不包括闰秒）。使用客户端或服务器时的系统时区，时间戳是从文本转换为二进制并返回。...在文本格式中，有关夏令时的信息会丢失。默认情况下，客户端连接到服务的时候会使用服务端时区。您可以通过启用客户端命令行选项--use_client_time_zone 来设置使用客户端时间。...在 ClickHouse中，尽管用户使用的是字符串常量，但所有含有Enum 数据类型的操作都是按照包含整数的值来执行，这在性能方面比使用String数据类型更有效。...在这种情况下，对于JSON以外的文本格式，括号中的值是逗号分隔的。在JSON格式中，元组作为数组输出（在方括号中）。
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