由于工作的需求，后续笔者工作需要和开源的OLAP数据库ClickHouse打交道。ClickHouse是Yandex在2016年6月15日开源了一个分析型数据库，以强悍的单机处理能力被称道。...ClickHouse的实现接口 IAggregateFunction接口 在ClickHouse之中，定义了一个统一的聚合函数接口：IAggregateFunction....（在ClickHouse之中，所有的接口类都是以大写的I开头的。) 上文笔者提到的聚合函数，则都是作为抽象类IAggregateFunction的子类实现的。...它的逻辑很简单，所有ClickHouse之中所相关的聚合函数都是通过这个工厂类注册并且获取，然后进行调用的。...讲完了聚合函数的实现，下一篇笔者就要继续给探究聚合函数究竟在ClickHouse之中是如何和列存结合使用，并实现向量化的~~。
笔者在源码笔记1之中分析过ClickHouse的聚合函数的实现，但是对于各个接口函数的实际如何共同工作的源码，回头看并没有那么明晰，主要原因是没有结合Aggregator的类来一起分析聚合函数的是如果工作起来的...所以决定重新再完成一篇聚合函数的源码梳理的文章，帮助大家进一步的理解ClickHouse之中聚合函数的工作原理。 本系列文章的源码分析基于ClickHouse v19.16.2.2的版本。...内存分配接口 在Clickhouse的聚合执行过程之中，所有的聚合函数都是通过列来进行的。...create函数本身就是完成了Doris聚合函数之中init函数所完成的工作。...create函数在聚合的流程之中的作用 通过上述流程图可以看到，create这部分就是在构造聚合hash表时，进行内存初始化工作的，而这部分内存不仅仅包含了聚合函数的结果数据，还包含了对应聚合算子的函数指针
笔者在源码笔记1之中分析过ClickHouse的聚合函数的实现，但是对于各个接口函数的实际如何共同工作的源码，回头看并没有那么明晰，主要原因是没有结合Aggregator的类来一起分析聚合函数的是如果工作起来的...所以决定重新再完成一篇聚合函数的源码梳理的文章，帮助大家进一步的理解ClickHouse之中聚合函数的工作原理。 本系列文章的源码分析基于ClickHouse v19.16.2.2的版本。...内存分配接口 在Clickhouse的聚合执行过程之中，所有的聚合函数都是通过列来进行的。...create函数本身就是完成了Doris聚合函数之中init函数所完成的工作。...这部分可能有些难理解，我们接着看下面的流程图，来更好的帮助理解： create函数在聚合的流程之中的作用 通过上述流程图可以看到，create这部分就是在构造聚合hash表时，进行内存初始化工作的，而这部分内存不仅仅包含了聚合函数的结果数据
解决方法如下 修改/etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules 将eth0这行注释掉或者删除， 这里记载的还是克隆系统...
的同学也能写 但既然笔者来写这篇文章，肯定不是想用，这么简单的方案，更何况，这个SQL本身还是有问题 第一个问题是：去重函数的性能问题 首先在Clickhouse里面有多个去重计数的函数，主要包含两类...： 1.非精确去重函数：uniq、uniqHLL12、uniqCombined 2.精确去重函数：uniqExact、groupBitmap 从官网资料上来看： 在非精确去重函数中： uniq函数使用自适应采样算法...函数，不推荐uniqCombined函数 同时对于uniq和uniqCombined的区别上，官方给出的建议是：图片 在精确去重函数中： uniqExact函数是uniq系列方法中的一个，比 uniq...groupBitmap函数比较特殊，参数得是一个无符号整数列，算法主要用的是“位图或聚合计算”从这篇文章中查看了两个函数的源码：/ count(distinct)// HashSetTablevoid...，而不需要一个精确的数据，比如一个产品的UV为2600万，这个2600万就是一个概略数字，且随着变动越大，故可以用非精确去重函数在上面的SQL中DISTINCT方法实际上是在用uniqExact，也就是最耗时的精确去重函数
的同学也能写 但既然笔者来写这篇文章，肯定不是想用，这么简单的方案，更何况，这个SQL本身还是有问题 第一个问题是：去重函数的性能问题 首先在Clickhouse里面有多个去重计数的函数，...主要包含两类： 1.非精确去重函数：uniq、uniqHLL12、uniqCombined 2.精确去重函数：uniqExact、groupBitmap 从官网资料上来看： 在非精确去重函数中...算法 官方推荐：uniq和uniqCombined函数，不推荐uniqCombined函数 同时对于uniq和uniqCombined的区别上，官方给出的建议是： 在精确去重函数中： uniqExact...groupBitmap函数比较特殊，参数得是一个无符号整数列，算法主要用的是“位图或聚合计算” 从这篇文章中查看了两个函数的源码： / count(distinct) // HashSetTable void...，而不需要一个精确的数据，比如一个产品的UV为2600万，这个2600万就是一个概略数字，且随着变动越大，故可以用非精确去重函数 在上面的SQL中DISTINCT方法实际上是在用uniqExact，也就是最耗时的精确去重函数
图片如果在配置SSL证书后，Nginx的HTTPS无法正常工作，可能有以下几个常见原因：1.错误的证书路径或文件权限：确保在Nginx配置文件中指定了正确的证书文件路径，并且Nginx对该文件具有读取权限...其他配置错误：检查Nginx的其他相关配置，确保没有其他冲突或错误的指令导致HTTPS无法正常工作。可以查看Nginx的错误日志文件以获取更多详细的错误信息。...排除以上可能的问题，并进行适当的配置修复后，可以重新启动Nginx服务，并检查HTTPS是否能够正常工作。
今天我第一次学习使用fail2ban，以前都没用过这样的东西，小地方没有太多攻击看上，但是工作之后这些安全意识和规范还是会加深认识，fail2ban很简单的远离，分析日志，正则匹配查找，iptables...ban ip，然后我今天花了很长时间都没办法让他工作起来，我写了一个简单的规则ban掉尝试暴力登录phpmyadmin的ip，60秒内发现3次ban一个小时。...我通过fail2ban-regex测试工具测试的时候结果显示是能够正常匹配的，我也试了不是自己写的规则，试了附带的其他规则的jail，也是快速失败登录很多次都不能触发ban，看fail2ban的日志更是除了启动退出一点其他日志都没有...后面我把配置还原，重启服务，这次我注意到重启服务之后整个负载都高了起来，fail2ban-server直接是占满了一个核，这种情况居然持续了十几分钟的样子，简直不能忍。
这些查询中的大多数都包含聚合，ClickHouse 作为面向列的数据库进行了优化，能够在不采样的情况下对数千亿行提供亚秒级响应时间 - 远远超出了我们在 GA4 中看到的规模。...我们知道 ClickHouse 将提供毫秒级响应时间，并且更适合平面Schema（只有两个表）和聚合密集型查询。...然后，用户可以使用计划INSERT INTO SELECT查询（使用 cron 服务和gcs 表函数）或最近发布的S3Queue将此数据导入 ClickHouse。...指标 ClickHouse查询 与GA4的区别 支持日内事务 用户总数 SELECT event_date, uniqExact(user_pseudo_id) AS total_users FROM...9.1.概览仪表板 随着时间的推移最受欢迎的博客文章 热门流量来源 10.下一步是什么 我们剩下的工作主要围绕确保数据集在我们的内部数据仓库中可用，我们可以用它来丰富我们的分析。
准备DISTINCT if (expressions.need_aggregate) { // 存在聚合函数，在windows函数...存在windows函数，应该在初始节点运行 // 并且，ORDER BY和DISTINCT依赖于windows函数，这里也不能运行 if (query_analyzer...原子写入的充分条件^clickhouse_atomic_insert：数据直接插入MergeTree表（不能有Buffer表）数据只插入一个partition（注意前文提到的partition和part...，或者每秒钟最多1次插入^buffer_insertKafkaEngine+MV该部分待补充，想看的同学可以在评论区踢踢预聚合预聚合有三种方法，ETL、物化视图和投影，他们的区别如下^clickhouse_etl_mv_pro...指标需要聚合，数据量较大，每次实时计算对ClickHouse负载太大。其实还有一种聚合方式，过期数据聚合。可以参考，同样限制要求group by的键值为主键前缀。在我们业务使用时，什么时候用哪一个呢？
准备DISTINCT if (expressions.need_aggregate) { // 存在聚合函数，在windows...函数/ORDER BY之前不执行 } else { // 不存在聚合函数...// 存在windows函数，应该在初始节点运行 // 并且，ORDER BY和DISTINCT依赖于windows函数，这里也不能运行...// 添加order by if (expressions.has_order_by) { // 在分布式查询中，没有聚合函数却有...指标需要聚合，数据量较大，每次实时计算对 ClickHouse 负载太大。 其实还有一种聚合方式，过期数据聚合。可以参考，同样限制要求 group by 的键值为主键前缀。
准备DISTINCT if (expressions.need_aggregate) { // 存在聚合函数，在windows...函数/ORDER BY之前不执行 } else { // 不存在聚合函数 ...// 存在windows函数，应该在初始节点运行 // 并且，ORDER BY和DISTINCT依赖于windows函数，这里也不能运行 ... // 添加order by if (expressions.has_order_by) { // 在分布式查询中，没有聚合函数却有...指标需要聚合，数据量较大，每次实时计算对 ClickHouse 负载太大。 其实还有一种聚合方式，过期数据聚合。可以参考，同样限制要求 group by 的键值为主键前缀。
6.Functions 与Aggregate Functions ClickHouse主要提供两类函数—普通函数（Functions）和聚合函数（Aggregate Functions）。...普通函数由IFunction接口定义，拥有数十种函数实现，采用向量化的方式直接作用于一整列数据。聚合函数由IAggregateFunction接口定义，相比无状态的普通函数，聚合函数是有状态的。...在一定程度上可以弥补clickhouse不能对数据做更新的操作，可以用做在数据过多重复场景对数据进行去重。...ClickHouse 会将相同主键的所有行（在一个数据片段内）替换为单个存储一系列聚合函数状态的行。可以使用 AggregatingMergeTree 表来做增量数据统计聚合，包括物化视图的数据聚合。...对于AggregatingMergeTree不能直接使用insert来查询写入数据。一般是用insert select。但更常用的是创建物化视图 ，做增量数据统计聚合，包括物化视图的数据聚合。
我们希望确定一个面向列的数据库，该数据库具有水平可扩展性和容错性，可以帮助我们提供良好的正常运行时间保证，并且具有极高的性能和空间效率，从而可以处理我们的规模。...我们想用这个引擎取代Kafka Go的消费者，因为它足够稳定，可以直接从Kafka摄取到ClickHouse。 聚合函数sumMap由Alex Bocharov。...但是，ClickHouse地图存在两个问题： SummingMergeTree对具有相同主键的所有记录进行聚合，但是所有分片的最终聚合应该使用一些聚合函数来完成，而这在ClickHouse中是不存在的。...要解决问题＃1，我们必须创建一个新的聚合函数sumMap。幸运的是，ClickHouse源代码具有卓越的品质，其核心开发人员非常有助于审查和合并所请求的更改。...还不能很好地运行异构集群，因此我们需要逐步用新硬件替换现有集群中的所有节点，全部36个。
使用近似聚合函数---大部分查询引擎或者分布式数据库(Presto, ClickHouse, Druid等)有一些近似聚合函数，对于允许有少量误差的查询场景，使用这些函数对查询性能有大幅提升。...比如使用approx_distinct() 函数比count(distinct x)有大概2.3%的误差。...，比如ClickHouse中有uniqExact, groupBitmap等。...使用Rank函数代替row_number函数来获取Top N---在进行一些分组排序场景时，使用rank函数性能比row_number函数性能更好。...正确的SQL：select id from t where num=100*2错误的SQL：select id from t where num/2=100避免在where子句中对字段进行函数操作---
但随着企业业务数据量的不断扩大，在复杂query场景下，ClickHouse容易存在查询异常问题，影响业务正常推进。...第三类，则是关于复杂查询（如多表 Join、嵌套多个子查询、window function 等），ClickHouse对这类需求场景的支持并不是特别友好，由于ClickHouse并不能通过Shuffle...来分散数据增加执行并行度，并且其生成的Pipeline在一些case下并不能充分并行。...甚至极端情况下，如需保证Query正常执行，也可以降低Stage的并行度。但调度存在依赖关系，并不能完全并行，会增加调度的时长。Stage较多的情况下，调度延时可能会占据SQL整体不小的比例。...我们看到有一个比较重的计算算子UniqExact，就是count distinct的计算方式，通过Hash表做去重。
生成聚合函数状态的常见方法是使用State后缀调用聚合函数。为了以后能获得聚合的最终结果，必须使用带有-Merge后缀的相同聚合函数。...参数说明： 聚合函数名称。如果名称对应的聚合函数鞋带参数，则还需要为其它指定参数。 聚合函数参数类型。...，但使用Merge后缀，比如插入数据时使用的聚合函数为avgState，那么查询时使用的聚合函数为avgMerge。...后缀为Merge的聚合函数接受一组状态，将它们组合在一起，并返回完整数据聚合的结果。...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
对于千万级别的数据，以InnoDB为存储引擎的表，仅仅是统计表行数这一需求，执行效率很低，对于一些聚合函数，相应延迟同样无法接受。...提高数据库硬件水平，一定程度上能够改善查询效率问题，但仍然不能彻底解决查询效率问题。ClickHouse一推出就大火更加印证开发者在较大数据量的前提下希望有个合理查询效率的需求是多么的急切。...以典型的Mysql数据库读写分离为例，横向对比ClickHouse，对比Mysql为何查询慢以及ClickHouse为何查询要快，在此基础上综合考虑OLTP如何与OLAP协同工作。...去重深刻理解 这里的去重并不能达到关系型数据库严格意义去重的目的，使用时需要注意这个现象。另外不能以非黑即白的想法考虑这个问题，ClickHouse在提高查询速度时做了一定的妥协。...如果聚合的值不满足要求，可以在查询结果集上通过聚合函数再次聚合，此时属于实时计算。 （三）内置函数 常见的内置函数需要特别指出，新建表模式、数据导入等方面会有应用。
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