DML:Data Manipulation Language,数据操纵语言。ClickHouse中DML语言包含插入、更新、删除数据操作,DML操作仅适用MergeTree引擎,不能针对主键、分区键、排序键进行DML操作，DML操作不支持事务，一旦执行成功会立刻生效。
Memory表引擎直接将数据保存在内存中，ClickHouse中的Memory表引擎具有以下特点:
服务器配置文件位于/etc/clickhouse-server/。config.xml中的<path>元素，它决定了数据存储的位置，因此它应该位于磁盘容量的卷上;默认值是/var/lib/clickhouse/。如果你想调整配置，直接编辑config是不方便的。考虑到它可能会在将来的包更新中被重写。建议重写配置元素的方法是在配置中创建config.d文件夹，作为config.xml的重写方式。
创建新表具有几种种语法形式，具体取决于用例。默认情况下，仅在当前服务器上创建表。分布式DDL查询作为子句实现，该子句另外描述。
Log系列表引擎功能相对简单，主要用于快速写入小表（1百万行左右的表），然后全部读出的场景，即一次写入，多次查询。Log系列表引擎包含：TinyLog、StripeLog、Log三种引擎。
在ClickHouse基础课程中我们知道可以使用两种方式通过ClickHouse可以操作MySQL数据库，分别使用使用 MySQL数据库引擎和MySQL表引擎。
ClickHouse的使用一、使用Java操作ClickHouse1、构建maven工程2、导入依赖<dependency> <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId> <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId> <version>0.2.2</version></dependency>3、创建包结构在java程序包目录创建包名说明c
五、核心概念 5.1.表引擎（Engine） 表引擎决定了数据在文件系统中的存储方式，常用的也是官方推荐的存储引擎是MergeTree系列，如果需要数据副本的话可以使用ReplicatedMergeTree系列，相当于MergeTree的副本版本。读取集群数据需要使用分布式表引擎Distribute。 5.2.表分区（Partition） 表中的数据可以按照指定的字段分区存储，每个分区在文件系统中都是都以目录的形式存在。常用时间字段作为分区字段，数据量大的表可以按照小时分区，数据量小的表可以在按照天分区或者月分区，查询时，使用分区字段作为Where条件，可以有效的过滤掉大量非结果集数据。 5.3.分片（Shard） 一个分片本身就是ClickHouse一个实例节点，分片的本质就是为了提高查询效率，将一份全量的数据分成多份（片），从而降低单节点的数据扫描数量，提高查询性能。 5.4. 复制集（Replication） 简单理解就是相同的数据备份，在CK中通过复制集，我们实现保障了数据可靠性外，也通过多副本的方式，增加了CK查询的并发能力。这里一般有2种方式：（1）基于ZooKeeper的表复制方式；（2）基于Cluster的复制方式。由于我们推荐的数据写入方式本地表写入，禁止分布式表写入，所以我们的复制表只考虑ZooKeeper的表复制方案。 5.5.集群（Cluster） 可以使用多个ClickHouse实例组成一个集群，并统一对外提供服务。 六、主要表引擎深入解析 6.1.TinyLog 最简单的表引擎，用于将数据存储在磁盘上，每列都存储在单独的压缩文件中，写入时，数据附加到文件末尾. 缺点：（1）没有并发控制（没有做优化，同时写会数据会损坏，报错） （2）不支持索引 （3）数据存储在磁盘上 优点：（1）小表节省空间 （2）数据写入，只查询，不做增删改操作创建表： create table stu1(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog 6.2. Memory 内存引擎，数据以未压缩的原始形式直接保存在内存中，服务器重启，数据会消失，读写操作不会相互阻塞，不支持索引。建议上限1亿行的场景。优点：简单查询下有非常高的性能表现（超过10G/s） 创建表: create table stu1(id Int8, name String)ENGINE=Merge(db_name, 'regex_tablename') 6.3.Merge 本身不存储数据，但可用于同时从任意多个其他的表中读取数据，读是自动并行的，不支持写入，读取时，那些真正被读取到数据的表的索引（如果有的话）会被占用,默认是本地表，不能跨机器。参数：一个数据库名和一个用于匹配表名的正则表达式 创建表： create table t1(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t2(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t3(id Int8, name String)ENGINE=TinyLog create table t (id UInt16, name String)ENGINE=Merge(currentDatabase(), ‘^t’) 6.4.MergeTree ck中最强大的表引擎MergeTree(合并树)和该系列（*MergeTree）中的其他引擎。使用场景：有巨量数据要插入到表中，高效一批批写入数据片段，并希望这些数据片段在后台按照一定规则合并。相比在插入时不断修改（重写）数据进行存储，会高效很多。优点：（1）数据按主键排序 （2）可以使用分区（如果指定了主键）（3）支持数据副本 （4）支持数据采样 创建表： ENGINE MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)) SAMPLE BY intHash32(UserID) SETTINGS index_granularity=8192
ClickHouse数据存储时支持副本和分片，副本指的就是一份数据可以在不同的节点上存储，这些节点上存储的每份数据相同，数据副本是增加数据存储冗余来防止数据丢失。分片指的是ClickHouse一张表的数据可以横向切分为多份，每份中的数据不相同且存储在不同的节点上，分片的目的主要是实现数据的水平切分，方便多线程和分布式查询数据。
此时按照提示，创建表前进行allow_experimental_map_type =1设置即可
要实现JDBC连接，CH需要使用以后台进程运行的程序 clickhouse-jdbc-bridge。
随着 ClickHouse 的快速发展，越来越多的开发者关注并在业务中使用 ClickHouse。作为开发人员除了在应用中访问数据库、进行业务数据的分析跟进，还有很重要的一个库表结构的设计。但在 ClickHouse 官方文档推荐的众多第三方开发的可视化管理工具中，不论是商业的还是开源的，绝大多数只关注在其数据的查询、分析、报表呈现、性能等领域，对表结构变更的可视化管理仅 DBeaver、DBM 有少量支持（前者交互较重，后者仅少量场景的新建支持，可参考两个产品的建表界面）。
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需求描述 在对接COS客户中，经常会遇到客户的一些COS分析需求，主要集中在两个方面： 1、COS Bucket的对象分析，比如： 前缀为xxx的对象的总大小 后缀为xxx的对象的总大小 xxx日期前的对象总大小 对象size在某个范围内的个数 2、COS Bucket的访问分析，比如： xxx时间段内请求Topx的文件 xxx时间段内请求Topx的客户端IPs/Agents xxx时间段内所有的GET/PUT请求，或指定request PATH 针对上述的客户需求，我们通常可以通过COS清单和COS的访
针对上述的客户需求，我们通常可以通过COS清单和COS的访问日志来分析，但COS清单或者日志的量通常都是比较大的，需要通过一个比较好的工具来完成分析任务，这里介绍下如何通过ClickHouse，来原生的分析存储在COS上的清单和日志文件。
ClickHouse中支持在创建数据库时指定引擎，目前比较常用的两种引擎为默认引擎和MySQL数据库引擎。
实时及未来，最近在腾讯云Oceanus进行实时计算服务，以下为mysql-cdc结合维表hbase到flink到ClickHouse的实践。分享给大家~
ClickHouse提供了许多与外部系统集成的方法，包括一些表引擎。这些表引擎与其他类型的表引擎类似，可以用于将外部数据导入到ClickHouse中，或者在ClickHouse中直接操作外部数据源。
关于增删查改，很多同学都可能觉得这么简单的东西我还不会吗？嗯，大家是觉得简单，但是关于clickhouse的增删查改可还是值得深入了解一下，了解了他们的使用，对数据开发者来说，能避免不少的问题。
ClickHouse使用ZooKeeper来进行分片配置和管理。首先，需要搭建并配置一个ZooKeeper集群，确保集群正常工作。
clickhouse 相对于mysql，除了在mysql在SQL和索引的优化空间比较大外，而其他的clickhouse的优化空间还是很大的，对于clickhouse他的服务端配置参数对于任务的影响还是很大的。现在我们来看看clickhouse都有哪些常规的优化点，今天主要学习一下创建表的时候需要注意的点
Group By子句又称聚合查询，与MySQL或者Hive中的使用方式一样，但是需要注意一点在Select查询中如果有聚合查询，例如max,min等，与聚合查询出现的字段一定要出现在Group by中，否则语句报错。
TTL即Time To Live ，表示数据存活的时间。在MergeTree中，可以为某个列字段或整张表设置TTL。当时间到达时，如果是列字段级别的TTL，则会删除这列的数据；如果是表级别的TTL，则会删除整张表的数据；如果同时设置了列级别和表级别的TTL，则会以先到期的那个为主。
DDL:Data Definition Language,数据库定义语言。在ClickHouse中，DDL语言中修改表结构仅支持Merge表引擎、Distributed表引擎及MergeTree家族的表引擎,SQL 中的库、表、字段严格区分大小写。
基本上来说传统关系型数据库(以 MySQL 为例)的 SQL 语句，ClickHouse 基本都支持， 这里不会从头讲解 SQL 语法只介绍 ClickHouse 与标准 SQL(MySQL)不一致的地方。
在生产环境中，经常遇到将数据库中的数据写入ClickHouse集群中。本文介绍2种将MySQL数据库中的数据导入到ClickHouse集群的方案。
如果我们需要使用ClickHouse的ReplicatedMergeTree表同步功能我们需要做一些配置操作
ClickHouse是俄罗斯的Yandex公司于2016年开源的列式存储数据库（DBMS），主要用于OLAP在线分析处理查询，能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。
在使用clickhouse的时候，可能会有不同集群间迁移数据需求，这里可以使用如下几种方式：
Clickhouse是俄罗斯yandex公司于2016年开源的一个列式存储数据库管理系统，是流行的OLAP数据库之一，使用MPP架构，以其超高的查询性能受到业界的青睐。
在本地创建的csv文件需要放在“/var/lib/ClickHouse/user_files”路径下，在此目录下创建organization.csv文件，写入如下内容：
MergeTree引擎以及隶属于MergeTree引擎族的所有引擎是Clickhouse表引擎中最重要, 最强大的引擎.
https://anjia0532.github.io/2019/07/17/mysql-to-clickhouse/
ClickHouse 作为开源 OLAP 引擎，因其出色的性能表现在大数据生态中得到了广泛的应用。区别于 Hadoop 生态组件通常依赖 HDFS 作为底层的数据存储，ClickHouse 使用本地盘来自己管理数据，官方推荐使用 SSD 作为存储介质来提升性能。但受限于本地盘的容量上限以及 SSD 盘的价格，用户很难在容量、成本和性能这三者之间找到一个好的平衡。JuiceFS 的某个客户近期就遇到了这样的难题，希望将 ClickHouse 中的温冷数据从 SSD 盘迁移到更大容量、更低成本的存储介质，更好地支撑业务查询更长时间数据的需求。
GraphiteMergeTree该引擎用来对Graphite数据(图数据)进行瘦身及汇总。对于想使用ClickHouse来存储Graphite数据的开发者来说可能有用。
在 Oceanus 控制台的【集群管理】->【新建集群】页面创建集群，选择地域、可用区、VPC、日志、存储，设置初始密码等。
分布式引擎参数：服务器配置文件中的集群名，远程数据库名，远程表名，数据分片键（可选）。 下面是样例：
ClickHouse提供了许多数据类型，它们可以划分为基础类型、复合类型和特殊类型。我们可以在system.data_type_families表中检查数据类型名称以及是否区分大小写。这个表中存储了ClickHouse支持的所有数据类型。
ClickHouse提供了本机、MySQL和Lazy这3种数据库引擎，但在默认情况下仅使用其本机数据库引擎，该引擎提供可配置的表引擎(MergeTree、Log和Intergation)和SQL方言(完整的SQL解析器，即递归下降解析器；数据格式解析器，即快速流解析器)。还可以使用MySQL和Lazy。
编辑部原创 编译：wally21st、 西西 未经允许，不得转载 Tutorial 对于一些私募、投资机构和个人来说，量化投资研究、回测离不开数据的支持。当数据量达到一定数量，如A股所有频率和种类的数据等等。这时候需要的是对数据有效的储存和管理。今年6月才开源的数据库ClickHouse，为我们提供了福音。ClickHouse来自俄罗斯，又是刚刚开源，社区也是俄语为主。因此，大家对它并不是很熟悉，用的人也不是很多。 我们对比一下他的速度 一个字 快 上面是100M数据集的跑分结果：ClickH
客户端组件主要负责与用户交互，发送查询请求和接收查询结果。它提供了命令行工具、客户端库和ODBC/JDBC驱动等，使得用户可以以不同的方式与ClickHouse进行交互。
作为这几年热度颇高的一款开源产品，ClickHouse在国内的互联网大厂也陆续有被使用。在大数据学习阶段，也不妨多了解一下ClickHouse，下面我们主要来对ClickHouse架构做个简单的介绍。
不同于文件系统，对象存储是一个扁平的架构，在海量数据的场景下统计某个目录（对象前缀）下所有文件的大小是一个非常难的操作，只能列出该目录下所有文件，然后将所有文件大小相加的方式获取总大小。根据客户的实际反馈，在文件数目非常大的情况下，这种方式不是特别友好，耗时非常久，还需要长期占有主机端资源做list object以及统计容量操作。
ClickHouse不仅查询速度快（相较于hive等类似的分析型DBMS）,而且硬件使用效率、容错性、可靠性、易用性、线性扩展性等高。
为了安全地实现 ODBC 连接，ClickHouse 使用了一个独立程序 clickhouse-odbc-bridge. 如果ODBC驱动程序是直接从 clickhouse-server中加载的，那么驱动问题可能会导致ClickHouse服务崩溃。 当有需要时，ClickHouse会自动启动 clickhouse-odbc-bridge。 ODBC桥梁程序与clickhouse-server来自相同的安装包.
在ClickHouse中存在副本，主要作用是保证数据的高可用，副本不能防止数据误删这类操作，ClickHouse提供了多种数据备份的方法来防止数据误删。
ClickHouse是一个用于联机分析（OLAP）的列式数据库管理系统（DBMS），简称CK，使用C++语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。
MySQL单条SQL是单线程的，只能跑满一个core，ClickHouse相反，有多少CPU，吃多少资源，所以飞快； ClickHouse不支持事务，不存在隔离级别。这里要额外说一下，有人觉得，你一个数据库都不支持事务，不支持ACID还玩个毛。ClickHouse的定位是分析性数据库，而不是严格的关系型数据库。又有人要问了，数据都不一致，统计个毛。举个例子，汽车的油表是100%准确么？为了获得一个100%准确的值，难道每次测量你都要停车检查么？统计数据的意义在于用大量的数据看规律，看趋势，而不是100%准确。 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。 有人可能觉得上面的数据导入的时候，数据肯定缓存在内存里了，这个的确，但是ClickHouse基本上是顺序IO，用过就知道了，对IO基本没有太高要求，当然，磁盘越快，上层处理越快，但是99%的情况是，CPU先跑满了（数据库里太少见了，大多数都是IO不够用）。 二、创建库
ClickHouse通过日志文件数据库、写入刷盘机制、数据复制和副本、高可用性架构来保证数据一致性和可用性。同时，提供了备份和恢复工具、快照备份以及增量备份和恢复等机制来保证数据的备份和恢复。
Array join 子句允许在数据表的内部，与数组类型的字段进行join操作，从而将一行数组展开为多行。
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