本文讨论的仅针对微软Office 2007以后的（OOXML定义）PowerPoint文档，Office 2007以前的用二进制格式定义的（ppt格式）文档不在本文讨论范围。
“可变性是以一种类型安全的方式，将一个对象作为另一个对象来使用。“ - Jon Skeet
ClickHouse全称是Click Stream,Data Warehouse，简称ClickHouse就是基于页面的点击事件流，面向数据仓库进行OLAP分析。ClickHouse是一款开源的数据分析数据库，由战斗民族俄罗斯Yandex公司研发的，Yandex是做搜索引擎的，就类似与Google，百度等。
总的来说，结合目前搜集到的一些资料，可以看到目前ClickHouse核心架构由下图构成，主要的抽象模块是Column、DataType、Block、Functions、Storage、Parser与Interpreter。
不同的SQL语句，会经由不同的Parser实现类解析。例如，有负责解析DDL查询语句的ParserRenameQuery、ParserDropQuery和ParserAlterQuery解析器，也有负责解析INSERT语句的ParserInsertQuery解析器，还有负责SELECT语句的ParserSelectQuery等。
ClickHouse 是Yandex开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库，其处理数据的速度比传统方法快100-1000 倍。 ClickHouse的性能超过了目前市场上可比的面向列的 DBMS，每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。
ClickHouse 是Yandex开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库，其处理数据的速度比传统方法快100-1000 倍。
RemotePotato0是一款功能强大的Windows提权工具，本质上来说RemotePotato0是一个漏洞利用工具，可以帮助广大研究人员在Windows系统上，从一个普通用户提权至域管理员权限。
I found this comment in source file: src/Databases/DatabaseAtomic.h
第二篇 前面实现了一个最基础的爬取单网页的爬虫，这一篇则着手解决深度爬取的问题 简单来讲，就是爬了一个网页之后，继续爬这个网页中的链接 1. 需求背景 背景比较简单和明确，当爬了一个网页之后，目标是不要就此打住，扫描这个网页中的链接，继续爬，所以有几个点需要考虑: 哪些链接可以继续爬 ？ 是否要一直爬下去，要不要给一个终止符？ 新的链接中，提取内容的规则和当前网页的规则不一致可以怎么办？ 2. 设计 针对上面的几点，结合之前的实现结构，在执行 doFetchPage 方法获取网页之后，还得做一些其他的操
数据库查询语言（query language）是数据库管理系统（DBMS）提供给用户和数据库交互的工具，查询语言分为三类 [^1]：
虽然官方文档记录了 ClickHouse 物化视图很多详细信息，但是使用物化视图还是有很多小细节需要注意，更别说一些最佳实践。本文总结了 ClickHouse 物化视图使用上的各种问题，并展示三个实际案例，芝士，与你分享！
大数据时代用户们对数据分析的要求一直都在。早期通过Hadoop的生态圈，用HIVE等语言进行数据分析，虽然很好的解决了数据规模的问题，但是时延却一直不好。
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
本系列会聚焦在 TiFlash 自身，读者需要有一些对 TiDB 基本的知识。可以通过这三篇文章了解 TiDB 体系里的一些概念《 说存储 》、《 说计算 》、《 谈调度 》。
2020年下半年在OLAP领域有一匹黑马以席卷之势进入大数据开发者的领域，它就是ClickHouse。在2019年小编也曾介绍过ClickHouse，大家可以参考这里进行入门：
12月6日-7日，由InfoQ 中国主办的综合性技术盛会QCon全球软件开发大会深圳站召开。QCon 内容源于实践并面向社区，演讲嘉宾依据热点话题，面向资深的技术团队负责人、架构师、工程总监、开发人员分享技术创新和实践。
网上有很多讲大数据的文章会告诉你，Clickhouse是来自俄罗斯的“大数据”查询引擎。这个由Yandex主导的大数据引擎，非常的牛逼，速度超级快。然后这个传说就在不断的传播中越传越遥远。
ClickHouse是一款MPP架构的列式存储数据库，但MPP和列式存储并不是什么"稀罕"的设计。拥有类似架构的其他数据库产品也有很多，但是为什么偏偏只有ClickHouse的性能如此出众呢？ClickHouse发展至今的演进过程一共经历了四个阶段，每一次阶段演进，相比之前都进一步取其精华去其糟粕。可以说ClickHouse汲取了各家技术的精髓，将每一个细节都做到了极致。接下来将介绍ClickHouse的一些核心特性，正是这些特性形成的合力使得ClickHouse如此优秀。
12月6日-7日，由InfoQ 中国主办的综合性技术盛会QCon全球软件开发大会深圳站召开。QCon 内容源于实践并面向社区，演讲嘉宾依据热点话题，面向资深的技术团队负责人、架构师、工程总监、开发人员分享技术创新和实践。 在 QCon 盛会上，腾讯云大数据专家工程师陈龙为大家带来了题为《看云上 ClickHouse 如何做计算存储分离》的分享，以下是分享整理全文。 各位朋友大家好，我是陈龙，我今天给大家分享的内容是：看云上 ClickHouse 如何做计算存储分离。 首先介绍下我自己，我来自腾讯云
验证码作为一种人机识别手段，其终极目的，就是区分正常人和机器的操作。 区分人机行为的作用不言而喻。互联行为的注册、登录、发帖、领优惠券、投票等等应用场景，都有被机器刷造成各类损失的风险，如果不对各类机器垃圾的行为加以防范，灌水内容、垃圾注册、恶意登录、刷票、撞库、活动作弊、垃圾广告、爬虫、羊毛党等用户行为一旦发生，将对产品自身发展、用户体验造成极大的影响。目前常见的验证码形式多为图片验证码，即数字、字母、文字、图片物体等形式的传统字符验证码。这类验证码看似简单易操作，但实际用户体验较差（参见12306网站），且随着OCR技术和打码平台的利用，图片比较容易被破解，被破解之后就形同虚设。
Parser和Interpreter是非常重要的两组接口：Parser负责创建AST对象，Interpreter解释器则负责解释AST，并进一步创建查询的执行pipeline。它们与IStorage一起，串联起了整个数据查询的过程。
简介 Windows10正式版发布到现在,我利用零零碎碎的一些时间对UWP进行一些学习,也基于这门技术开发了一个第三方的简书App. 基本界面 优酷视频: http://v.youku.com/v_show/id_XMTM2MjU4MjI4NA==.html 基本功能 客户端采用了UWP的技术,所以支持x86,x64,ARM平台,采用了响应式的布局.对手机进行了部分的优化. 对SQLite和本地存储进行了封装,支持缓存. 缓存支持同步和异步的两种方式,分别实现了两个接口: internal interfa
原文出处：https://bohutang.me/2020/06/08/clickhouse-and-friends-mysql-protocol-write-stack/
文件目录组织现在常用的有两种方式，后面公司采用的第二种，更方便一些。两种方式没有最好的，只有更适合自己公司的，只要公司内部达成一致了，用哪一种都会很方便。 1.1 按功能类型来划分 按文件的功能类型来分，比如 api，组件，页面，路由，hooks，store，不管是全局使用到的，还是单独页面局部使用到的，都按照功能类型放在src下面对应的目录里面统一管理。
这是 Alexey Milovidov（ClickHouse 的创建者）给出的关于复合主键的答案的翻译。 原文： https://groups.google.com/g/clickhouse/c/eUrsP30VtSU/m/p4-pxgdXAgAJ
现代数据库系统除了支持一些标准的通用数据类型以外，大多数还支持一种称之为BLOB型的数据。 BLOB全称为big large object bytes, 大二进制对象类型，这种类型的数据通常用于存储文档、图片、音频等文件，这些文件一般体积较大，保存这些文件可以很方便的管理和检索这类信息。在MS SQLSERVER中常见的BLOB数据类型有text、ntext(n表示unicode)、image、nvarchar、varchar、varbinary等。其中image基本可以用来保存一切二进制文件，比如word、Excel、音频、视频等等类型。 针对BLOB型数据，OLEDB也提供了对它的支持
基于TB级的在线数据，支持缴费帐单明细在线查询。大家都知道，像银行帐单流水一样，查几年的流水是常有的事。
ClickHouse is an open-source column-oriented DBMS (columnar database management system) for online analytical processing (OLAP) that allows users to generate analytical reports using SQL queries in real-time.
TiFlash 是 TiDB 的分析引擎，是 TiDB HTAP 形态的关键组件。TiFlash 源码阅读系列文章将从源码层面介绍 TiFlash 的内部实现。希望读者在阅读这一系列文章后，能够对 TiFlash 内部原理有一个清晰的理解，更熟悉 TiFlash 各个流程及概念，甚至能对 TiFlash 进行源码级别的编程开发。在 上一期源码阅读 中，我们介绍了 TiFlash 的计算层。从本文开始，我们将对 TiFlash 各个组件的设计及实现进行详细分析。
ClickHouse是一个开源的，面向列的MPP架构数据分析数据库（大规模并行处理），由俄罗斯Yandex为OLAP和大数据用例创建。
第1章 ClickHouse的前世今生 在大量数据分析场景的解决方案中，传统关系型数据库很快就被Hadoop生态所取代 传统关系型数据库所构建的数据仓库，被以Hive为代表的大数据技术所取代 数据查询分析的手段也层出不穷，Spark、Impala、Kylin等百花齐放 1.1 传统BI系统之殇 企业在生产经营的过程中，并不是只关注诸如流程审批、数据录入和填报这类工作。站在监管和决策层面，还需要另一种分析类视角，例如分析报表、分析决策等。而IT系统在早期的建设过程中多呈烟囱式发展，数据散落在各个独立的系统之内
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