这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ClickHouse（二十一）：Clickhouse SQL DDL操作-临时表及视图。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
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在clickhouse 集群的操作中，如果同时执行一些重量级变更语句，往往会引起阻塞。 一般是由于节点堆积过多耗时的ddl。然后抛出如下异常 1.查询zookeeper的队列数，节点完成情况。 2.查询mutations表，改更较重操作一般会在这个表记录。 先看能不能是kill MUTATION ，确定一下是不是
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 JDBC–01–简介 ClickHouse java代码 SparkCore 写入 ClickHouse，可以直接采用写入方式。下面案例是使用 SparkSQL 将结果存入 ClickHouse对应的表中。在 ClickHouse 中需要预先创建好对应的结果表 可以通过 Flink 原生
需要用Kettle从Hive的DWS层库表数据增量同步到ClickHouse的ADS层库表中，不过这次的增量判断字段是day字段，不像之前的create_time字段 因为day字段需要转换类型，而 create_time字段字段不需要转换类型，因此两者的Kettle任务配置有所不同，也踩了一些坑，因此再写一篇博客整理一下
【SQL开发实战技巧】系列（一）:关于SQL不得不说的那些事 【SQL开发实战技巧】系列（二）：简单单表查询 【SQL开发实战技巧】系列（三）：SQL排序的那些事 【SQL开发实战技巧】系列（四）：从执行计划讨论UNION ALL与空字符串UNION与OR的使用注意事项 【SQL开发实战技巧】系列
1.查看所有的数据库 2.创建库 3.创建本地表 4.查看表结构 5如何使用表引擎 检测函数类型（clickhouse中数据的类型） 算数函数 求和 差值 求余数 取反 绝对值 最大公约数 最小公倍数 比较函数 比较函数(始终返回0表示false 或 1表示true) 逻辑函数 逻辑操作符（返回0表
对于以month、year为分区字段的数据，不是像day字段分区那样每天增量插入更新即可，而是要以部分字段查询、部分字段更新，但是ClickHouse数据库并不适合更新操作，直接使用Kettle的插入更新控件会导致问题，必须曲线实现这个功能 对于这类表，每天执行任务时scene_name、dev
在ClickHouse中处理CSV和TSV数据 ClickHouse支持从CSV导入和导出数据。由于 CSV 文件可以具有不同的格式细节，包括标题行、自定义分隔符和转义符号，因此 ClickHouse 提供了格式和设置来有效地解决每种情况。 从 CSV 文件导入数据 在导入数据之前，让我们创建一个具有相关结构的表
OLAP 数据库设计的宗旨在于分析适合一次插入多次查询的业务场景，市面上成熟的 AP 数据库在更新和删除操作上支持的均不是很好，当然 clickhouse 也不例外。但是不友好不代表不支持，本文主要介绍在 clickhouse 中如何实现数据的删除，以及最新版本中 clickhouse 所做的一些技术
