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星光下的赶路人star的个人主页 积一勺以成江河，累微尘以崇峻极 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
ClickHouse 是一个开源的分布式列式数据库管理系统 (DBMS)，专门用于在线分析处理 (OLAP)。它最初由 Yandex 开发，并且在处理大规模数据分析和实时查询方面表现出色。以下是关于 ClickHouse 的简介、应用场景、优势和不足的概述： ClickHouse 是一个高性能的列式数据库管理系统，专
目录 1. ClickHouse与其特性 2. 什么是ClickHouse 3. OLAP场景的特征 进入正文前，感谢宝子们订阅专题、点赞、评论、收藏！关注IT贫道，获取高质量博客内容！ 在大数据处理场景中，流处理和批处理使用到的技术大致如下： 批处理会将源业务系统
即便对数据一致性支持最好的 Mergetree，也只是保证 最终一致性。 ReplacingMergeTree 该引擎和 MergeTree 的不同之处在于它会删除 排序键值相同的重复项 。 数据的去重只会在数据合并期间进行。 合并会在后台一个不确定的时间进行 ，因此你无法预先作出计划。 尽管你可以调用
在https://www.yuque.com/treblez/qksu6c/ahgvn94c2nh1y34w?singleDoc# 《Redis集群:分布式的less is more》中我提到，无论是啥服务，想要达到操作视角的强一致性，要么使用类似TSO/原子钟的方案，要么有一套一致性协调服务。 clickhouse最初是用zookeeper的，在 21.8 版本中开始引入了 ClickHouse-Keeper ，
云上单副本就够了，成本更低，而且基于云盘不会丢数据。 双副本的优势在于升级、重启等可滚动进行，考虑到这是少数场景，如果业务不是非常敏感，为了这个滚动付出多一倍成本不太值得。 clickhouse，单副本，升级、重启，会有5-10分钟应用中断。 它是轮流重启，不过基
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随着数据量和数据复杂性的不断增加，越来越多的企业开始使用OLAP（联机分析处理）引擎来处理大规模数据并提供即时分析结果。在选择OLAP引擎时，性能是一个非常重要的因素。 目录 / 基础查询场景下 / / 连接查询场景 / / 聚合查询场景 /
ClickHouse是一种 列式数据库管理系统（DBMS） ，专门用于 高性能数据分析 和 数据仓库 应用。它是一个开源的数据库系统，最初由俄罗斯搜索引擎公司Yandex开发，用于满足 大规模数据分析和报告的需求 。 开源地址：GitHub - ClickHouse/ClickHouse: ClickHouse® is a free analytics DBMS for bi
