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目录 一、ClickHouse高可用之ReplicatedMergeTree引擎 二、 ClickHouse高可用架构准备-环境说明和ZK搭建 三、高可用集群架构-ClickHouse副本配置实操 四、ClickHouse高可用集群架构分片 4.1 ClickHouse高可用架构之两分片实操 4.2 ClickHouse高可用架构之两分片建表实操 什么是CK的副本引擎
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
Clickhouse分布式表引擎（Distributed）写入核心原理解析 Clickhouse分布式表引擎（Distributed）查询核心原理解析 Distributed表引擎是分布式表的代名词，它自身不存储任何数据，而是作为数据分片的透明代理，能够自动路由数据至集群中的各个节点 ，所以Distributed表引擎需要和其他数
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
也是因为应用新的集群状态触发recovery，进入index阶段 进入translog 阶段。先尝试重放本地的translog到global checkpoint 向primary shard发起start recovery的请求，请求包含replica的localCheckpoint+1。（如果第二步重放translog了，localCheckpoint自然也会增加） 如果开启了soft delete并且索引是7.4版本
目前大数据比较常用的OLAP查询引擎包括：Presto、Impala、Druid、Kylin、Doris、Clickhouse、GreenPlum等。 不同引擎特点不尽相同，针对不同场景，可能每个引擎的表现也各有优缺点。下面就以上列举的几个查询引擎做简单介绍。 Presto是 Facebook 推出的一个
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
对于已经存在的索引，副本数可以随时修改。 示例演示如下： ElasticSearch中的数据会被分别存储在不同的分片上，索引库的分片数量是在索引库创建的时候通过settings去设置的，如果不设置，分片数默认是5，分片数一旦确定就不能改变。分片数量的设
