在clickhouse中可以通过插入查询直接存储HyperLogLog / uniqState()状态吗？ - 腾讯云开发者社区

笔者在近一两年接触了Clickhouse数据库，在项目中也进行了一些实践，但一直都没有一些技术文章的沉淀，近期打算做个系列，通过一些具体的场景将Clickhouse的用法进行沉淀和分享...就是建立一个虚拟表，来存储中间数据，然后进行使用，值得一提的是，子查询和CTE嵌套的性能理论上是一样的，但后者的可读性更好，不过在某些关系型数据库的引擎上略有区别，但本质上区别不大比如上一章节根据业务输出的带...AS table_disk_usage, tableFROM system.partsGROUP BY tableORDER BY table_disk_usage DESCLIMIT 10;4.在子查询中重用表达式...是一个物化视图的方法，可以理解成一个AggregateFunction类型的数据的中间状态，这里可以理解基于每个页面都生成了一个数组，存储对应的用户名单而uniqMerge可以将多个AggregateFunction...uniqState(UserID) AS state FROM table GROUP BY RegionID)当然在这里用到的是uniqState 和 uniqMerge这里可以换成任何以-State

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Clickhouse学习系列——一条SQL完成gourp by分组与不分组数值计算

笔者在近一两年接触了Clickhouse数据库，在项目中也进行了一些实践，但一直都没有一些技术文章的沉淀，近期打算做个系列，通过一些具体的场景将Clickhouse的用法进行沉淀和分享，供大家参考...函数是uniq系列方法中的一个，比 uniq 使用更多的内存，因为状态的大小随着不同值的数量的增加而无界增长。...就是建立一个虚拟表，来存储中间数据，然后进行使用，值得一提的是，子查询和CTE嵌套的性能理论上是一样的，但后者的可读性更好，不过在某些关系型数据库的引擎上略有区别，但本质上区别不大比如上一章节根据业务输出的带...table_disk_usage, table FROM system.parts GROUP BY table ORDER BY table_disk_usage DESC LIMIT 10; 4.在子查询中重用表达式...是一个物化视图的方法，可以理解成一个AggregateFunction类型的数据的中间状态，这里可以理解基于每个页面都生成了一个数组，存储对应的用户名单而uniqMerge可以将多个AggregateFunction

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ClickHouse(12)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之AggregatingMergeTree详细解析

ClickHouse会将一个数据片段内所有具有相同主键（准确的说是排序键）的行替换成一行，这一行会存储一系列聚合函数的状态。...MergeTree表引擎的解析可以参考ClickHouse(09)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之MergeTree详细解析查询和插入数据要插入数据，需使用带有-State-...从AggregatingMergeTree表中查询数据时，需使用GROUP BY子句并且要使用与插入时相同的聚合函数，但后缀要改为-Merge。...在进行数据转储时，例如使用TabSeparated格式进行SELECT查询，那么这些转储数据也能直接用INSERT语句导回。如下面的例子。...AggregateFunction类型的字段使用二进制存储，在写入数据时，需要调用\State函数；而在查询数据时，则需要调用相应的\Merge函数。其中，\*表示定义时使用的聚合函数。

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深入浅出 ClickHouse 物化视图

在计算过程中包含了可变的状态变量。函数式（Functional）：用户调用一系列函数链式执行计算、获取数据。在计算过程中不包含状态变量，无副作用。...TIP] 三类查询语言并不是边界分明工程中的查询语言，会同时包含多种查询语言的特性。...而触发器（Trigger）则是一种特殊的存储过程，它监听某些数据库事件，可以在事件发生前/中/后调用。...TIP] ClickHouse 存储过程的实现状况在 2023 年 Roadmap 中 Experimental features and research 部分可以看到 refreshable materialized...能力 ClickHouse 物化视图 PG 物化视图存储数据不存储数据，对物化视图的插入、查询会被重定向到目标表会存储数据查询优化对物化视图的查询不会被优化（WHERE-TO-PREWHERE

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深入浅出 ClickHouse 物化视图

在计算过程中包含了可变的状态变量。函数式（Functional）：用户调用一系列函数链式执行计算、获取数据。在计算过程中不包含状态变量，无副作用。...三类查询语言并不是边界分明工程中的查询语言，会同时包含多种查询语言的特性。...而触发器（Trigger）则是一种特殊的存储过程，它监听某些数据库事件，可以在事件发生前/中/后调用。...[6] ClickHouse 存储过程的实现状况在 2023 年 Roadmap 中 Experimental features and research 部分可以看到 refreshable materialized...能力 ClickHouse 物化视图 PG 物化视图存储数据不存储数据，对物化视图的插入、查询会被重定向到目标表会存储数据查询优化对物化视图的查询不会被优化（WHERE-TO-PREWHERE

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一文入门 | 性能凶悍的开源分析数据库ClickHouse

状态支持序列化和反序列化，在分布式节点间可以进行传输，实现增量计算。...ClickHouse 仅存储数字，但支持通过名称对值进行操作。 ClickHouse 自动选择Enum插入数据的类型。支持使用Enum8或Enum16类型来确定存储的大小。...做副本复制 Distributed：分布式引擎，此类表不存储数据，相当于视图功能，写入数据到分布式表中，会把请求分不到集群的各个分片中；在查询的时候做聚合查询再返回 Special 为特定的场景定制，...如果不一致，在建表时不会报错，但在查询或者插入时可能会抛出异常。...，但是数据量较大（数据少可以直接用单点），采用该方式提高查询分析的效率，满足需要。

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「ClickHouse系列」实时分析优化AggregateFunction及物化视图

同时，根据预先定义的聚合函数，计算数据并通过二进制的格式存入表内。将同一分组下的多行数据，聚合成一行，既减少了数据行，又降低了后续聚合查询的开销。...大家可以在官网aggregate-functions 下查看更多的相关函数。 AggregateFunction是ClickHouse提供的一种特殊的数据类型，它能够以二进制的形式存储中间状态结果。...如果直接像刚才示例中那样使用AggregatingMergeTree，确实会非常的麻烦。不过各位读者并不需要忧虑，因为目前介绍的这种使用方式，并不是它的主流用法。...对于那些非主键、非AggregateFunction类型字段，则会使用第一行数据的取值 AggregateFunction类型的字段使用二进制存储，在写入数据时，需要调用State函数；而在查询数据时，...POPULATE修饰符决定了物化视图的初始化策略: 如果使用了POPULATE修饰符，那么在创建视图的过程中，会连带将源表中已存在的数据一并导入，如同执行了SELECT INTO一般; 反之，如果不使用

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ClickHouse *MergeTree表引擎

ZooKeeper 中的存储方式 min_merge_bytes_to_use_direct_io — 使用直接 I/O 来操作磁盘的合并操作时要求的最小数据量，默认10G。...如果主键的组合方式使得单个键值对应于大量的行，则可以显著的减少存储空间并加快数据查询的速度。...按片段合并数据，会出现不同数据片段中包含具有相同主键的行。 AggregatingMergeTree ClickHouse会将相同主键的行（在一个数据片段内）替换为单个存储一系列聚合函数状态的行。...不能使用普通的 INSERT 去添加数据，一是可以用 INSERT SELECT 来插入数据，二是可以创建一个物化视图，通过物化视图导入数据。...GraphiteMergeTree 应用于Graphite data的数据汇总，该引擎减少了存储容量，提高了Graphite查询的效率。

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ClickHouse 物化视图学习总结

字段值，将看到字段值以二进制表示（在某些终端中），因为该值不是以数字的形式存储，而是以AggregateFunction类型存储的。...现在已经将数据存储在目标表monthly_aggregated_data中，可以按月聚合每个域名的数据： SELECT month, domain_name, sumMerge(sumCountViews...聚合函数有一个实现定义的中间状态，可以序列化为AggregateFunction(...)数据类型，并通常通过物化视图存储在表中。...ClickHouse使用一条存储了聚合函数状态组合的单条记录(在一个数据块中)替换带有相同主键(或更准确地说，用相同的排序键)的所有行说明：数据块是指ClickHouse存储数据的基本单位可以使用...在SELECT查询的结果中，AggregateFunction类型的值对所有ClickHouse输出格式都有特定于实现的二进制表示。

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ClickHouse不同引擎大比拼

MergeTree 这个引擎是 ClickHouse 的重头戏，它支持一个日期和一组主键的两层式索引，还可以实时更新数据。同时，索引的粒度可以自定义，外加直接支持采样功能。...在插入了三条数据之后，在 /var/lib/clickhouse/data/default/t 下可以看到这样的结构： ├── 20170401_20170401_2_2_0 │ ├── checksums.txt...AggregatingMergeTree AggregatingMergeTree 是在 MergeTree 基础之上，针对聚合函数结果，作增量计算优化的一个设计，（ clickhouse 中说的是状态...通过这一步，我们从原来的三个维度，减少到两个维度，数据从 8 行减少到 5 行。当然，剩下的两个维度，在实际使用中，还是可以自由控制的了。...回到开始的数据：如果我们的数据，是在关心一个最终的状态，或者说最新的状态的话，考虑在业务型数据库中的作法，我们会不断地更新确定的一条数据， OLAP 环境我们不能改数据，但是，我们可以通过“运算”的方式

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大数据ClickHouse进阶（二十二）：ClickHouse优化

ClickHouse优化一、表优化1、日期字段避免使用String存储在Hive中对于日期数据我们经常使用String类型存储，但是在ClickHouse中建表时针对日期类型数据存储建议使用日期类型存储...，不使用String类型存储，因为在使用到日期时日期类型可以直接处理，String类型的日期数据还需要使用函数进行处理，执行效率低。...2、count优化在ClickHouse中向查询数据总条数时，使用count() 代替count(列)查询，因为使用count()查询会自动寻找数据目录中的“count.txt”文件读取数据总条目，性能极高...4、避免构建虚拟列如果非必要尽量避免在查询时构建虚拟列，虚拟列非常消耗资源，造成性能浪费，可以考虑在前端进行处理或者在表中构建实际的列进行额外存储。...我们需要在查询时在最后执行final关键字，final执行会导致后台数据合并，查询时如果有final效率将会极低，我们应当避免使用final查询，那么不使用final我们可以通过自己写SQL方式查询出想要的数据

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Flink 对线面试官（四）：1w 字，6 个面试高频实战问题（建议收藏）

用户在查询时，如果查询条件包含主键列，则可以基于稀疏索引进行快速的裁剪。...物化视图的原理如下图所示，可以在不同维度上对原始数据进行预计算汇总，这样我们查询时就可以直接查询到聚合好的数据上面，查询效率更高： 5 3.5.场景优化其会在不同的场景使用不同的算法。...例如，在去重函数 uniqCombined 中，会根据数据量选择不同的算法：数据量比较少的时候，会选择使用 Array 来保存；数据量中等的时候，使用 HashSet；数据量很大的时候，会使用 HyperLogLog...也因此获得了快速的版本更新换代，基本维持在一个月一更新。并且在业界有新的算法出现时，ClickHouse 的开发人员也会积极去测试。 4.ClickHouse 不支持高并发，这是真的吗？...举个例子，我要将一个 String 存储到 State 中时： ⭐ 没有设置 State TTL 时，则直接将 String 存储在 State 中 ⭐ 如果设置 State TTL 时，则 Flink

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你需要懂一点ClickHouse的基础知识

6.查询频率相对较低（通常每台服务器每秒查询数百次或更少） 7.对于简单查询，允许大约50毫秒的延迟 8.列的值是比较小的数值和短字符串（例如，每个URL只有60个字节） 9.在处理单个查询时需要高吞吐量...（每台服务器每秒高达数十亿行） 10.不需要事务 11.数据一致性要求较低 12.每次查询中只会查询一个大表。...不同的是，物化列是会真正保存数据（这样查询时不需要再计算），而表达式列不会保存数据（这样查询时总是需要计算），只是在查询时返回表达式的结果。...但是注意，虽然数据本身不会被存储，但是结构上的和数据格式上的约束还是跟普通表一样是存在的，同时，你也可以在这个引擎上创建视图 Buffer Buffer 引擎，像是Memory 存储的一个上层应用似的（...“以加代删”的增量存储方式，带来了聚合计算方便的好处，代价却是存储空间的翻倍，并且，对于只关心最新状态的场景，中间数据都是无用的 CollapsingMergeTree 在创建时与 MergeTree

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ClickHouse 架构概述

pull«和«push»都不是最好的方案，因为控制流不是明确的，这限制了各种功能的实现，比如多个查询同步执行（多个流水线合并到一起）。这个限制可以通过协程或直接运行互相等待的线程来解决。...聚合状态可以被序列化和反序列化，以在分布式查询执行期间通过网络传递或者在内存不够的时候将其写到硬盘。...聚合状态甚至可以通过 DataTypeAggregateFunction 存储到一个表中，以允许数据的增量聚合。聚合函数状态的序列化数据格式目前尚未版本化。如果只是临时存储聚合状态，这样是可以的。...由于 ClickHouse 不支持 UPDATEs，因此复制是无冲突的。由于没有对插入的仲裁确认，如果一个节点发生故障，刚刚插入的数据可能会丢失。用于复制的元数据存储在 ZooKeeper 中。...只有在存在显著的合并延迟的情况下，才会通过网络发送大块的合并分块。另外，每一个副本将其状态作为分块和校验和组成的集合存储在 ZooKeeper 中。

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PB级数据实时分析，ClickHouse到底有多彪悍？

ClickHouse 的物化视图和传统的物化视图有一些区别，传统的物化视图是查询的状态，但 ClickHouse 视图物化视图做了进一步的改进，当所关联的明细表上数据发生变化，通过物化视图可以直接更新到目标表...当在明细表中插入数据便会触发物化视图后台的关联，进行预聚合计算，并将计算结果存储在目标表里。这里需要注意的是创建物化视图的时候没有关联目标表，便会创建一个隐藏的表，当然也可以自主指定。 2....Q：物化视图和 MergeTree 表存储一样的数据，查询性能有区别吗？ A: 性能上没有区别，如果物化视图没有关联目标表，系统会创建一个隐藏的目标表，通过show tables命令也是可见的。...Q：Docker 容器中的 ClickHouse能用于生产吗? A: 可以的。据我了解到，腾讯公司内部有不少业务部门的ClickHouse集群部署在容器中。...Q：大的历史表（T级别）方便存 ClickHouse吗，存了后可以快速读写吗？ A: 有不少工具都可以用于将历史数据写入到ClickHouse中。

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数据标记、分区、索引、标记在ClickHouse的MergeTree中的作用，在查询性能和数据更新方面的优势

图片数据标记在ClickHouse的MergeTree中的作用是什么？在ClickHouse的MergeTree引擎中，数据标记（标记列）主要用于跟踪数据的状态和版本。...查询数据时，ClickHouse会自动过滤标记为删除状态的数据，这样在查询过程中，不再需要额外的过滤或排除已删除的数据，从而提高了查询性能。它在数据更新方面的优势是什么？数据标记对于数据更新也有优势。...MergeTree引擎支持对标记列进行更新操作，例如将插入的数据列值进行更新。更新操作不会直接覆盖原始数据，而是插入一条新的数据，并标记原始数据为删除状态。这个更新操作的方式称为“更新插入”。...每个分区可以在独立的物理目录中存储，并且可以独立进行数据的插入、更新和删除操作。通过按照时间、日期、哈希或其他列进行分区，可以在查询时只处理特定的分区，从而提高查询的效率。...综上所述，通过使用分区来将数据水平划分为多个较小的块，并在关键列上创建适当的索引，ClickHouse可以在查询时只处理特定的分区，并利用索引快速定位到目标数据，从而提高查询的效率。

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OLAP引擎

一、OALP 引擎汇总整理引擎优势不足适合场景文档Kylin1、支持标准SQL，提供JDBC/ODBC接口2、通过预计算Cube显著降低查询时的计算量。...3、支持精确去重计数，并且由于预计算，查询去重指标的速度很快。4、可以支持比较高的查询并发。1、需大量资源做预计算，数据导入效率低。2、schema变更需重跑历史，稳定性低。...2、存储格式采用列式存储+位图索引，过滤和聚合的速度快。3、本地存储数据文件，通过mmap将数据映射到内存中处理，最大化利用内存。1、只支持部分SQL功能，不能做灵活计算。...2、目前只支持基于HyperLogLog近似去重。 3、只支持单数据源查询，需要将数据提前join。4、由于只存储轻度汇总数据，不支持明细数据查询5、对内存依赖较重，超过可用内存性能严重下降。...、大宽表为主、数据量大基于开源系统二次开发主打灵活查询，团队20+，典型系统：clickhouse滴滴查询场景多样基于开源系统不同场景选用不同引擎，典型系统：kylin/druid/clickhouse

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ClickHouse业界解决方案学习笔记

快手内部也在使用ClickHouse，存储总量大约10PB，每天新增200TB， 90%查询小于3S。...通过对主键索引进行二分查找，能够直接定位到对应的index granularity，避免了全表扫描从而加速查询。...实时数据更新 ClcikHouse 数据是以增量的方式有序的存储在 MergeTree 中。因此，数据可以持续不断高效的写入到表中，并且写入的过程中不会存在任何加锁的行为。...ES中不同的Group负载不均衡，有的Group负载高，会导致写Rejected等问题，需要人工迁移索引；在ClickHouse中通过集群和Shard策略，采用轮询写的方法，可以让数据比较均衡的分布到所有节点...有限支持delete、update 在分析场景中，删除、更新操作并不是核心需求。ClickHouse没有直接支持delete、update操作，而是变相支持了mutation操作。

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ClickHouse在亿级广域物联标签云平台ZETag Server的探索与实践

因此,可以通过冷热分离的策略将近期高价值的数据存储在相对昂贵的存储来提升统计分析的性能,并在一段时间后将数据移动到相对便宜的大容量存储中,这种方式可以在不影响用户体验的情况下较好地节省数据的存储成本。...在ClickHouse 19.15版本之后开始原生支持冷热分离的存储策略,通过相应配置可以按照时间或大小自动地将数据迁移到冷盘。...目前,业内的常见做法是通过流式计算引擎,例如Flink、Storm等,在入库之前进行数据字段的拼接,在ClickHouse中直接存储计算后的数据。...这种方案可以最大的保证数据的查询效率,但需要付出额外的开发工作量以及硬件资源,特别是SQL JOIN的场景,需要在流式计算引擎中缓存大量实时更新的状态,有着很大的资源消耗。...图片ClickHouse支持将外部数据源例如MySQL、Redis、PostgreSQL等等配置为一个内置的字典,在查询中可以通过函数进行key -> attributes的转换,变相的实现了类似JOIN

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深入解析ClickHouse：高性能列式数据库管理系统

它可以很方便地在集群中添加新的节点，以适应数据量的增长，同时还能保证数据的可靠性和可用性。 ClickHouse支持灵活的数据格式，包括JSON、CSV、TSV等，同时还能够压缩数据以节省存储空间。...这样做的好处是，在进行数据分析时，可以只加载需要的列，大大减少了读取数据的量，提高了查询性能。列式存储是ClickHouse高性能的关键之一。...MergeTree的这种分区和合并策略使得ClickHouse在处理大量数据的插入和查询时，表现得非常出色。特别是在需要快速写入和实时分析的场景下，MergeTree的优势更加明显。...结束语在这篇文章中，我们深入了解了ClickHouse，以及它的重要存储引擎MergeTree。...通过合理的分区和合并策略，MergeTree优化了数据的存储和查询效率，为我们节省了宝贵的时间和资源。在选择数据库时，我们需要根据项目的实际需求来做出决策，最大程度地发挥它们的优势。

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OLAP引擎

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