编辑部原创 编译：wally21st、 西西 未经允许，不得转载 Tutorial 对于一些私募、投资机构和个人来说，量化投资研究、回测离不开数据的支持。当数据量达到一定数量，如A股所有频率和种类的数据等等。这时候需要的是对数据有效的储存和管理。今年6月才开源的数据库ClickHouse，为我们提供了福音。ClickHouse来自俄罗斯，又是刚刚开源，社区也是俄语为主。因此，大家对它并不是很熟悉，用的人也不是很多。 我们对比一下他的速度 一个字 快 上面是100M数据集的跑分结果：ClickH
ClickHouse入门学习（一）：https://blog.csdn.net/qq262593421/article/details/119514836
久闻 ClickHouse 大名，一直没有去详细了解。近期看了下 ClickHouse 相关文档，决定安装体验下。想了解 ClickHouse 的小伙伴可以一起跟着学习哦。本篇文章主要介绍 ClickHouse 安装方法及基础知识。
如果安装时出现warning: rpmts_HdrFromFdno: Header V4 RSA/SHA1 Signature, key ID e0c56bd4: NOKEY错误导致无法安装，需要在安装命令中添加—nogpgcheck来解决。
DML:Data Manipulation Language,数据操纵语言。ClickHouse中DML语言包含插入、更新、删除数据操作,DML操作仅适用MergeTree引擎,不能针对主键、分区键、排序键进行DML操作，DML操作不支持事务，一旦执行成功会立刻生效。
量化回测，苦于MySQL久矣，特别是进行股票日内因子构建分析或全市场因子测试的时候，每当按下回车时，MySQL就跟丢了魂一样，查询费时，大吞吐量读取也非常耗时。虽然MySQL的优化技巧足够写一本书，但这些都需要交给专业的DB工程师去做，量化打工人没有能力更没有时间倒腾这些。那有没有省时省力，高效存储股票行情数据的解决办法呢。带着这个问题，编辑部简单的搜索了一下，总体分为几个方案：
一文快速搞懂系列讲究快速入门掌握一个新的大数据组件,帮助新手了解大数据技术,以下是系列文章:
https://anjia0532.github.io/2019/07/17/mysql-to-clickhouse/
《ClickHouse介绍》我们介绍了ClickHouse，学习技术，最重要的，就是实践，通过step by step，来体验下ClickHouse。
不同于文件系统，对象存储是一个扁平的架构，在海量数据的场景下统计某个目录（对象前缀）下所有文件的大小是一个非常难的操作，只能列出该目录下所有文件，然后将所有文件大小相加的方式获取总大小。根据客户的实际反馈，在文件数目非常大的情况下，这种方式不是特别友好，耗时非常久，还需要长期占有主机端资源做list object以及统计容量操作。
用于对干净，结构良好且不可变的事件或日志进行分析。建议将每个这样的流放入一个带有预加入尺寸的单一宽事实表中。
我们可以通过clickhouse client来连接启动的clickhouse服务，连接服务时，我们可以指定以下参数，这里指定的参数会覆盖默认值和配置文件中的配置。
chown clickhouse:clickhouse -R /data/clickhouse
服务器配置文件位于/etc/clickhouse-server/。config.xml中的<path>元素，它决定了数据存储的位置，因此它应该位于磁盘容量的卷上;默认值是/var/lib/clickhouse/。如果你想调整配置，直接编辑config是不方便的。考虑到它可能会在将来的包更新中被重写。建议重写配置元素的方法是在配置中创建config.d文件夹，作为config.xml的重写方式。
在官网中可以看到ClickHouse可以基于多种方式安装，rpm安装、tgz安装包安装、docker镜像安装、源码编译安装等。这里我们使用rpm安装包安装。目前Clickhouse仅支持Linux系统且cpu必须支持SSE4.2指令集，可以通过以下命令查询Linux是否支持：
爱可生 dble 团队测试成员，主要负责 dble 需求测试，自动化编写和社区问题解答。热衷rua雍正。
ClickHouse目前并没有直接提供EXPLAIN查询，但是借助后台的服务日志，也能变相实现EXPLAIN的功能。
-config.xml 新增src zookeeper 'src_cluster'
参考官方教程：https://clickhouse.tech/docs/en/getting-started/tutorial/
如果你想运行最新的版本，则直接将stable改为testing 运行以下命令添加软件包
某用户反馈其使用的ClickHouse集群同样的查询返回了不同的结果，是否是ClickHouse数据不能够保证一致性，还是集群有问题。
我们知道, dble 是基于 MySQL 的⾼可扩展性的分布式中间件，而 MySQL 擅长的是联机事务处理（OLTP），那么面对越来越多的联机分析(OLAP)需求，MySQL 就显得有些捉襟见肘了。为了能够提供良好的联机分析(OLAP)能力，dble 在 3.22.01 版本提供了解决方案，可以在后端节点支持 ClickHouse ，借助 ClickHouse 的能力，提供强大的联机分析(OLAP)服务。
俗话说,要想知道桃子的味道,就尝尝他, Clickhouse 作为新型的大数据处理的产品,那必然是要尝尝他, 所以第一步就需要安装他.
本文会介绍如何安装和部署ClickHouse，官方推荐的几种安装模式，以及安装之后如何启动，ClickHouse集群如何配置等。
clickhouse-client-19.17.10.1-1.el7.x86_64.rpm clickhouse-common-static-19.17.10.1-1.el7.x86_64.rpm clickhouse-server-19.17.10.1-1.el7.x86_64.rpm clickhouse-server-common-19.17.10.1-1.el7.x86_64.rpm
参考官方文档https://clickhouse.tech/docs/en/getting-started/example-datasets/ontime/
初始clickhouse是在一次在字节跳动参加的elasticsearch大会上面知道的，过去无聊在kubernetes集群中搭建过clickhouse但是也没有系统玩过，基本还是无脑的elasticsearch跑，也没有太深入。最近时间还算充足，就想系统跑下这些东西。当然了从简单的开始。
将 55 行的 替换为 <password_sha256_hex> 密码密文 </password_sha256_hex> 不需要重启即可登录
Insert data from a file in specified format:
可以从https://downloads.apache.org/kafka/下找到希望安装的版本。需要注意的是，不要下载路径包含src的包，否则会报“Classpath is empty”之类的错误。
小小马上都要回学校考英语四级了，学校要求考英语四级的时候，需要做核算检测，这不，小小从小窝出发去做核算检测了。到北京佑安医院做核酸检测。
最近遇到给ClickHouse灌注测试数据的场景。方法多种多样，此处提供一种思路。
ClickHouse是Yandex(俄罗斯最大的搜索引擎)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。
依次将这四个安装包解压，并且每解压一个，执行一下解压文件夹下的install下的doinst.sh脚本
ClickHouse中的配置项很多，默认会在/etc下生成clickhouse-server和clickhouse-client两个目录，由于我们安装服务我们去修改clickhouse-server下的配置文件
在 Oceanus 控制台的【集群管理】->【新建集群】页面创建集群，选择地域、可用区、VPC、日志、存储，设置初始密码等。
安装zookeeper集群，也可以使用现成的，本次使用现成的，配置如下，后续加入配置文件中
系统要求 ClickHouse可以在任何具有x86_64，AArch64或PowerPC64LE CPU架构的Linux，FreeBSD或Mac OS X上运行。 官方预构建的二进制文件通常针对x86_64进行编译，并利用SSE 4.2指令集，因此，除非另有说明，支持它的CPU使用将成为额外的系统需求。下面是检查当前CPU是否支持SSE 4.2的命令:
什么是ClickHouse？ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
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。
在《快速上手 ClickHouse》一文中，我们介绍了 ClickHouse 的基础使用。本篇文章里，将介绍如何使用 Clickhouse 快速处理诸如 Nginx 运行日志等半结构化的离线数据，让这些静态数据能够被快速的查询分析。
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。ClickHouse最初是一款名为Yandex.Metrica的产品，主要用于WEB流量分析。ClickHouse的全称是Click Stream,Data WareHouse，简称ClickHouse。
ClickHouse这些年还是比较火的一门技术，是Yandex在2016年6月15日开源的数据分析的数据库。在GitHub上有7000多的星。
传统技能，安装部署Clickhouse，不做描述。 使用命令clickhouse-client进入系统发现访问被拒绝 image.png 报错：code：210 使用命令查询clickhouse-server.service是否启动 image.png 切换账号，使用restart命令重启clickhouse服务即可。（本人偷懒） image.png 使用clickhouse-client，顺利登录 image.png 以上文档，纯粹留给自己使用。。。不喜勿喷，
实际业务中遇到一个场景，需要展示一个（组）设备全年的量测数据的曲线。 且用户可以自定义查询时间段。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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