Logistics_Day15：ClickHouse 存储引擎

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分类专栏： # 大数据物流项目 # ClickHouse 文章标签： big data 数据库 hadoop
于 2022-01-03 08:33:30 首次发布
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这篇博客详细介绍了ClickHouse的各种存储引擎，包括MergeTree系列（如ReplacingMergeTree、SummingMergeTree、AggregatingMergeTree和CollapsingMergeTree）、TinyLog和MySQL引擎。重点讨论了MergeTree引擎的特性和应用场景，以及如何通过不同引擎解决数据去重、预聚合和数据更新等问题。

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Logistics_Day15：ClickHouse 存储引擎

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01-[复习]-上次课程内容回顾

主要讲解ClickHouse数据库（属于实时OLAP分析数据库），基本入门使用。

  • 1）、OLAP分析需求以及技术选项对比
    • Hive（MapReduce、Tez、Spark）、Presto、Impala、SparkSQL
    • Kylin（Hive，预计算，存储HBase）、Druid、ClickHouse
  • 2）、物流项目使用ClickHouse流程
    • 数据实时ETL存储CK，编写结构化流程序
    • 当业务数据实时同步到CK表中，如何被使用

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Note_Logistics_Day16：ClickHouse API 使用
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Logistics_Day17：自定义外部数据源ClickHouse
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​ 从Spark 1.3版本开始，提供一套完整外部数据源接口（External DataSource Interface）（第一代API）。比如SparkSQL内置数据源：JDBC、JSON、CSV等都是基于DataSource API V1实现功能。自定义外部数据源实现从HBase表批量加载load和保存save数据可以参考提供【06.扩展】提供代码实现，以及视频讲解。接口实现非常简单；能够满足大部分的使用场景；扩展能力有限，难以下推其他算子；缺乏对列式存储读取的支持；写操作不支持事务；
Clickhouse存储引擎的存储模型及工作机制
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Clickhouse存储引擎的存储模型及工作机制 本章将向读者完整地介绍clickhouse存储引擎的存储模型及工作机制) 文件组织 在大部分的DBMS中，数据库本质上就是一个由各种子目录和文件组成的文件目录，clickhouse当然也不例外。clickhouse默认数据目录在/var/lib/clickhouse/data目录中。所有的数据库都会在该目录中创建一个子文件夹。下图展示了clickhouse对数据文件的组织。 每一个数据库都会在clickhouse的data目录中创建一个子目录，clickh
Clickhouse 存储引擎
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08-07 1369
这个引擎是在 MergeTree 的基础上，添加了”处理重复数据”的功能，该引擎和MergeTree的不同之处在于它会删除具有相同主键的重复项。特点:1使用ORDERBY排序键作为判断重复的唯一键2.数据的去重只会在合并的过程中触发3.以数据分区为单位删除重复数据，不同分区的的重复数据不会被删除4找到重复数据的方式依赖数据已经ORDER BY排好序了5.如果没有ver版本号，则保留重复数据的最后一行6.如果设置了ver版本号，则保留重复数据中ver版本号最大的数据。
clickhouse引擎--外部存储引擎
小兔子乖乖
09-06 307
外部存储引擎一.MySQL表引擎二.MySQL数据库引擎三.File文件引擎四.表函数-file 一.MySQL表引擎 create table tb_mysql( id Int16, name String, age UInt8 )engine=MySQL('连接数据库的主机名:3306','库名','表名','用户名','用户密码') 在MySQL中插入数据会同步到clickhouse 在clickhouse中插入数据会同步到MySQL 二.MySQL数据库引擎 create database db
Clickhouse MergeTree 存储引擎架构总结——Clickhouse 架构篇（二）
最新发布
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存储引擎是ClickHouse非常重要的一个组件，MergeTree表引擎又是 Clickhouse 引擎中最流行的，同时 Clickhouse 之所以查询速度快，与它又密切相关。本文将对 Clickhouse 中的 MergeTree 表引擎架构设计进行说明，进而了解该引擎加速查询的原理，最后将列举 SQL 说明 MergeTree 表引擎的工作过程。
ClickHouse基础知识（四）：ClickHouse 引擎详解
zuodingquan666的博客
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（2）向表中插入数据。
Note_Logistics_Day18(数据服务接口开发)
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07-01 476
Logistics_Day18：数据服务接口开发 网址：https://smart.jdwl.com/jh_demo.html 01-[复习]-上次课程内容回顾 ​ 主要实现自定义外部数据源：按照SparkSQL提供DataSource API V2实现ClickHouse数据源，可以批量从ClickHouse数据库加载load和保存save数据，以及流式数据保存。 在SparkSQL中，从2.3版本开始，提供DataSource API V2（使用Java语言开发接口）版本，继承结构示意图如下所示：
大数据物流项目：Kudu 操作命令（六）
Maynor的博客
07-11 685
存储引擎`Kudu`，类似HBase数据库，由Cloudera公司开发，目的取代HDFS和HBase框架，
ClickHouse引擎详解
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共同属性数据存储在磁盘上 写入时将数据追加在文件末尾 不支持突变(Mutation)操作 不支持索引（这意味着。
源码分析 | ClickHouse和他的朋友们（5）存储引擎技术进化与MergeTree
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本文首发于 2020-06-22 21:55:1021 世纪的第二个 10 年，虎哥已经在存储引擎一线奋战近 10 年，由于强大的兴趣驱动，这么多年来几乎不放过 arXiv 上与存储相关的每一篇 paper。尤其是看到带有 draft 的 paper 时，有一种乞丐听到“叮当”响时的愉悦。看paper这玩意就像鉴宝，多数是“赝品”，需要你有“鉴真”的本领，否则今天是张三的算法超越xx，明儿又是王二的硬件提升了yy，让你永远跟不上节奏zz，湮灭在这些没有营养的技术垃圾中，浪费大好青春。言归正传，接下来的3篇，
【精华收藏】ClickHouse 系统架构、存储引擎、 查询引擎原理分析
AI天才研究院
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ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
ClickHouse中引擎相关知识
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1. 了解ClickHouse的基础架构和存储引擎。 2. 学习ClickHouse的MergeTree系列引擎，包括MergeTree、ReplicatedMergeTree、CollapsingMergeTree等。 3. 研究ClickHouse的列存储编码、数据压缩策略等。 4. 学习ClickHouse的计算引擎，包括向量化执行模型、SIMD编码、Codegen等。
clickhouse引擎--内存引擎
小兔子乖乖
09-06 1051
内存引擎一.Memory二.Set三.Buffer 一.Memory Memory表引擎直接将数据保存在内存中，数据既不会被压缩也不会被格式转化，数据在内存中保存的形态与查询时看到的如出一辙，因此，当clickhouse服务重启时，Memory表内的数据会全部丢失，所以在一些场合，会将Memory作为测试表使用 Memory表更为广泛的应用场景是在clickhouse的内部，它会作为集群间分发数据的存储载体来使用，列如在分布式IN查询的场合中，会利用Memory临时表保存IN子句的查询结果，并通过网络将它
Clickhouse内存储存表引擎(Memory、Set、Join、Buffer)
Bulut0907
07-30 6998
目录1. Memory表引擎2. Set表引擎 除了Memory表引擎，其它内存表引擎都会将数据同步到磁盘，以防数据丢失；当服务重启时，会把全部数据重新加载到内存 1. Memory表引擎 Memory表引擎一般做测试用，或者Clickhouse内部用于集群间分发数据的临时载体； Memory表引擎在内存的数据，不会被压缩或进行数据格式转换 支持并行查询 创建表 clickhouse1 :) clickhouse1 :) create table memory_table_local on clus
Clickhouse引擎四： 内存引擎
xiaozhaoshigedasb的博客
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Clickhouse引擎四： 内存引擎 表引擎，都是面向内存查询的，数据会从内存中被直接访问，所以它们被归纳 为内存类型。但这并不意味着内存类表引擎不支持物理存储，事实上，除了 Memory 表引擎之外，其 余的几款表引擎都会将数据写入磁盘，这是为了防止数据丢失，是一种故障恢复手段。而在数据表被 加载时，它们会将数据全部加载至内存，以供查询之用。将数据全量放在内存中，对于表引擎来说是 一把双刃剑：一方面，这意味着拥有较好的查询性能；而另一方面，如果表内装载的数据量过大，可 能会带来极大的内存消耗和负担! M
ClickHouse的介绍（基本sql操作，以及数据库引擎、表引擎、分片、副本、explain、优化、物化视图等）
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迷雾总会解
09-05 3万+
ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库（DBMS），使用C++语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。列式存储以下面的表为例：1）采用行式存储时，数据在磁盘上的组织结构为：好处是想查某个人所有的属性时，可以通过一次磁盘查找加顺序读取就可以。但是当想查所有人的年龄时，需要不停的查找，或者全表扫描才行，遍历的很多数据都是不需要的。2）采用列式存储时，数据在磁盘上的组织结构为：这时想查所有人的年龄只需把年龄那一列拿出来就可以了。3
Clickhouse引擎三： 外部存储引擎
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Clickhouse引擎二： 外部存储引擎 HDFS Clickhouse 可以直接从 HDFS 中指定的目录下加载数据 , 自己根本不存储数据, 仅仅是读取数据 ENGINE = HDFS(hdfs_uri,format) ·hdfs_uri 表示 HDFS 的文件存储路径； ·format 表示文件格式（指 ClickHouse 支持的文件格式，常见的有 CSV、TSV 和 JSON 等）。 注意的是 HDFS 引擎在处理数据的时候分为两种处理方式: 1 可以读写 HDFS 上的数据 在建表的时候指定H
ClickHouse 数据存储原理：MergeTree引擎
凌桓丶的博客
05-22 1246
文章目录MergeTree引擎存储结构一级索引稀疏索引索引粒度index_granularity索引的查询过程联合主键二级索引跳数索引granularity数据标记生成规则工作方式数据标记与压缩数据块的对应关系工作流程存储流程查询流程 MergeTree引擎 存储结构 MergeTree的存储结构 partition：分区目录，余下各类数据文件（primary.idx、[Column].mrk、[Column]. bin等）都是以分区目录的形式被组织存放的，属于相同分区的数据，最终会被合并到同一个分
for result in results: tracking_number = result[0] # 调用 query_logistics_trajectory 函数查询物流轨迹 logistics_trajectory = query_logistics_trajectory(tracking_number) # 将 list 转换为 JSON 字符串 if() logistics_trajectory_json = json.dumps(logistics_trajectory['result']['list']) # 更新表 logistics_trajectory 中的 logistics_trajectory 字段 sql = f"UPDATE logistics_trajectory SET logistics_trajectory='{logistics_trajectory_json}' WHERE tracking_number='{tracking_number}' AND state='1'" cursor.execute(sql) 以下logistics_trajectory['result']['list']代码如何更改防止报错
06-11
要防止报错，需要加入判断语句，确保 logistics_trajectory['result']['list'] 存在且不为空。 可以使用以下代码进行更改： ```python if 'result' in logistics_trajectory and 'list' in logistics_trajectory['...
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