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ClickHouse集群管理简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。CloudTable ClickHouse集群管理还有以下功能： ClickHous
stem数据库是ClickHouse默认的系统数据库，默认数据库中的系统表记录的是系统的配置、元数据等信息数据。业务在使用ClickHouse的时候，需要指定自己业务的数据库进行连接和使用，业务相关的表创建在自己业务库中，不要将业务表创建在系统数据库中，避免对系统数据库造成不必要的影响。
数据类型 CREATE DATABASE CREATE TABLE DESC查询表结构 CREATE VIEW CREATE MATERIALIZED VIEW INSERT INTO SELETC ALTER TABLE修改表结构 DROP删除表 SHOW显示数据库和表信息 父主题：
SELETC 描述如何使用SELECT语句查询数据。 基本语法 SELECT [DISTINCT] expr_list [FROM [database_name.]table | (subquery) | table_function] [FINAL] [SAMPLE sample_coeff]
xml配置文件，查找相关参数。 vim hive-site.xml 常见问题 当出现以下报错的时候，需要修改MRS集群的manager页面切换HDFS的主备。 mysql> select * from hive_hdfs_test2; ERROR 1105 (HY000): errCode = 2, detailMessage
cluster_name 集群名称，在对分布式表执行读写的过程中，使用集群的配置信息查找对应的ClickHouse实例节点。 database_name 数据库名称。 table_name 数据库下对应的本地表名称，用于将分布式表映射到本地表上。 sharding_key 分片键（可选参数），分布式表
设置属性：设置连接ClickHouse服务实例的参数属性。 建立连接：建立和ClickHouse服务实例的连接。 创建库：创建ClickHouse数据库。 创建表：创建ClickHouse数据库下的表。 插入数据：插入数据到ClickHouse表中。 查询数据：查询ClickHouse表数据。 删除表：删除已创建的ClickHouse表。
在之前的Doris版本中，用户数据只有两个层级：Database和Table。当我们需要连接一个外部数据目录时，我们只能在Database或Table层级进行对接。比如通过create external table的方式创建一个外部数据目录中的表的映射，或通过create external database的方式映射一个外部数据目录中的Database。
数据类型 此章节描述ClickHouse的数据类型。 ClickHouse不支持JSON以及Object('json')数据类型。 数据类型表 表1 数据类型表 分类 关键字 数据类型 描述 整数类型 Int8 Int8 取值范围：【-128，127】 Int16 Int16 取值范围：【-32768，32767】
随之降低。这个方式适合大吞吐低并发的查询场景。 如果仅选择一个或少数分桶列，则对应的点查询可以仅触发一个分桶扫描。此时，当多个点查询并发时，这些查询有较大的概率分别触发不同的分桶扫描，各个查询之间的IO影响较小（尤其当不同桶分布在不同磁盘上时），所以这种方式适合高并发的点查询场景。
xml配置文件，查找相关参数。 vim hive-site.xml 常见问题 当出现以下报错的时候，需要修改MRS集群的manager页面切换HDFS的主备。 mysql> select * from hive_hdfs_test2; ERROR 1105 (HY000): errCode = 2, detailMessage
xml --database test010 --query="INSERT INTO test146 FORMAT CSV" host：主机名/ClickHouse实例IP地址。 port：端口号（在集群详情页面查看）。 user：创建集群时创建的用户名。 database：数据库名。
据均衡和查询效率，考虑查询吞吐是为了利用查询SQL的分桶剪裁优化避免全桶扫描提升查询性能，所以优先考虑哪些数据较为均匀且常用于查询条件的列适合做分桶列。 【强制】2000kw 以内数据禁止使用动态分区（动态分区会自动创建分区，而小表用户客户关注不到，会创建出大量不使用分区分桶）。
password --secure --config-file /root/config.xml 创建数据库。 create database demo; 使用数据库。 use demo; 查看当前使用数据库。 select currentDatabase(); 创建数据表。 create table
use集群。 下载客户端和客户端校验文件。 准备弹性云服务。 安装客户端并校验客户端。 建立flink数据库。 create database flink; 使用flink数据库。 use flink; 创建flink.order表。 create table flink.order(order_id
据对外的一致性。 另外，在聚合列（Value）上，执行与聚合类型不一致的聚合类查询时，要注意语意。例如我们在如上示例中执行如下查询： mysql> SELECT MIN(cost) FROM example_db.expamle_tb2; +-------------+ | min(`cost`)
查询数据 功能介绍 查询语句1：querySql1查询创建表创建的tableName表中任意10条数据； 查询语句2：querySql2通过内置函数对创建表创建的tableName表中的日期字段取年月后进行聚合。 样例代码 private void queryData(String
参数说明 查询编号 查询每一个SQL命令的ID。 执行开始时间 SQL语句执行开始时间。 执行结束时间 SQL语句执行结束时间。 数据库 使用的数据库。 SQL语句 执行的SQL语句。 运行时长（ms） SQL执行时长。 状态 SQL运行的状态。 用户 提交SQL的用户。 远程IP
参数说明 查询编号 查询每一个SQL命令的ID。 执行开始时间 SQL语句执行开始时间。 执行结束时间 SQL语句执行结束时间。 数据库 使用的数据库。 SQL语句 执行的SQL语句。 运行时长（ms） SQL执行时长。 状态 SQL运行的状态。 用户 提交SQL的用户。 远程IP
当表的分桶模式被设置为RANDOM时，因为没有分桶列，无法根据分桶列的值仅对几个分桶查询，对表进行查询的时候将对命中分区的全部分桶同时扫描，该设置适合对表数据整体的聚合查询分析而不适合高并发的点查询。 如果OLAP表的是Random Distribution的数据分布，那么在数据导入的时候可以设置单分片导
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