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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
查询超时时间默认为300秒。如果在300秒内未完成查询,该查询将被Doris系统取消。用户可以使用此参数自定义应用程序的超时时间,并实现类似等待(超时)的阻塞模式。 mysql> SHOW VARIABLES LIKE "%query_timeout%"; +---------------+-------+ |
sec) 删除分区。 mysql> alter table example_db.expamle_range_tbl drop partition p201703; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) 查看分区。 mysql> show partitions
每天整点使用Broker Load导入批量数据到test_tbl1表,请参考Broker Load。 创建数据库test_db。 CREATE DATABASE test_db; 使用数据库。 use test_db; 批量导入数据。 LOAD LABEL brokerload_test_csv_label00001
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。
接上进行重试。 JDBC Connector 如果使用mysql jdbc connector来连接Doris,可以使用jdbc的自动重试机制: private static String URL = "jdbc:mysql:loadbalance://" +
请参见使用Get读取数据。 5 根据城市、局域、时间范围进行查询。 请参见使用Scan读取数据。 关键设计原则 HBase是以RowKey为字典排序的分布式数据库系统,RowKey的设计对性能影响很大,具体的RowKey设计请考虑与业务结合。 父主题: 开发HBase冷热分离应用
海量大数据场景下,随着业务和数据量的不断增长,数据存储与消耗的资源也日益增长。根据业务系统中用户对不同时期数据的不同使用需求,对膨胀的数据本身进行“冷热”分级管理,不仅可以提高数据分析性能还能降低业务成本。 背景 在数据分析的实际场景中,冷热数据面临着不同的查询频次及响应速度要求。而随着历史数据的不断增多,如果我们将
用户销户,删除用户信息表中该用户的数据。 请参见删除数据。 7 A业务结束后,删除用户信息表。 请参见删除表。 关键设计原则 HBase是以RowKey为字典排序的分布式数据库系统,RowKey的设计对性能影响很大,具体的RowKey设计请考虑与业务结合。 父主题: 开发HBase应用
E会对已导入的不同批次的数据进行进一步的聚合。 数据查询阶段。在数据查询时,对于查询涉及到的数据,会进行对应的聚合。 数据在不同时间,可能聚合的程度不一致。例如一批数据刚导入时,可能还未与之前已存在的数据进行聚合。但是对于用户而言,用户只能查询到聚合后的数据。即不同的聚合程度对于
大宽表与Star Schema 业务方建表时, 为了和前端业务适配, 往往不对维度信息和指标信息加以区分, 而将Schema定义成大宽表,这种操作对于数据库其实不是那么友好,我们更建议用户采用星型模型。 Schema中字段数比较多, 聚合模型中可能key列比较多, 导入过程中需要排序的列会增加。
的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户需要开发一个应用程序,用于存储或根据一定条件查询人员的姓名、年龄和入职日期。主要操作步骤: 建立数据库的连接。 建立一张人员信息表。 插入数据(样例代码中数据为随机生成)。 根据条件查询数据。 父主题: 开发程序
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]
、政府、物流、制造、零售等行业。 CloudTable产品架构 CloudTable产品架构如下图所示: 图1 产品架构 Doris:MySQL生态,易上手,多表复杂分析性能优于传统MPP。 ClickHouse:万列大宽表多维聚合分析,亚秒级响应,全自助分析。 HBase:高并发,毫秒级查询响应。
数据迁移同步 数据导入导出 ClickHouse访问RDS MySQL服务 父主题: ClickHouse应用开发指导
参数 说明 用户名 新建的用户名。 全局权限 查询、插入、更改、创建、删除。 各级权限 数据库和表:创建的数据库和表。 高危权限:创建表、删除表。 普通权限:查询、插入、更改。 支持查看账户对数据库的操作权限。 父主题: Doris用户管理
HBase热点自愈 HBase是一个分布式的KV数据库,Region是HBase数据管理的最小单元。如果用户在规划表和设计rowkey不合理,请求过于集中在少量固定Region时,会导致业务压力集中在单节点,造成业务侧可感知的性能下降甚至请求失败。 HBase服务增加了Metri
模式的同质数据的集合。 一张表包括行(Row)和列(Column)。Row即用户的一行数据。Column用于描述一行数据中不同的字段,可以根据实际情况采用不同的数据类型(如整型、字符串、布尔型等)。 从OLAP场景看,Column可以分为两大类:Key和Value。Key表示维度列,Value表示指标列。
URL = "jdbc:mysql:loadbalance://" + "[FE1_host]:[FE1_port],[FE2_host]:[FE2_port],[FE3_host]:[FE3_port]/[your_database]?" +
插入数据 功能介绍 HBase是一个面向列的数据库,一行数据,可能对应多个列族,而一个列族又可以对应多个列。通常,写入数据的时候,我们需要指定要写入的列(含列族名称和列名称)。HBase通过HTable的put方法来Put数据,可以是一行数据也可以是数据集。 开启冷热分离特性表的写入逻辑和正常表写入逻辑一致。