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基于索引查询数据 基于索引查询 在具有索引的用户表中，可以使用SingleColumnValueFilter来查询数据。当查询条件可以命中索引时，查询速度远快于原表查询。 索引的命中规则如下： 多个AND条件查询。 当用于查询的列至少包含索引第一个列时，使用索引会提高查询性能。 例如，为C1、C2和C3创建组合索引。
ClickHouse集群创建表格后提示另外一个节点不存在此数据库？ 问题现象 创建表格时提示另外一个节点不存在此数据库。 图1 结果示意图 原因分析 在创建集群的时候，只在一节点上创建了数据库在其他的节点上未创建数据库。 处理方法 在其他的节点上创建数据库。 方法一： 创建数据库。 create database
抽样查询 功能介绍 在普通查询的基础上设置setSampling()，查询时从索引表中随机选择一个分片执行查询任务。 可以参考以下样例代码。 样例代码 public void testSamplingQuery() { LOG.info("Entering testSamplingQuery
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
法。 mysql> help 创建数据库。 执行“CREATE DATABASE”命令创建数据库，创建数据库必须指定数据库的名字。 mysql> CREATE DATABASE demo; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) 使用数据库。 mysql>
RDS服务MySQL数据库名。 user RDS服务MySQL数据库用户名。 password RDS服务MySQL数据库用户密码。 MySQL引擎使用示例： 连接到RDS服务的MySQL数据库。详细操作可以参考RDS服务MySQL实例连接。 在MySQL数据库上创建表，并插入数据。 使用客户端命令连接ClickHouse。
用户提交SQL使用的客户端地址。 操作 进行停止查询等操作。 已完成的慢SQL查询操作步骤 登录表格存储服务管理控制台。 在集群列表中找到所要查看的集群并单击“集群名称”，进入详情页。 在左侧导航树，单击“慢查询管理”，进入已完成的慢查询页面。 可通过对慢查询运行时长、时间范围、状态、用户、远
用户提交SQL使用的客户端地址。 操作 进行停止查询等操作。 已完成的慢SQL查询操作步骤 登录表格存储服务管理控制台。 在集群列表中找到所要查看的集群并单击“集群名称”，进入详情页。 在左侧导航树，单击“慢查询管理”，进入已完成的慢查询页面。 可通过对慢查询运行时长、时间范围、状态、用户、远
查询CloudTable集群列表 功能介绍 查看用户创建的集群列表信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2/{project_id}/clusters 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
应的Table实例，然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值，如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中，Result中可以存储多个Cell。 针对开启冷热分离特性的列族，可以从冷热存储中查询数据，也可以只从热存储中查询数据。 代码样例 不指定HO
使用MySQL客户端访问集群 用户在弹性云服务器里可以通过手动安装客户端的方法，使用MySQL访问集群。 手动安装客户端 准备Linux弹性云服务器，具体操作请见准备弹性云服务章节。 安装客户端，连接集群。 使用SSH登录工具，通过弹性IP远程登录到Linux弹性云服务器。 具体
当Doris集群中FE节点故障数大于等于一半或故障BE数量大于等于3时，Doris集群为异常状态。 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
进行管理。 Partition列可以指定一列或多列，分区列必须为KEY列。多列分区的使用方式在后面多列分区小结介绍。 不论分区列是什么类型，在写分区值时，都需要加双引号。 分区数量理论上没有上限。 当不使用Partition建表时，系统会自动生成一个和表名同名的，全值范围的Par
查询CloudTable集群详情 功能介绍 通过集群ID唯一标识一个集群，根据集群ID查询特定CloudTable集群的详情信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id} 表1
Doris快速入门 Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。本章节提供从零开始使用Doris操作指导：通过MySQL命令实现创建表，往
型的表。 聚合模型 建表时，支持定义排序键和指标列，并为指标列指定聚合函数。当多条数据具有相同的排序键时，指标列会进行聚合。在分析统计和汇总数据时，聚合模型能够减少查询时所需要处理的数据，提升查询效率。 更新模型 建表时，支持定义主键和指标列，查询时返回主键相同的一组数据中的最新
Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count( * ) 查询很不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语意正确性。 Aggregate K
JDBC通过非ssl方式连接doris 在应用层进行代码重试和负载均衡时，代码重试需要应用自己多个配置doris前端节点地址。比如发现一个连接异常退出，就自动在其他连接上进行重试。 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:
Doris是基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也可以支持高吞吐的复杂分析场景。因此，Doris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行
Doris的每一个导入任务，不论是使用Broker Load进行批量导入，还是使用INSERT语句进行单条导入，都是一个完整的事务操作。导入事务可以保证一批次内的数据原子生效，不会出现部分数据写入的情况。 同时，每个导入任务都会有一个Label。这个Label在数据库（Databa
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