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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