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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。 维度信息更新会反应到整张表中，而更新的频率直接影响查询的效率。
URL = "jdbc:mysql:loadbalance://" + "[FE1_host]:[FE1_port],[FE2_host]:[FE2_port],[FE3_host]:[FE3_port]/[your_database]?" +
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
使用HBase 使用HBase Shell访问集群 修改集群HBase参数 数据批量导入 HBase冷热分离 使用全局二级索引 扩容集群 重启集群 删除集群 HBase监控集群 HBase审计日志 使用Doris 使用MySQL客户端访问集群 重启集群 删除集群 集群扩容 Doris参数配置
tablet_id; 查看表各副本的情况。结果中versionCount字段表示版本数量，如果副本版本过多，则需要降低导入数据的频率或者停止导入。 show proc "/dbs/..."; 此处命令使用步骤1运行结果DetailCmd字段对应的值。 父主题： 数据导入
创建中 扩容中 重启中 开启opentsdb（此字段只适用于HBase1.3.1版本） 扩容失败 重启失败 开启opentsdb失败（此字段只适用于HBase1.3.1版本） datastore Datastore object 创建集群数据库参数。 enable_openTSDB Boolean
"10", "max_queue_size" = "20", "queue_timeout" = "3000" ); 修改租户。 alter workload group test_group properties ('cpu_share'='20','memory_limit'='4%'
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为分析、AB实验平台、
info("Exiting testCreateTable."); } 注意事项 (1) BitmapIndexDescriptor描述哪些字段使用什么规则来抽取标签，数据表可以定义一个或多个BitmapIndexDescriptor。 (2) 定义哪些列需要抽取标签。取值范围：
CloudTable doris_fe_thread_pool_mysql_nio_pool_active_thread_num doris_fe_thread_pool_mysql_nio_pool_active_thread_num 线程池mysql-nio-pool正在执行的任务数 ≥0 60s
图3 静态参数修改图 静态参数修改完成后，需要手动重启集群，参数才能生效。动态参数修改后生效，不用重启集群。 图4 重启 如果修改的参数值不正确，可以在“保存修改”对话框中单击“一键还原”，取消修改参数值。 参数修改完成后，可以单击“修改历史”页签查看参数修改的历史。“修改历史”页面中显示如下信息。
方便后续的资源投放和精准定位营销。例如，需要ms级统计拥有学士和硕士学位的用户数量是多少？以及是哪些用户？ 用户信息表字段如下： 表1 用户信息 字段名称 字段描述 是否需要标签索引 name 用户名 否 education 用户学历 是 otherInfo 用户其他信息 否 父主题：
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
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。
se默认的库引擎是原子数据库引擎，删除Atomic数据库中的表后，它不会立即删除，而是会在24小时后删除。在删除表时，加上SYNC字段，即可解决该问题，例如：drop table t1 SYNC; 删除本地表和分布式表，则不会出现该问题，可不带SYNC字段，例如：drop table
}字样的数字对。数字对的第一个数字表示Backend ID，第二个数字表示Tablet ID。如上这个数字对，表示ID为10001的Backend上，创建ID为10010的Tablet失败了。 前往对应Backend的be.INFO日志，查找对应时间段内，tablet id相关的日志，可以找到错误信息。
[PARTITION BY expr_list] 分区键。一般按照日期分区，也可以使用其他字段或字段表达式。 示例： 创建数据库。请参见CREATE DATABASE。 使用数据库。 use demo; 创建名为demo.test表。 CREATE TABLE demo.test
CloudTable服务引入自研的分布式多维标签索引能力，存储格式与计算基于位图进行。用户可以根据自身业务需求来定义HBase表中的哪些字段需要构建标签索引，用户写入数据时将自动生成标签数据。同时，标签索引基于Lucene的语法，提供高效的多维标签查询接口。可应用于用户画像、推荐系统、人工智能、时空数据等场景。
文件在目的端CloudTable集群中不存在相应的HBase表，在作业中为目的端设置表名和字段映射（支持从源端拷贝字段名）后，作业运行时会自动在目的端新建对应的HBase表。 下面以ECS上的SFTP数据源为例，创建作业步骤如下： 在集群管理页面，找到刚创建的CDM集群，单击该C
分区，示例数据将以月份为分区，每个月份一个文件夹。 ORDER BY 排序字段，支持多字段的索引排序，第一个相同的时候按照第二个排序依次类推。 index_granularity = 8192 排序索引的颗粒度，每8192条数据记录一个排序索引值。 如果被查询的数据存在于分区或排序字段中，能极大降低数据查找时间。
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