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【强制】创建表指定分桶buckets时，每个桶的数据大小为应保持在100M-3G之间，单分区中最大分桶数据不超过5000。 【强制】表数据超过5亿条以上必须设置分区分桶策略。 【强制】分桶的列不要设置太多，一般情况下1或2个列，同时需要兼顾数据分布均匀和查询吞吐之间的均衡，考虑数据均匀是为了避免某些桶的数据存在倾斜
添加租户 Doris的多租户管理，目的是为了多个用户在同一Doris集群内进行数据操作时，减少相互之间的干扰，能够将集群资源更合理的分配给各用户。且集成了租户生命周期管理、租户资源配置和租户资源使用统计等功能，为企业提供了成熟的多租户管理模型，实现集中式的租户和业务管理。 新建租户步骤
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 demo; 使用数据库demo。
访问ThriftServer操作表 操作场景 用户根据指定的host和port访问对应的ThriftServer实例，进行HBase表的创建，删除等操作。 前提条件 集群已启用ThriftServer并从集群详情页面获取到ThriftServer IP。 已下载Thrift安装包，安装包下载地址：链接。
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
通过典型场景，用户可以快速学习和掌握ClickHouse的开发过程，并且对关键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）。
令中自定义的名称。通过这个label，用户可以查看对应导入任务的执行情况。 label的另一个作用，是防止用户重复导入相同的数据。强烈推荐用户同一批次数据使用相同的 label。这样同一批次数据的重复请求只会被接受一次，保证了At-Most-Once。当label对应的导入作业状
表格存储服务器的计费项由集群规格费用组成。 HBase、Doris、ClickHouse计费项 表1 HBase/Doris/ClickHouse计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算规格 计费因子：vCPU和内存，不同规格的实例类型提供不同的计算和存储能力。
为什么要选择CloudTable服务？ CloudTable服务是基于公有云实现的全托管服务，为用户提供专属集群，即开即用，适合业务吞吐量大，时延要求低的用户。选择CloudTable服务，可以免部署、免运维，按需申请，减低成本，能够获取专业指导。 父主题： 通用类
drop='idx1#idx2' 相关参数介绍如下： tablename.to.index：表示需删除的索引所在的表名称。 indexnames.to.drop：表示需要删除的索引名称，可以同时指定多个，用#号分隔。 父主题： 使用全局二级索引工具
数修改的历史。“修改历史”页面中显示如下信息。 表1 参数说明 参数 参数说明 参数名 被修改过的参数名。 旧值 修改前的参数值。 新值 修改后的参数值。 修改时间 记录用户修改参数值的时间。 Doris参数修改状态 表2 状态 状态 状态说明 未更改 Doris未更改的参数。 未应用
HBase集群管理简介 CloudTable集群模式提供了基于Apache HBase的分布式、可伸缩、全托管的NoSQL数据存储系统，它提供了毫秒级的随机读写能力，适用于海量结构化数据、半结构化数据存储和查询应用。 HBase集群管理下，用户申请专属集群，按需使用，专属集群是完
r节点的请求流量，通过聚合分析，识别出请求偏高的节点和Region，有助于快速发现热点问题；并提供一定的热点问题自愈能力，比如热点Region自动转移或Split。对于无法提供自愈的热点场景（单rowkey热点、顺序写热点等），提供了热点限流的能力，避免单点问题影响同节点的其他正常业务。
分析原因 转包周期的集群未完成订单支付。 进入转包周期页面，操作异常页面关闭。 处理方法 方法一：取消未完成的支付订单后，再进行扩容（如果CBC页面无法找到未完成的订单，则集群需要重新转包周期生成待支付订单，在CBC页面找到此订单，取消订单）。 方法二：在订单页面完成未支付的订单，再进行扩容。
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。
SYNC; 在删除复制表时，因为复制表需要在Zookeeper上建立一个路径，存放相关数据。ClickHouse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
冷热分离场景下，热盘不支持缩容。 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，如果我们将所有数据存储在本地，将造成大量的资源浪费。冷热分离特性可将冷热数据分开存储，将冷热数据分别存储在成本不同的存储介质上。热数据提高时效数据的查询速度和响应能力，冷数
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 Key相同时，新旧记录进行聚合，目前支持的聚合函数有
ow，一个有确切范围的Scan，性能会更好些。 可以设置Batch和Caching关键参数。 Batch 使用Scan调用next接口每次最大返回的记录数，与一次读取的列数有关。 Caching RPC请求返回next记录的最大数量，该参数与一次RPC获取的行数有关。 父主题： 样例代码说明
典型场景说明 通过典型场景，我们可以快速学习和掌握ClickHouse冷热分离的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个网站系统，test_tbl用于实时用户访问网站的记录，记录数据如下表： 表1 原始数据 timestamp type error_code
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