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删除表 功能介绍 删除在创建表中创建的副本表和分布式表。 样例代码 private void dropTable(String databaseName, String tableName, String clusterName) throws Exception { String
用，计算和存储分离保证高可靠，内核深度优化。 易使用：支持二级索引，满足数据非主键查询需求，简单易用。 低成本：支持冷热分离，满足数据归档、访问频率较低历史数据存储需求，降低存储成本。 稳定可靠：支持热点诊断和自愈，提升系统稳定性。 可视化监控运维：提供常用的监控信息和自定义告警规则，简化系统运维。
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
导入用户数据。 请参见插入数据。 3 增加“教育信息”列族，在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。 请参见修改表。 4 根据用户编号查询用户姓名和地址。 请参见使用Get读取数据。 5 根据用户姓名进行查询。 请参见使用过滤器Filter。 6 用户销户，删除用户信息表中该用户的数据。
写入数据。 请参见插入数据。 4 根据城市、区域、时间查询温度和湿度。 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。
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，专属集群是完全物理隔
应用背景 CloudTable作为大数据存储服务，提供高效的kv随机查询能力。在此基础上，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
配置弹性云服务器参数。 选择CPU架构和规格。 图1 规格图 选择镜像和磁盘规格。 图2 选择镜像和磁盘规格 单击下一步：网络配置。 选择VPC和安全组。 图3 VPC图 选择购买弹性公网IP，公网带宽选择“按流量计费”。 图4 公网IP图 单击下一步“高级配置”。 配置云服务器名称和密码。 图5 高级配置
Doris集群管理简介 CloudTable集群模式提供了基于Doris的分布式、可伸缩、全托管的实时数据仓库，它提供了亚秒级返回海量数据查询结果的能力，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。 Doris集群管理下，用户申请专属集群，按需使用，专属集群是完全物
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 登录表格存储服务管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域。 单击左侧集群管理，显示当前集群列表。
数据的一致性问题：数据先在分布式表写入节点的主机落盘，然后数据被异步地发送到本地表所在主机进行存储，中间没有一致性的校验，如果分布式表写入数据的主机出现异常，会存在数据丢失风险。 对于数据写分布式表和数据写本地表相比，分布式表数据写入性能会变慢，单批次分布式表写入节点的磁盘和网络IO会成为性能的瓶颈点。
集群名称，在对分布式表执行读写的过程中，使用集群的配置信息查找对应的ClickHouse实例节点。 database_name 数据库名称。 table_name 数据库下对应的本地表名称，用于将分布式表映射到本地表上。 sharding_key 分片键（可选参数），分布式表会按照这个规则，将数据分发到各个本地表中。
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 t1; 如果建表语句中包含了“ON CLUSTER ClickHouse集群名”，删除表命令：
Count 60 number_of_distributed_ddls 分布式DDL个数 分布式DDL语句的个数。 Count 60 number_of_distributed_table_files 分布式表文件个数 向分布式表写数据时待插入数据的文件个数。 Count 60 number_of_concurrency
对接。 架构精简：系统只有两个Frontend（FE）和Backend（BE）两个模块，其中FE节点负责用户请求的接入、查询计划的解析、元数据存储及集群管理等工作，BE节点负责数据存储和查询计划的执行，自身就是一个完备的分布式数据库管理系统，用户无需安装任何第三方管控组件即可运行
本地表的数据库必须为atomic（默认）或ordinary，且表类型为Mergetree家族系列引擎的表（包括非复制表和复制表，不支持物化视图表）。 本地表副本关系和cluster一致，有分布式表作为分片之间的关系。 数据迁移过程中原表默认为只读状态。 数据迁移的时候数据首先会保存在临时表中，执
性能优势：ClickHouse采用列存储，相同列的数据属于同一类型，有利于获得更高的数据压缩比。通常可以达到10：1的压缩比，大幅降低存储成本和读取开销，提高查询性能。 副本机制：ClickHouse利用Zookeeper，通过ReplicatedMergeTree引擎（Replic
更好地支撑实时和频繁更新的场景。 主键模型 主键模型支持分别定义主键和排序键。数据导入至主键模型的表中时，先按照排序键排序后再存储。查询时返回主键相同的一组数据中的最新数据。相对于更新模型，主键模型在查询时不需要执行聚合操作，并且支持谓词和索引下推，能够在支持实时和频繁更新等场景的同时，提供高效查询。
个表的数据的划分规则。 分桶列可以是多列，Aggregate和Unique模型必须为Key列，Duplicate模型可以是Key列和Value列。分桶列可以和Partition列相同或不同。 分桶列的选择，是在查询吞吐和查询并发之间的一种权衡： 如果选择多个分桶列，则数据分布更均
建表 Doris数据表和数据模型 数据分区和分桶 数据分布 父主题： Doris应用开发指导
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