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ClickHouse表引擎概述 背景介绍 表引擎在ClickHouse中的作用十分关键,不同的表引擎决定了: 数据存储和读取的位置。 支持哪些查询方式。 能否并发式访问数据。 能否使用索引。 是否可以执行多线程请求。 数据复制使用的参数。 其中MergeTree和Distribu
SELETC 描述如何使用SELECT语句查询数据。 基本语法 SELECT [DISTINCT] expr_list [FROM [database_name.]table | (subquery) | table_function] [FINAL] [SAMPLE sample_coeff]
ClickHouse组件使用规范 本章节介绍ClickHouse组件使用规范。 建表规范 【规则】不要在system库中创建业务表。system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
Stream Load Stream load是一个同步的导入方式,用户通过发送HTTP协议发送请求将本地文件或数据流导入到Doris中。Stream load同步执行导入并返回导入结果。用户可直接通过请求的返回体判断本次导入是否成功。 Stream load主要适用于导入本地文件,或通过程序导入数据流中的数据。
CREATE VIEW 本章节介绍如何在ClickHouse中创建普通视图。 创建视图 CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] [db.]view_name [ON CLUSTER ClickHouse集群名] AS SELECT ... 表1 参数说明 参数 说明
HBase Java API HBase采用的接口与Apache HBase保持一致。 详细内容请参见 https://hbase.apache.org/1.2/apidocs/index.html 父主题: 对外接口
DROP删除表 此章节主要介绍ClickHouse删除表的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 DROP [TEMPORARY] TABLE [IF EXISTS] [database_name.]name [ON CLUSTER cluster] [SYNC] 示例: 删除表t1。
Broker Load Broker Load是一个异步的导入方式,支持的数据源取决于Broker进程支持的数据源。本文为您介绍Broker Load导入的基本原理、基本操作、系统配置以及最佳实践。 适用场景 源数据在Broker可以访问的存储系统中,如HDFS、OBS。 数据量在几十到百GB级别。
概述 多源数据目录(Multi-Catalog)是Doris 1.2.0版本中推出的功能,旨在能够更方便对接外部数据目录,以增强Doris的数据湖分析和联邦数据查询能力。 在之前的Doris版本中,用户数据只有两个层级:Database和Table。当我们需要连接一个外部数据目录
CREATE TABLE 此章节介绍如何创建表。 创建本地表 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database_name.]table_name [ON CLUSTER ClickHouse集群名] ( name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS
CREATE DATABASE 本章节介绍创建数据库的基本用法。 CREATE DATABASE CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [ON CLUSTER ClickHouse集群名]; 表1 参数说明 参数 说明 db_name 数据库
DESC查询表结构 本章节主要介绍ClickHouse查询表结构的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 DESC|DESCRIBE TABLE [database_name.]table [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format] 接复制表结构
最佳实践 关于Partition和Bucket的数量和数据量的建议 一个表的Tablet总数量等于 (Partition num*Bucket num)。 一个表的Tablet数量,在不考虑扩容的情况下,推荐略多于整个集群的磁盘数量。 单个Tablet的数据量理论上没有上下界,但
CREATE MATERIALIZED VIEW 本章节介绍如何在ClickHouse中创建物化视图。 创建物化视图 CREATE MATERIALIZED VIEW [IF NOT EXISTS] [db.]Materialized_name [TO[db.]name] [ON
分区(Partition) 分区用于将数据划分成不同区间,逻辑上可以理解为将原始表划分成了多个子表。可以方便的按分区对数据进行管理。 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。
分桶 根据分桶列的Hash值将数据划分成不同的Bucket。 如果使用了Partition,则DISTRIBUTED ... 语句描述的是数据在各个分区内的划分规则。如果不使用Partition,则描述的是对整个表的数据的划分规则。 分桶列可以是多列,Aggregate和Uniq
Hive 创建hive catalog 通过连接Hive Metastore,或者兼容Hive Metastore的元数据服务,Doris可以自动获取Hive的库表信息,并进行数据查询。 除了Hive外,很多其他系统也会使用Hive Metastore存储元数据。所以通过Hive
ALTER TABLE修改表结构 本章节主要介绍ClickHouse修改表结构的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 ALTER TABLE [database_name].name [ON CLUSTER ClickHouse集群名] ADD|DROP|CLEAR|COMMENT|MODIFY
常见问题 Failed to create partition [xxx] . Timeout Doris建表是按照Partition粒度依次创建的。当一个Partition创建失败时,可能会报这个错误。即使不使用Partition,当建表出现问题时,也会报Failed to create
ClickHouse访问RDS MySQL服务 ClickHouse面向OLAP场景提供高效的数据分析能力,支持通过MySQL等数据库引擎将远程数据库服务器中的表映射到ClickHouse集群中,后续可以在ClickHouse中进行数据分析。以下操作通过ClickHouse集群和