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ClickHouse宽表设计原则 宽表设计原则 由于ClickHouse的宽表查询性能较优，且当前ClickHouse可支持上万列的宽表横向扩展。 在大部分场景下，有大表两表join以及多表join的场景，且多个join的表数据变化更新频率较低，这种情况，建议对多个表join查询逻辑
ClickHouse表字段设计 规则 不允许用字符类型存放时间或日期类数据，尤其是需要对该日期字段进行运算或者比较的时候。 不允许用字符类型存放数值类型的数据，尤其是需要对该数值字段进行运算或者比较的时候。字符串的过滤效率相对于整型或者特定时间类型有下降。 建议 不建议表中存储过
ClickHouse索引设计 一级索引设计 在建表设计时指定主键字段的建议：按查询时最常使用且过滤性最高的字段作为主键。依次按照访问频度从高到低、维度基数从小到大来排列。数据是按照主键排序存储的，查询的时候，通过主键可以快速筛选数据，合理的主键设计，能够大大减少读取的数据量，提升
ClickHouse DataBase设计 业务隔离设计-各业务分库设计 在业务规划时，不同业务归属于不同数据库，便于后续对应用户关联的数据库下表、视图等数据库对象权限的分离管理和维护。 业务隔离设计-不要在system库中创建业务表 system数据库是ClickHouse默认
配置HetuEngine智能物化视图能力 HetuEngine智能物化视图概述 基于智能物化视图，HetuEngine可以提供智能预计算与缓存加速能力。HetuEngine QAS角色能够自动提取历史SQL语句进行分析学习，基于收益最大化原则自动生成高价值物化视图的候选SQL。在
设计DAG 操作场景 合理的设计程序结构，可以优化执行效率。在程序编写过程中要尽量减少shuffle操作，合并窄依赖操作。 操作步骤 以“同行车判断”例子讲解DAG设计的思路。 数据格式：通过收费站时间、车牌号、收费站编号...... 逻辑：以下两种情况下判定这两辆车是同行车 如果两辆车都通过相同序列的收费站，
ClickHouse Projection设计 Projection仅在MRS 3.2.0及以上的版本集群中支持。 projection定义 CREATE TABLE test_projection_table( level String, type String
ClickHouse分区设计 合理设置分区键，控制分区数在一千以内，分区字段使用整型。 分区part数与查询性能关系 图1 分区part数与查询性能关系图 分区建议 建议使用toYYYYMMDD（pt_d）作为分区键，pt_d是date类型。 如果业务场景需要做小时分区，使用pt
ClickHouse分布式表设计 建议 分布式表建表参考： CREATE TABLE default.my_table_dis ON CLUSTER default_cluster AS mybase.my_table_local ENGINE = Distributed(default_cluster
ClickHouse本地表设计 规则 单表（分布式表）的记录数不要超过万亿，对于万亿以上表的查询，性能较差，且集群维护难度变大。单表（本地表）不超过百亿。 表的设计都要考虑到数据的生命周期管理，需要进行TTL表属性设置或定期老化清理表分区数据。 单表的字段建议不要超过5000列。
d; 修改明细表、聚合表结构，严格按照以下步骤实施： 停止明细表数据插入。 修改聚合表结构设计。 删除物化视图表。 重新创建新转化关系的物化视图。 父主题： ClickHouse物化视图设计
ClickHouse宽表设计 ClickHouse宽表设计原则 ClickHouse表字段设计 ClickHouse本地表设计 ClickHouse分布式表设计 ClickHouse分区设计 ClickHouse索引设计 父主题： ClickHouse数据库设计
ClickHouse逻辑视图设计 建议如下： 业务逻辑上有很多比较复杂的SQL运算，可以封装为一个视图，后续查询时只查询视图，简化业务查询使用。 如果业务间有权限隔离诉求，可将部分数据查询封装到视图中，使用视图方只能看到视图下有限行及列的数据。 父主题： ClickHouse数据库设计
ClickHouse物化视图设计 ClickHouse物化视图概述 ClickHouse普通物化视图设计 ClickHouse Projection设计 父主题： ClickHouse数据库设计
务，释放数据更大的价值。 表1 ClickHouse设计规范说明 项目 描述 数据库规划 集群业务规划、容量规划、数据分布。 数据库设计 Database设计、宽表设计、分布式表设计、本地表设计、分区设计、索引设计、物化视图设计。 数据库开发 简单查询、聚合查询、join查询、数据增/删/改等SQL开发。
网络连接超时导致FetchFailedException 问题 在380节点的大集群上，运行29T数据量的HiBench测试套中ScalaSort测试用例，使用以下关键配置（--executor-cores 4）出现如下异常： org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException:
网络连接超时导致FetchFailedException 问题 在380节点的大集群上，运行29T数据量的HiBench测试套中ScalaSort测试用例，使用以下关键配置（--executor-cores 4）出现如下异常： org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException:
不需要开发很多物化视图，任意查询SQL会自动重写命中物化视图。 Projection仅在MRS 3.2.0及以上的版本集群中支持。 父主题： ClickHouse物化视图设计
ClickHouse数据库设计 ClickHouse DataBase设计 ClickHouse表引擎适用场景说明 ClickHouse宽表设计 ClickHouse物化视图设计 ClickHouse逻辑视图设计 父主题： ClickHouse数据库设计规范
ClickHouse依赖服务设计 为了保证ClickHouse服务的稳定，需要提早规划好对于底层依赖服务的设计，主要是ZooKeeper，尤其是在使用replicated*系列表引擎的场景下。 ZooKeeper默认部署在MRS集群的Master节点，根据节点CPU和内存规格，调
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