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分钟，便可完成海量数据查询数据仓库的搭建，简单轻松地完成对数据的实时查询分析，提升数据价值挖掘的整体效率。云数据仓库ClickHouse是一种基于MPP（大规模并行处理）架构的数仓服务，基于ClickHouse优异的查询性能，查询效率数倍于传统数据仓库。 背景信息 假定这是一张学生成绩表信息，使用客户端实现业务操作：
分钟，便可完成海量数据查询数据仓库的搭建，简单轻松地完成对数据的实时查询分析，提升数据价值挖掘的整体效率。云数据仓库ClickHouse是一种基于MPP（大规模并行处理）架构的数仓服务，基于ClickHouse优异的查询性能，查询效率数倍于传统数据仓库。 ClickHouse集群管理功能
建表时，您可以通过设置合理的分区和分桶，实现数据均匀分布和查询性能提升。数据均匀分布是指数据按照一定规则划分为子集，并且均衡地分布在不同节点上。查询时能够有效裁剪数据扫描量，最大限度地利用集群的并发性能，从而提升查询性能。 父主题： 集群管理功能简介
、Doris、ClickHouse提供的全托管数据存储和分析服务。CloudTable提供GB~PB级数据存储和分析能力，用于在线查询、数据仓库、数据集市、实时分析等场景。可被广泛应用于互联网、物联网、车联网、金融、政府、物流、制造、零售等行业。 CloudTable产品架构 CloudTable产品架构如下图所示：
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
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
ClickHouse是Click Stream+Data WareHouse的缩写，起初应用于一款Web流量分析工具，基于页面的单击事件流，面向数据仓库进行OLAP分析。当前ClickHouse被广泛的应用于互联网广告、App和Web流量、电信、金融、物联网等众多领域，非常适用于商业智能化应用场景，在全球有大量的应用和实践。
数据分布 数据分片 Doris表按两层结构进行数据划分，分别是分区和分桶。 每个分桶文件就是一个数据分片（Tablet），Tablet是数据划分的最小逻辑单元。每个Tablet包含若干数据行。各个Tablet之间的数据没有交集，并且在物理上是独立存储的。 一个Tablet只属于一
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。
据对业务进行增长分析，平均查询延时10s，95分位的查询延时30s以内，每天的SQL查询量为数万条。 统一数仓构建 ：一个平台满足统一的数据仓库建设需求，简化繁琐的大数据软件栈。Doris构建的统一数仓，替换了原来由Spark、Hive、Kudu、HBase、Phoenix组成的旧架构，架构大大简化。
Doris支持两层的数据划分。第一层是Partition（分区），支持Range（按范围）和List（按枚举值）的划分方式。第二层是Bucket（分桶），仅支持Hash的划分方式。分区和分桶都是对数据进行横向分割。 也可以仅使用一层分区。使用一层分区时，只支持Bucket划分。下面我们来分别介绍下分区以及分桶。
指云资源所在的物理位置，同一区域内可用区间内网互通，不同区域间内网不互通。通过在不同地区创建云资源，可以将应用程序设计的更接近特定客户的要求，或满足不同地区的法律或其他要求。 可用区 一个可用区是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。
怎么查看catalog指定数据库下的列表？ catalog是外部数据目录。下面以JDBC Catalog通过标准JDBC协议，连接其他数据源为例。 语法 CREATE CATALOG [IF NOT EXISTS] catalog_name PROPERTIES ("key"="value"
INSERT INTO 本章节介绍如何插入数据。 基本语法 标准格式插入数据。 INSERT INTO [db.]table [(c1, c2, c3)] VALUES (v11, v12, v13), (v21, v22, v23), ... 对于存在于表结构中但不存在于插入列
应能力，冷数据降低存储成本。我们还可以根据实际业务需求进行灵活的配置和调整，以满足不同场景的要求。冷热数据主要从数据访问频率、更新频率进行划分。 Hot（热数据）：访问、更新频率较高，未来被调用的概率较高的数据，对访问的响应时间要求很高的数据。 Cold（冷数据）：不允许更新或更
SNAPPY); 注[2] 可以通过指定起始和结束RowKey，或者通过RowKey数组预分Region两种方式建表，代码片段如下： // 创建一个预划分region的表 byte[][] splits = new byte[4][]; splits[0] = Bytes.toBytes("A");
数量。如按天分区，当每天的数据量差异很大时，可以通过指定分区的分桶数，合理划分不同分区的数据,分桶列建议选择区分度大的列。 单分区。 用户也可以不使用复合分区，即使用单分区。则数据只做Hash分布。 父主题： 数据分区和分桶
集群节点规格单价 * 购买时长 * 节点数量 实例规格单价请参见表格服务器价格详情中的“规格价格”。 数据存储 计费因子：存储空间，按统一标准进行计费 按需计费、包年/包月 存储单价 * 购买时长 * 存储容量 * 节点数量
户组中的用户获得对应的权限，这一过程称为授权。授权后，用户就可以基于被授予的权限对云服务进行操作。 CloudTable部署时通过物理区域划分，为项目级服务。授权时，“作用范围”需要选择“区域级项目”，然后在指定区域（如华北-北京1）对应的项目（cn-north-1）中设置相关权
le的三层元数据层级。其中，Catalog可以直接对应到外部数据目录。目前支持的外部数据目录包括： Hive JDBC: 对接数据库访问的标准接口（JDBC）来访问各式数据库的数据。 该功能将作为之前外表连接方式（External Table）的补充和增强，帮助用户进行快速的多数据目录联邦查询。
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