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ClickHouse快速入门 ClickHouse为您提供方便易用、灵活稳定的云端ClickHouse托管服务。只需要几分钟，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
Doris快速入门 Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅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。本章节提供从零开始使用Doris操作指导：通过MySQL命令
日期类型相同的范围内的值。最小值为1970-01-01 00:00:00。时间戳类型值精确到秒（没有闰秒）。时区使用启动客户端或服务器时的系统时区。 DateTime64 DateTime64 此类型允许以日期（date）加时间（time）的形式来存储一个时刻的时间值。 布尔型 Boolean
数据查询 由于冷热数据都在同一张表中，因此用户所有的查询操作都只需在一张表内进行。在查询时，建议通过配置TimeRange来指定查询的时间范围，系统将会根据指定的时间范围决定查询模式，即仅查询热存储、仅查询冷存储或同时查询冷存储和热存储。如果查询时未限定时间范围，则会导致查询冷数据。在
0; } Python代码样例 # -*- coding: utf-8 -*- # 引入公共模块 import sys import os # 引入Thrift自带模块，如果不存在则需要执行pip install thrift安装 from thrift.transport
doris_be_result_block_queue_count 当前查询结果缓存中的fragment instance个数 该队列仅用于被外部系统直接读取时使用 ≥0 60s SYS.CloudTable doris_be_result_buffer_block_count 当前查询结果缓存中的query个数
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