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分析、订单分析等应用。 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。
描述 类别 依赖关系 cloudtable Administrator 表格存储服务的管理员权限。 系统角色 依赖Tenant Guest和Server Administrator角色，在同项目中勾选依赖的角色。 表2列出了CloudTable常用操作与系统权限的授权关系，您可以参照该表选择合适的系统权限。
区域 选择集群的实际工作区域。 不同的区域之间资源包不互通，每个区域需分别购买，请根据您的实际需求慎重选择。 有关区域的详细信息，请参见地区和终端节点。 华北-北京一 类型 计算单元。 计算单元 每月时长规格 750小时/月。 750小时 购买时长 单击时长的按钮，确定“购买时长”。
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
3G以上：由于单个导入BE最大的处理量为3G，超过3G的待导入文件就需要通过调整Broker load的导入参数来实现大文件的导入。 根据当前BE的个数和原始文件的大小修改单个BE的最大扫描量和最大并发数。 修改fe配置项。 max_broker_concurrency=BE个数。 当前导入任务单个BE处理的数据
array<array<int>>。 map<KeyType, ValueType> map<KeyType, ValueType> 暂不支持嵌套，KeyType 和 ValueType 需要为基础类型。 struct<col1: Type1, col2: Type2, ...> struct<col1:
【强制】分桶的列不要设置太多，一般情况下1或2个列，同时需要兼顾数据分布均匀和查询吞吐之间的均衡，考虑数据均匀是为了避免某些桶的数据存在倾斜影响数据均衡和查询效率，考虑查询吞吐是为了利用查询SQL的分桶剪裁优化避免全桶扫描提升查询性能，所以优先考虑哪些数据较为均匀且常用于查询条件的列适合做分桶列。
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