clickhouse

海量聊天数据处理：基于Spring Boot与SharingJDBC的分库分表策略及ClickHouse冷热数据分离随着互联网应用的快速发展，每天产生的聊天记录数量级已经达到了惊人的程度。以2000万条/天为例，一年下来就是大约7.3亿条记录。如此庞大的数据量给数据库的设计和管理带来了前所未有的挑战。本文将探讨如何使用SharingJDBC整合Spring Boot技术来实现合理的分库分表策略，并结合大数据同步工具将数据存储至ClickHouse中进行冷热数据分离。

中间件--ClickHouse-12--案例-1-日志分析和监控一家互联网公司需要实时分析其服务器日志、应用日志和用户行为日志，以快速发现潜在问题并优化系统性能。bash示例：

中间件--ClickHouse-7--冷热数据分离，解决Mysql海量数据瓶颈在web应用中，当数据量非常大时，即使MySQL的存储能够满足，但性能一般也会比较差。此时，可以考虑使用ClickHouse存储历史数据，在Mysql存储最近热点数据的方式，来优化和提升查询性能。ClickHouse的设计初衷就是为了解决大规模数据分析场景下的性能问题，特别是在处理OLAP（联机分析处理）任务时表现优异。

中间件--ClickHouse-4--向量化执行（什么是向量？为什么向量化执行的更快？）数据块（Block）： ClickHouse将数据按列式存储，每个列的数据被划分为多个数据块（Block）。每个块包含固定数量的行（如8192行），形成一个向量。示例：列 “age” 的数据块可能包含 [25, 30, 35, 40, …]（默认：8192个值）。

中间件--ClickHouse-6--SQL基础（类似Mysql，存在差异）ClickHouse语言类似Mysql，如果熟悉Mysql，那么学习ClickHouse的语言还是比较容易上手的。

中间件--ClickHouse-1--基础介绍（列式存储，MPP架构，分布式计算，SQL支持，向量化执行，亿万级数据秒级查询）ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。它由俄罗斯的互联网巨头Yandex为解决其内部数据分析需求而开发，并于2016年开源。专为大规模数据分析，实时数据分析和复杂查询设计，具有高性能、实时数据和可扩展性等特点。

mongodb和clickhouse比较好问题——MongoDB 也能处理这种高写入 + 定期删除的时间序列场景，尤其从 MongoDB 5.0 开始支持了专门的 Time Series Collections（时间序列集合），对你的需求其实挺对口的。

viperrrrrrrrrr7

大数据学习（104）-clickhouse与hdfs🍋🍋大数据学习🍋🍋🔥系列专栏： 👑哲学语录: 用力所能及，改变世界。 💖如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞👍+收藏⭐️+留言📝支持一下博主哦🤞

docker compose方式安装ClickHouse数据库本来想着在服务器上面安装ClickHouse数据库，由于项目预算有限，安装了一个空的ClickHouse数据库后面，服务器连命令行都卡顿了，免费的服务器都带不动。现在就只好尝试在本地mac m1上面使用docker compose方式安装试一试了。

Clickhouse常用函数ClickHouse 是一个高性能的列式数据库管理系统，广泛应用于大数据分析场景。本文将详细介绍其常用的统计函数、质量控制指标函数以及类型转换函数，涵盖总数、平均值、标准差、分位数、中位数、众数、峰度、偏度、CPK、CA、CP等指标的实现方法。

Clickhouse试用单机版部署最近需要试用clklog数据收集的社区版，clklog用数据库是Clickhouse。这就需要我先单机部署一个Clickhouse数据库，先试用试用。

ClickHouse接入prometheus监控1、在每台 ClickHouse 服务器上配置 Prometheus 端点 ClickHouse 的内置 Prometheus 端点是按节点独立暴露的，因此需要在每台服务器上进行配置。配置步骤：编辑配置文件：在每台服务器的 ClickHouse 主配置文件（通常是 /etc/clickhouse-server/config.xml）中，添加或启用 Prometheus 端点配置： xml

网络安全工程师老王

clickhouse注入手法总结遇到一题clickhouse注入相关的，没有见过，于是来学习clickhouse的使用，并总结相关注入手法。

狮歌~资深攻城狮

ClickHouse和TiDB怎么选型宝子们，在数据处理的世界里，ClickHouse和TiDB都是备受瞩目的“明星”。但面对这两个优秀的数据库，到底该怎么选型呢？别担心，今天咱就来好好唠唠这个事儿，帮你拨开迷雾，找到最适合自己业务场景的那一个！

记录clickhouse记录一次性能优化，从60s到1s一个查询接口，涉及多个clickhouse 查询，查询用时一下变成要60s从资源竞争入手，因为这里面一个接口很多个查询

跳跳的向阳花

08、Docker学习，常用安装：ClickHouse

狮歌~资深攻城狮

ClickHouse与Doris对比：数据处理领域的“华山论剑”宝子们，在数据处理的江湖中，ClickHouse和Doris都是备受瞩目的“大侠”，各自有着独特的本领和优势。今天，咱们就来一场精彩的对决，深入对比一下这两位“大侠”，看看它们在不同场景下谁能更胜一筹，帮助你在这纷繁复杂的数据世界里做出明智的选择。

已经使用中的clickhouse更改数据目录在更换的目录操作，这里更换的目录为home目录，原先安装的目录在/soft/clickhouse/ ,在该目录下有data目录和log目录

狮歌~资深攻城狮

ClickHouse和Doris怎么选型宝子们，在如今这个数据驱动的时代，选择一个合适的数据库对于我们的业务发展至关重要。ClickHouse和Doris作为两款备受关注的分析型数据库，都有着各自独特的优势和适用场景。那么，究竟该如何在它们之间做出选型呢？别着急，今天咱就来好好唠唠这个事儿，帮你理清思路，做出最适合自己的选择！

ClickHouse总体学习本篇ClickHouse版本21.7.3.14，面向快速全面了解ClickHouse 下面文档链接是最新的，可以查看官方文档了解最新信息