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现在，此刻

高可用与高性能数据库配置实践分析(pgSql && clickhouse)本配置方案采用了 PostgreSQL 与 ClickHouse 的双数据库架构，前者负责核心交易与数据写入，后者支撑高并发的实时报表与分析场景以下将对配置参数逐项进行分析与规范化说明

clickhouseClickHouse是一种 OLAP (Online Analytical Processing, 在线分析处理) 数据库

努力成为一个程序猿.

Clickhouse数据副本和分片为什么会存在集群呢？随着业务量的增长，单节点的压力会随着增大，如果单节点挂掉，那么该CK就无法使用，存在单点故障的问题，所以引申出集群的概念

改写ITPUB newkid的求解数独DuckDB SQL为Clickhouse格式主要包括 1.将CTE表d改写成非递归形式，其实d单独执行是可以的，不知何故，一个SQL中有两个递归时，非要说它不是递归的 2.将整除符号//改为Floor(除法)，//在Clickhouse中表示注释 3.改写左移位运算符<<为bitShiftLeft，并强制转换参数为Int128和Int。 4.有的子查询表没有别名，用set joined_subquery_requires_alias = 0;避免报错，加上别名更保险 5.按位与&符号改为bitAnd函数

现在，此刻

clickhouse和pgSql跨库查询方案对比在企业数据架构中，将 PostgreSQL（简称 PG）外部数据“联接”到 ClickHouse 查询中是一个非常常见的需求，比如做跨库分析、数据比对、报表或中台汇聚。

擎创夏洛克AIOps

数据存储新势力：Doris如何挑战ClickHouse的霸主地位？前些年人们说起日志存储，不自觉会拿ElasticSearch和ClickHouse进行对比，近几年人们不大说ES了，ClickHouse更多时候，成了Doris的对标对象，而ClickHouse也从昔日的屠龙者，成长为了他人眼中的巨龙。

ClickHouse数据库的表引擎ClickHouse数据库的表引擎又叫表的类型，其决定如何存储和读取数据。CK表引擎分为MergeTree、Log、Integrations和Special四个系列。

MQ不会写文章

Clickhouse语法及配置插入INSERT INTO users VALUES (1, 'Alice', now()), (2, 'Bob', now());

dbpystream webapi: 一次clickhouse数据从系统盘迁至数据盘的尝试dbpystream是个人部署在阿里云的一个开源项目。前面介绍了，尽管阿里云站点的变更（从福州节点至上海节点），但在操作，总体上简单方便快捷。

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Linux 下 Docker 与 ClickHouse 的安装配置及 MySQL 数据同步指南本文详细介绍了在 Linux 系统上安装配置 Docker 和 ClickHouse 的完整流程，并实现了 MySQL 到 ClickHouse 的数据同步方案。

ClickHouse 介绍ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开源的列式数据库，使用 C++ 语言编写，主要用于在线分析处理（OLAP）。

ClickHouse迁移Starrocks脚本工具使用方法：执行sh process_inspect_event_dist.sh先导出ClickHouse数据至CSV文件：

clickhouse学习笔记（一）基础概念与架构Clickhouse是Yandex公司在2009年开始开发，2016年开源的一款用于OLAP（Online Analytical Processing，联机分析处理）的基于MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）架构的列式存储数据库系统。其主要适用领域为商业智能领域（俗称BI领域），其次在广告流量、Web/APP流量、电信、电子商务等领域中有广泛的应用。

clickhouse 检查是否有删除语句在执行在 ClickHouse 中检查是否有 DELETE（或 ALTER TABLE ... DELETE）语句正在执行，可以通过以下几种方式实现：

从 ClickHouse 到 StarRocks 存算分离：携程 UBT 架构升级实践作者：魏宁携程大数据平台开发专家导读：在携程庞大的数据体系中，UBT（User Behavior Tracking，用户行为追踪系统）承担着核心的用户行为采集与分析任务，日新增数据量高达 30 TB。为应对不断增长的业务与性能需求，携程技术团队将 UBT 从 ClickHouse 迁移至 StarRocks 存算分离架构。

CLICKHOUSE分布式表初体验参数说明：这是一个 ZooKeeper 路径，用于在 ZooKeeper 中存储该表的数据同步、元数据、日志等信息。

ClickHouse 数据更新策略深度解析：突变操作与最佳实践在传统OLTP数据库中，对单条记录的UPDATE和DELETE是基础操作。然而，ClickHouse 作为一个为大规模数据分析而设计的列式OLAP数据库，其核心架构并非为高频、单点更新而优化。数据在磁盘上按列存储，并被打包成不可变的压缩数据块，这种设计带来了极致的查询性能，但也使得原地更新变得异常昂贵。

解析PyTorch张量操作从基础重塑到高级自动微分技术PyTorch张量是多维数组，是深度学习计算的核心数据结构。与NumPy数组相似，张量支持高效的数值计算，但关键优势在于能够利用GPU进行加速并支持自动微分。创建张量的基本方式包括直接从数据构造，例如使用torch.tensor()函数从Python列表创建；或者通过特定函数生成，如torch.zeros()创建全零张量、torch.ones()创建全一张量以及torch.randn()创建符合标准正态分布的随机张量。张量的维度（rank）和形状（shape）是理解其结构的基础属性。

ClickHouse MCPMCP 协议解析行业趋势与用户需求用户交互升级：用户跳过传统SQL查询界面、BI工具，直接通过Claude Desktop、ChatGPT等自然语言界面交互，无需写SQL即可生成分析结果与可视化图表

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Clickhouse导出库的表、视图、用户和角色定义的SQL语句