clickhouse

【大数据技术】ClickHouse配置详细解读ClickHouse 的配置系统非常灵活，支持多层次配置管理。下面我将从配置文件结构、核心配置项、高级配置到最佳实践进行全面解读。

StarRocks 助力印度领先即时零售平台 Zepto 构建实时洞察能力导读：开源无国界，在本期 “StarRocks 全球用户精选案例” 中，我们走进印度即时零售品牌 Zepto。

奋进的白羊

clickhouse使用问题记录1、若一段时间内向数据库中插入多条相同的数据，只有第一条数据能插入成功—原因数据库有重复校验机制一段时间有相同数据插入不予执行 2、插入后立即查询，若数据库内存占用高，有概率查不出数据。—原因因多分片部署，数据库占用内存高，会查询部分分片内容就返回若其中无数据则返回无数据。 3、sql优化两表关联使用Join 大表在前小表在后两表关联后条件有where 把where 改为and 两表关联后条件中有子查询要把子查询放到where后用以上方式修改后查询速度会提升很多 4、select和f

clickhouse-backup备份背景：生产有一个三分片六副本的clickhouse集群需要备份至nbu，现需要使用clickhouse-backup工具实现该需求。

【大数据】clickhouse快速上手创建数据目录并启动You may also want to mount:The container exposes port 8123 for the HTTP interface and port 9000 for the native client.

简单介绍一下Clickhouse及其引擎👉 结果：在 TB~PB 级数据量上，秒级甚至毫秒级返回复杂聚合查询。👉 适合实时数据分析、监控、日志查询。

clickhouse的UInt64类型（countIf() 函数返回）countIf() 是 ClickHouse 中的一个聚合函数，用于条件计数。功能在 ClickHouse 中，countIf() 函数返回的是 UInt64 类型。

ClickHouse 中 ORDER BY 场景下 arrayExists 与 hasAny 性能深入研究：布隆过滤器索引的影响分析上一篇文章说了为什么clickhouse在大数据量 +ORDER BY场景下，arrayExists(x -> x in ...)比hasAny性能快 10 倍，这篇在增加一下布隆过滤器来对比一下，看性能会不会有反转？

深入研究：ClickHouse中arrayExists与hasAny在ORDER BY场景下的性能差异最近公司大数据情况下ClickHouse查询性能极差，后来发现在大数据量+ORDER BY场景下，arrayExists(x -> x in ...)比hasAny性能快10倍！！！！

阿里云ClickHouse数据保护秘籍：本地备份与恢复详解背景介绍：阿里云的ClickHouse已经提供了可靠的云端备份功能，但是为了进一步提高数据的安全性和可恢复性，我们决定采取额外的措施，将阿里云 ClickHouse 实例中的数据进行本地备份。通过在本地服务器上保存备份，我们能够在面对意外事件时更灵活地访问数据，并确保业务连续性。这种双重备份策略能够为我们的数据保护体系提供更坚实的保障。

【大数据相关】ClickHouse命令行与SQL语法详解clickhouse-client 是与 ClickHouse 服务器交互的主要命令行工具。连接本地默认实例：

MMMMMMMMMMemory

clickhouse迁移工具clickhouse-copier原来的集群没有高可用而且配置很低，所有准备将一个3分片1副本集群迁到1分片2副本的高配置集群，数据量比较大。

【clickhouse】设置密码1、clickhosue从配置文件加载密码设置2、clickhouse版本 clickhouse/clickhouse-server:23.3.9.55

天道有情战天下

ClickHouse使用Docker部署基本业务量到达分库分表量级，则离不开数据大屏、推荐系统、画像系统等搭建，需要搭建以上系统，则离不开海量数据进行存储-分析-统计。而海量数据下 TB、PB级别数据存储，靠Mysql进行存储-分析-统计无疑是灾难。所以就需要用到使用OLAP数据处理技术。

冷雨夜中漫步

ClickHouse常见问题——ClickHouseKeeper配置listen_host后不生效3节点部署ClickHouse集群后，ClickHouse Server执行报错：Poco::Exception. Code: 1000, e.code() = 111, Connection refused (version 25.7.4.11 (official build)), 192.168.0.106:9181 Poco::Exception. Code: 1000, e.code() = 111, Connection refused (version 25.7.4.11 (official

docker 启动一个clickhouse , docker 创建ck数据库1. 拉镜像：docker pull clickhouse/clickhouse-server2. 创建容器并且启动命令：

ABP + ClickHouse 实时 OLAP：物化视图与写入聚合版本建议：ClickHouse 25.3+（原生 JSON 列生产可用），.NET 8，ABP 8.x/9.x，ClickHouse.Client ≥ 7.x。低于 25.3 时，请用 String + JSONExtract* 处理 JSON。

【Big Data】AI赋能的ClickHouse 2.0：从JIT编译到LLM查询优化，下一代OLAP引擎进化路径目录1. 什么是ClickHouse？2. 诞生背景与发展历程3. 架构设计解析3.1 存储引擎：MergeTree家族