向量搜索与ClickHouse-Part II 这篇博文延续了我们关于向量搜索的系列文章,建立在前一篇文章的基础上,我们概述了向量搜索是什么,它与历史上基于倒排索引的方法的关系,它目前提供价值的可能用例,以及一些高级实现方法。在这篇文章中,我们通过实际示例详细探讨了向量搜索与ClickHouse的关系,并回答了“我什么时候应该使用Click...
每张表会包含若干个分区,这里的分区是逻辑概念,并不像库表那样会有目录与之一一对应。在目录形式上,分区实际是一系列part的集合。每张表至少会有一个分区,如果不进行分区配置,则默认为一个all分区。每个分区是由若干个part组成的,如下所示: 具体每一个Partition内部的文件如下: 具体每个文件的作用如下: checksums.t...
「HTTP连接数(clickhouse.connection.http.count):」与HTTP服务器的连接数, 也反映了负载。 「服务器间连接数(clickhouse.connection.interserver.count):」此度量标准表示从其他副本到获取Part的连接数。它与整体系统负载没有直接关系,但是对于评估和优化ClickHouse的性能很有用。 Zookeeper指标 ClickHouse使用Apache Zookeep...
ClickHouse中的表,是由主键排序后的data parts组成(默认情况下,在创建表时按ORDER BY子句排序)。当数据被插入到一个表中时,会创建单独的part,每个part都按主键的字典顺序排序。例如,如果主键是 (CounterID, Date) ,则part中的数据首先按 CounterID 排序,然后在每个 CounterID 值内按 Date 排序。在后台,ClickHous...
每一个目录称作一个「part」，当 part 逐渐变多以后 ClickHouse 会在后台对多个 part 进行合并（compaction），通常的建议是不要保留过多 part，否则会影响查询性能。每个 part 目录内部又由很多大大小小的文件组成，这里面既有数据，也有一些元信息，一个典型的目录结构如下所示：$ ls-l /var/lib/clickhouse/data...
而它不支持事务，最新版的这个ClickHouse社区版只支持part写入原子性。然后它需要后台的合并来保证主键的唯一性。ClickHouse在计算层次的限制，这个join不是他的优势，需要根据不同场景修改SQL，进行专门的优化。此外，其优化器是否支持CPU优化也有待考虑。用户接口不够友好，创建表时需要同时建立本地表和分布式表，查询时...
这是一个常见的ClickHouse错误,通常是不正确的使用方式和不遵循最佳实践导致。当插入数据时,用户经常会遇到这个错误,并且这个错误会出现在ClickHouse的日志中或作为一个INSERT请求的响应返回给客户端。为了理解这个错误,用户需要对ClickHouse中的part概念有一个基本的了解。
Renaming temporary part tmp_clone_201905_0_1_1_2to201905_0_1_1_2 至此,整个 MUTATION 流程结束。 可以看到在 MUTATION 的整个过程中,ZooKeeper 同样不会进行任何实质性的数据传输,所有的 MUTATION 操作最终都是由各个副本在本地完成的。而 MUTATION 操作是经过 /mutations 节点实现分发的,本着谁执行谁负责的...
我们阿里云ClickHouse的冷热分层主要优势在于成本。可以提供更高性价比的查询分析引擎。用户在创建表时,可以告诉系统数据生命周期的关键字段,然后后台会根据这些信息,将Data part的数据移至冷盘、OSS或HDD上。这样,相较于全部存储在ESSD上,整体成本将大幅降低。
但是目前读取 part 部分的动作依然是串行的。 FINAL 查询最终的性能和很多因素相关,列字段的大小、分区的数量等等都会影响到最 终的查询时间,所以还要结合实际场景取舍。 select * from visits_v1 final WHERE StartDate = '2014-03-17' limit 100 settings max_final_threads = 2; 物化视图 ClickHouse 的物化...