2、在hive增量表层面上,新增数据大部分会存储到一张临时表然后合并到hive主表,亦或者以文件的方式存储再转入至hive目录下,针对这种新增数据很明确的情况,我们常常使用的方式是通过clickhouse创建一张临时外部表指向hive临时表,然后通过 insert into xxx select * from xxx 语句写入进主表即可。 引用自:https://zhuan...
node1:)explain plan selectcount()from person_info; 代码语言:javascript 复制 node1:)explain plan selectcount(name)from person_info; 3、避免使用select * 数据量太大时应避免使用select * 查询,这种查询会将表中所有字段都查询出来,IO消耗大,查询字段越少消耗的IO资源就越少,性能就会越高。 4、避免构建...
另外 ClickHouse 提供了很多的外表引擎，可以利用这些外表引擎创建外表，通过insert select从外表把数据导入 ...
在InterpreterSelectQuery类的构造函数中将 AST 优化、重写,代码详见src/Interpreters/InterpreterSelectQuery.cpp,这里只画流程图: 是否初始化 settings 优化 with 优化 joins 谓词下推将 where 下推到 prewhere 是否要再次优化检查 storage 权限生成 analysis_result 和 result_header 构造执行计划 src/Interpreters/Interpr...
如果用户在阿里云的ODPS上有大量数据，而ODPS无法进行查询分析或运行批处理等非实时查询引擎任务，那么可以在ClickHouse中创建ODPS外表。接着，通过使用insert into select语句从ODPS外表同步数据到ClickHouse。完成同步后，便可以在ClickHouse中进行查询分析。我们将介绍阿里云ClickHouse产品，它是一款主打性价比的解决方案。该...
2、count优化 在ClickHouse中向查询数据总条数时,使用count() 代替count(列)查询,因为使用count()查询会自动寻找数据目录中的“count.txt”文件读取数据总条目,性能极高。如果使用count(列)相当于扫描全表读取总数据量。 node1 :) explain plan select count() from person_info; ...
(bytes)ASbytesFROMdownloadWHEREwhen>=toDateTime('2020-10-01 00:00:00')#设置更新点,该时间点之前的数据可以通过insert into select的方式进行插入GROUPBYuserid,hour## 或者CREATEMATERIALIZEDVIEWdb.table_MVTOdb.table_new## table_new 可以是一张mergetree表ASSELECT*FROMdb.table_old;# 不建议添加populate...
常规查询优化 prewhere prewhere就是先只读取执行prewhere表达式所需要的列,然后再补全读取select所需要的其他列。它的作用就是在查询之前,提前过滤掉一部分的数据。 现在prewhere已经不需要显式指定了。clickhouse优化器会默认将where条件移到prewhere中去执行,所以写where和prewhere效果是一样的。 谓词下推 所谓的谓词下...
数据量太大时应避免使用select * 操作,查询的性能会与查询的字段大小和数量成线性变换;字段越少,消耗的io资源就越少,性能就会越高。 千万以上数据集进行order by查询时需要搭配where条件和limit语句一起使用。 如非必须不要在结果集上构建虚拟列,虚拟列非常消耗资源浪费性能,可以考虑在前端进行处理,或者在表中构造...