clickhouse写入磁盘的时候,是按照order by的字段写入的,比如order by (a,b),如果a字段相同,则再按照b字段排序写入磁盘; 第二个字段explain显示走索引,猜测可能是由于,走过索引后,发现也是要扫描全量数据,导致查询变慢; 注意,当a和b两个字段内容完全一样的时,查询的效率也是很快的,因为磁盘索引和写入数据是完全一...
注意到pipeline中增加了重要的一步MergingSortedTransform 36 → 1,这一步保证了查询的正确性,但是将多个线程的数据流归集到一起,排序后继续由一个线程完成剩下的处理步骤,效率上受到很大的影响。测试结果表示:加了ORDER BY 子句的查询能够得到一致的正确结果,但效率差了至少10倍。越是核数多的服务器,其差距越大。
写入性能：CK 的 MergeTree 表的写入速度在200MB/s，具有很高吞吐，写入基本没有瓶颈。查询性能：CK 支持分区索引和排序索引，具有很高的检索效率，单机每秒可扫描数百万行的数据。存储成本：CK 基于列式存储，数据压缩比很高，同时基于HDFS做冷热分离，能够进一步地降低存储成本。四、架构升级 旧的存储架构下需要将日...
create table [库名].[表名]([字段1], [字段2]) engine = [引擎] order by([字段1], [字段2]...) 例: create table first_clickhouse.order_merge_tree( id UInt32, sku_id String, out_trade_no String, total_amount Decimal(16,2), create_time Datetime, is_new Bool ) engine =MergeTree...
可以看出来,换成高基列后,Doris 和 CK 的查询效率都明显下降,考虑到硬件的差异,两者也算打个平手吧,行不。 4.4 来个复杂点的 需求:以分钟为标准,找出连续上网次数最多的前100个client_ip。 比如: 1.2.3.4这个ip,分别在16:00、16:01、16:02、16:05这4个时间点都上网了,那么它连续上网的次数就为3(因为...
因为写clickhouse底层都是使用httpclient的方式写入的,所以对于clickhouse来说单条频繁写入效率很低,适合批量写入。官网建议没批次写入100000+条(要视flink TM 内存大小调整,防止批量过大出息oom)。我们自定义了sink 用于摄入clickhouse,达到一定批次或者执行checkpoint时就写入一次。
部分指标不再实时查 ClickHouse 而是查 ES 中计算好的指标来抗住并发，并且这种方式能够极大提高开发效率...
CREATETABLEuser(user_id UInt16,phone String,name String,create_time DateTime)ENGINE=MergeTree()PARTITIONBYtoYYYYMM(create_time)ORDERBY(user_id)SETTINGSindex_granularity=819;CREATETABLEbind(user_id UInt16,phone String,create_time DateTime)ENGINE=MergeTree()PARTITIONBYtoYYYYMM(create_time)ORDERBY(user...
2. ORDER BY的原则 在使用ORDER BY时,有一些原则值得我们注意: 2.1指定适当的排序列 首先,我们需要选择合适的排序列。对于ClickHouse来说,最佳的选择是那些在WHERE子句中使用了索引的列或者是已经被预先排序的列。这样做可以最大程度地提高排序的效率,避免不必要的性能损失。 2.2尽量避免使用多列排序 尽管ClickHouse支...
离线预决算指标结果文件导出为Parquet格式,并且按照ClickHouse表分区方式拆分文件,文件内数据按照orderby字段排序,满足TB级别数据1小时导入; 实时写入批量建议大于20万条,并且按照表分区拆分,数据按照orderby字段排序,这样导入效率极高,减少分区排序消耗; 推荐生产环境分布式表提供查询服务,本地表提供写入功能,实现读写分离;...