1.大数据ClickHouse（二）：多种安装方式
2.339期SpringBoot + Mybatis-plus + ClickHouse 增删改查入门教程
3.通过深挖Clickhouse源码，写入我精通了数据去重！源码
4.ClickHouse(03)ClickHouse怎么安装和部署
5.ClickHouse利用跳数索引加速模糊查询
6.ClickHouse简单了解

大数据ClickHouse（二）：多种安装方式

       Clickhouse提供了多种安装方式，写入包括rpm安装、源码tgz安装包安装、写入docker镜像安装、源码9158平台源码源码编译安装等。写入本文将主要介绍基于rpm安装包安装Clickhouse的源码方法。

       在安装前，写入需要确保服务器支持SSE4.2指令集，源码可以通过命令查询Linux系统是写入否支持此指令集。若不支持，源码则需通过源码编译特定版本进行安装。写入

       一、源码安装包下载

       点击ClickHouse rpm安装包查询地址，写入在Linux系统中使用wget命令下载对应的ClickHouse版本。选择一台服务器创建/software目录并进入此目录。执行命令下载ClickHouse所需rpm安装包，需要下载以下四个rpm安装包。

       二、单节点安装

       选择一台服务器，直接将下载好的ClickHouse安装包安装即可。安装顺序为：点击安装包进行安装，然后按照依赖关系安装各个rpm包。

       启动与停止服务

       启动clickhouse-server服务，使用命令行客户端连接服务。关闭ClickHouse服务。

       三、分布式安装

       Clickhouse支持分布式搭建。首先，在三台服务器上分别安装Clickhouse所需的安装包。接着搭建zookeeper集群并启动，配置外网访问。在每台节点的/etc/clickhouse-server/config.xml文件中配置集群名称、分片与副本等信息。配置完成后，定龙头源码在每台节点上启动Clickhouse服务。

       四、rpm其他方式安装

       除了下载rpm包进行安装，还可以配置Clickhouse的yum源，使用yum命令直接进行安装。首先添加Clickhouse的官方yum源，然后通过yum命令安装Clickhouse server和client。

       在CentOS 7中，使用配置yum源方式安装Clickhouse后，启动时使用命令：systemctl start clickhouse-server。

期SpringBoot + Mybatis-plus + ClickHouse 增删改查入门教程

       本文将带你入门SpringBoot与Mybatis-plus结合ClickHouse的增删改查操作。针对ClickHouse特有的SQL语法差异，我们通过扩展Mybatis-puls源码来实现修改和删除功能。

       首先，SqlMethodDiv.java中的枚举类定义了SQL脚本的规则。

       然后，UpdateByIdClickHouse.java类继承自AbstractMethod，重写injectMappedStatement方法，适应ClickHouse的更新语句。

       接着，ClickHouseSqlInjector.java负责注册这个自定义的SQL注入器，以集成到DefaultSqlInjector中。

       SuperMapper通过扩展BaseMapper，让所有Mapper类都能支持ClickHouse的特有功能。

       最后，通过单元测试验证实现效果，源码可在github.com/saimen/cli...找到。

       作者刘贤松在blog.csdn.net/qq_...分享了详细教程，所有内容均尊重原著，如需更多信息，请关注“Java精选”公众号。

       如果你在寻找交流平台，可以直接在公众号Java精选中回复“加群”加入读者群。此外，Java精选还提供了丰富的tinydb源码分析面试题库和前沿技术分享，包括微信小程序，以及更多技术内容推荐，如「大咖笔记」公众号。

       如果觉得文章有价值，请不要吝啬你的点赞和分享，让我们共同学习进步！

通过深挖Clickhouse源码，我精通了数据去重！

       数据去重的Clickhouse探索

       在大数据面试中，数据去重是一个常考问题。虽然很多博主已经分享过相关知识，但本文将带您深入理解Hive引擎和Clickhouse在去重上的差异，尤其是后者如何通过MergeTree和高效的数据结构优化去重性能。

       Hive去重

       Hive中，distinct可能导致数据倾斜，而group by则通过分布式处理提高效率。面试时，理解MapReduce的数据分区分组是关键。然而，对于大规模数据，Hive的处理速度往往无法满足需求。

       Clickhouse的登场

       面对这个问题，Clickhouse凭借其列存储和MergeTree引擎崭露头角。MergeTree的高效体现在它的数据分区和稀疏索引，以及动态生成和合并分区的能力。

       Clickhouse：Yandex开源的实时分析数据库，每秒处理亿级数据

       MergeTree存储结构：基于列存储，通过合并树实现高效去重

       数据分区和稀疏索引

       Clickhouse的分区策略和数据组织使得去重更为快速。稀疏索引通过标记大量数据区间，极大地减少了查询范围，提高性能。

       优化后的去重速度

       测试显示，Clickhouse在去重任务上表现出惊人速度，特别是通过Bitmap机制，去重性能进一步提升。gdal源码开发

       源码解析与原则

       深入了解Clickhouse的底层原理，如Bitmap机制，对于优化去重至关重要，这体现了对业务实现性能影响的深度理解。

       总结与启示

       对于数据去重，无论面试还是日常工作中，深入探究和实践是提升的关键。不断积累和学习，即使是初入职场者也能在大数据领域找到自己的位置。

ClickHouse()ClickHouse怎么安装和部署

       本文将详细说明如何安装和部署ClickHouse，包括官方推荐的多种安装模式、启动ClickHouse、配置ClickHouse集群等步骤。首先，点击House搭建流程概括如下：

       本篇文章将先介绍单机版ClickHouse的搭建与启动，后续文章将深入讲解搭建集群所需配置。

       系统要求方面，ClickHouse支持在具有x_、AArch或PowerPCLE CPU架构的Linux、FreeBSD或Mac OS X上运行。官方提供预构建二进制文件，通常针对x_进行编译，利用SSE4.2指令集。不过，对于不支持SSE4.2或特定架构的处理器，可从源代码构建ClickHouse，具体步骤不再详述。

       接下来，介绍几种安装ClickHouse的方式。官方文档推荐了DEB、RPM、Tgz、Docker及源码安装等方法。用户可根据实际情况选择合适的安装方式，每种方式遵循相应步骤完成。源码搭建实战

       DEB安装方式适用于Debian或Ubuntu系统，执行命令进行安装。若需最新版本，可在稳定版本基础上选择testing。安装后，使用默认命令启动ClickHouse。

       RPM安装适用于基于rpm的Linux发行版，先添加官方存储库，然后使用yum命令安装。同样，根据需要选择最新版本的testing版本。安装完成后，通过默认命令启动ClickHouse。

       Tgz安装适用于不支持DEB或RPM的系统，用户可从packages.clickhouse.com...下载官方预编译的tgz文件，解压后使用安装脚本进行安装。使用最新稳定版本进行安装的示例如下。

       Docker安装是另一种便捷方式，前提是已搭建docker环境。通过使用官方镜像运行ClickHouse实例即可，执行命令实现安装。

       安装后，可使用以下命令在后台启动ClickHouse服务。日志文件输出至/var/log/clickhouse-server目录。

       若服务未启动，检查配置文件/etc/clickhouse-server/config.xml中的配置。

       ClickHouse的配置分为服务器配置参数（Server Settings）与常规配置参数（Settings），分别存储于config.xml与users.xml文件中。服务器配置参数默认位于当前目录下的config.xml，常规配置参数文件通常与config.xml位于同一目录。

       默认情况下，允许default用户从任何位置访问ClickHouse，无需密码。用户可查看user/default/networks以获取更多详细信息。

       完成配置后，使用命令行客户端连接到ClickHouse实例。默认情况下，使用default用户无需密码连接至localhost:，也可以通过--host参数指定服务器。

       为了进一步了解ClickHouse，推荐访问经典中文文档和clickhouse系列文章。至此，您已成功搭建了一个单机版ClickHouse。

ClickHouse利用跳数索引加速模糊查询

       模糊查询在日志存储场景中的应用与优化，ClickHouse作为高效大数据分布式引擎，已成为日志存储方案的热门选择。业界已有多家知名公司采用ClickHouse，如Uber、石墨文档、映客、快手、携程、唯品会等。日志查询中，模糊查询占主导地位，ES因强大的分词能力而受到青睐，然而，其存储瓶颈逐渐显现，如压缩率低、存储成本大、查询性能受限。因此，企业开始寻求ES的替代方案，ClickHouse因其优势脱颖而出。

       ClickHouse擅长的特性包括高写入性能与存储压缩率，使其成为存储日志的理想选择。尽管它不专为模糊查询设计，但提供了优化模糊查询的可能，其中跳数索引是关键。跳数索引作为二级索引，辅助主键索引，为不同查询场景提供优化。它包括针对去重、计算极值和全文搜索的索引类型，详情请参阅ClickHouse官方文档。

       在全文查询优化中，布隆过滤器家族的tokenbf_v1、ngrambf_v1和新推出的倒排索引inverted成为关注焦点。针对这三种索引的选择与应用，ngrambf_v1通常被视为最佳选择。以下通过实战演练，使用Java程序循环写入大量日志数据，验证不同索引的优化效果。

       通过构建索引并执行物化操作，索引的性能对查询结果产生影响。在案例中，我们使用了不同的索引进行查询，包括tokenbf_v1、ngrambf_v1和inverted，以验证其在模糊查询场景下的性能表现。结果显示，ngrambf_v1索引在特定查询条件下展现出最佳优化效果，大幅度降低了查询时间和数据扫描量。此外，ngrambf_v1索引的源码剖析揭示了其分词原理与数据处理机制，为深入理解其工作原理提供了参考。

       总结而言，跳数索引在优化模糊查询性能方面发挥了关键作用，尤其是ngrambf_v1索引在特定查询场景下展现出显著的优化效果。然而，索引选择与优化需根据具体查询场景进行，以实现最佳性能。此外，灵活运用二级索引策略，并结合其他优化手段（如物化视图、projection等）可进一步提升查询效率。最后，值得注意的是，跳数索引为MergeTree引擎特有的特性，其他引擎可能不支持此类优化。

ClickHouse简单了解

       ClickHouse是一款源自俄罗斯的列式存储数据库，运行在端口上。

       它主要用于分析性查询，查找、更新和删除操作较为不便。其源码采用C++编写，单个查询可能占用所有CPU资源。

       ClickHouse的缺点包括CPU消耗大，在高qps下可能无法承受。它建议避免join操作，因为关联查询较慢。此外，空值（Nullable）可能会对性能产生负面影响，因此在设计数据库时应避免使用无业务意义的值来表示null。

       ClickHouse提供多种表引擎，包括TinyLog、Memory和MergeTree。其中，MergeTree是最强大的表引擎，支持索引（稀疏索引）和分区（与Hive类似）。

       主键没有唯一约束，且数据文件与标记文件（data.bin + data.mrk3）共同作用，加速查询。此外，还包括count.txt（行数）、columns.txt（列名信息）、checksums.txt（校验信息）、primary.idx（主键索引）、partition.dat（分区索引文件）和minmax_Create_time.idx（分区内的索引文件）等文件。

       稀疏索引默认间隔为，不建议修改。新插入数据后需要合并分区，且order by是必选项，用于分区内排序。如果不设置主键，则许多操作将通过order by字段进行处理，且要求主键必须是order by的前缀字段。

       二级索引用于数据量大且重复多的场景，其粒度决定了跳过多少个一级索引，从而加快寻找速度。TTL不能应用于主键，而ReplacingMergeTree引入了去重功能，SummingMergeTree则是预聚合引擎。

       ClickHouse不推荐使用update和delete，这些操作通常由管理员完成。通过alter table可以产生临时分区目录，删除操作通过标记字段_sign（1表示已删除）进行。由于数据会膨胀，清除过期数据通常使用JDBC直接查询结果再在前端展示。

       副本只支持MergeTree家族，写入流程通过client写入数据到节点a，并通过提交日志到zookeeper同步到b。节点平等，没有主从之分。

       物化视图（MATERIALIZED）将查询结果保存在磁盘或内存中，加速查询。其缺点包括对历史数据去重效果不佳以及资源消耗较大。

       ClickHouse适用于大量数据的分析统计报表，其并发性能几乎全方位碾压Elastic Search。写入性能高得益于LSM tree数据结构和顺序写入方式，读取性能高则归功于列存储方式。

Clickhouse安装部署

       ClickHouse可在包括x_、AArch和PowerPCLE架构在内的Linux、FreeBSD或Mac OS X系统上运行。对于不支持SSE 4.2的CPU或AArch、PowerPCLE架构的处理器，建议从源代码构建ClickHouse。

       针对CentOS 7系统，快速安装步骤如下：

       1. 访问ClickHouse官网，选择CentOS或RedHat进行安装。

       2. 启动客户端，运行命令clickhouse-client #启动客户端默认在localhost:和clickhouse-client --host=localhost --port= --user=xxx --password=xxx -m来配置服务器，并修改/etc/clickhouse-server/目录下的config.xml文件以调整listen_host和相关端口。

       系统管理命令包括：

       1. systemctl start clickhouse-server启动服务

       2. systemctl stop clickhouse-server停止服务

       3. systemctl status clickhouse-server查看服务状态

       ClickHouse的目录结构如下：

       1. /var/log/clickhouse-server/ - 包含日志文件

       2. /etc/clickhouse-server/ - 包含全局配置文件config.xml和用户配置文件users.xml

       3. /var/lib/clickhouse/ - 包含数据文件和元数据文件，数据文件主要位于data和metadata文件夹中。

       集群搭建步骤包括：

       1. 在每台服务器上安装ClickHouse，参照单机安装方法。

       2. 修改配置文件/etc/clickhouse-server/config.xml，配置远程服务器、Zookeeper（如果已部署）以及宏定义。

       3. 创建数据库和表：

       1. 使用命令CREATE DATABASE db_name ON CLUSTER cluster ENGINE = db_engine(...)来创建数据库，其中db_name为数据库名称，cluster为集群名称，db_engine为数据库引擎。

       2. 创建本地表和分布式表，根据需要调整表引擎。

       3. 进行数据插入和查询操作，测试分布式和单分片多副本环境。

       通过上述步骤，可实现ClickHouse的安装部署，满足不同场景的数据处理需求。