当前位置: 首页 > news >正文

[AIGC] ClickHouse的表引擎介绍

ClickHouse是一种高性能的列式数据库管理系统,支持各种不同的表引擎。表引擎是数据库系统中的核心组件,它定义了数据的存储方式和访问方式。本文将介绍ClickHouse中常见的表引擎及其特点。


文章目录

    • 一、MergeTree引擎
    • 二、ReplacingMergeTree引擎
    • 三、SummingMergeTree和AggregatingMergeTree引擎
    • 四、Distributed引擎
    • 结论

一、MergeTree引擎

MergeTree引擎是ClickHouse最常用的表引擎之一,用于管理分布式表和本地表的数据。具有以下特点:

  • 列式存储:MergeTree以列式存储的方式将数据存储在磁盘上,提供了高效的数据压缩和查询性能。
  • 分区和排序:数据可以根据一个或多个列进行分区和排序,提高查询时的数据定位和过滤效率。
  • 数据合并:数据写入时会被分成多个数据块,定期合并相邻的数据块,释放空间并提高查询性能。

二、ReplacingMergeTree引擎

ReplacingMergeTree引擎是在MergeTree引擎基础上进行扩展的引擎,适用于按时间序列存储的数据。具有以下特点:

  • 支持数据更新:与MergeTree引擎不同,ReplacingMergeTree引擎允许对已存在的数据进行更新操作,保留历史数据版本。
  • 版本控制:每条数据都带有一个版本号,通过版本号的比较和更新操作,实现数据的合并和替换。

三、SummingMergeTree和AggregatingMergeTree引擎

SummingMergeTree和AggregatingMergeTree引擎是用于快速聚合计算的引擎。它们具有以下特点:

  • 预聚合:在写入时进行聚合计算并存储部分结果,提高查询时的计算性能。
  • 数据合并:定期合并相邻的数据块,释放空间并累积聚合结果,以保持一致性。

四、Distributed引擎

Distributed引擎是ClickHouse中用于管理分布式表的引擎。具有以下特点:

  • 数据分片和复制:数据会根据预定义的分布规则在多个物理节点上进行分片和复制,实现数据的分布和冗余。
  • 查询路由:根据查询语句的条件和分布式表的分布规则,将查询请求路由到相应的节点上进行处理。

结论

ClickHouse提供了多种不同的表引擎,每个引擎都有自己的特点和适用场景。MergeTree引擎是最常用的引擎,适合大规模数据处理和分析。ReplacingMergeTree引擎适用于按时间序列存储的数据,支持数据更新和版本控制。SummingMergeTree和AggregatingMergeTree引擎用于快速聚合计算。Distributed引擎用于管理分布式表的数据分片和路由。

了解不同的表引擎及其特点,可以根据具体的需求选择最适合的引擎,提高数据处理和查询的性能和效率。在设计和管理ClickHouse表时,选择合适的表引擎是非常重要的一步。

相关文章:

[AIGC] ClickHouse的表引擎介绍

ClickHouse是一种高性能的列式数据库管理系统,支持各种不同的表引擎。表引擎是数据库系统中的核心组件,它定义了数据的存储方式和访问方式。本文将介绍ClickHouse中常见的表引擎及其特点。 文章目录 一、MergeTree引擎二、ReplacingMergeTree引擎三、Sum…...

关于新装Centos7无法使用yum下载的解决办法

起因 之前也写了一篇类似的文章,但感觉有漏洞,这次想直接把漏洞补齐。 问题描述 在我们新装的Centos7中,如果想要用C编程,那就必须要用到yum下载,但是,很多新手,包括我使用yum下载就会遇到一…...

OpenEarthMap:全球高分辨率土地覆盖制图的基准数据集(开源来下载!!!)

OpenEarthMap由220万段5000张航拍和卫星图像组成,覆盖6大洲44个国家97个地区,在0.25-0.5m的地面采样距离上人工标注8类土地覆盖标签。我们提供8类标注:裸地、牧场、已开发空间、道路、树木、水、农业用地和建筑。类选择与现有的具有亚米GSD的产品和基准数…...

工作助手VB开发笔记(1)

1.思路 1.1 样式 样式为常驻前台的一个小窗口,小窗口上有三到四个按钮,为一级功能,是当前工作内容的常用功能窗口,有十个二级窗口,为选中窗口时的扩展选项,有若干后台功能,可选中至前台 可最…...

WAWA鱼曲折的大学四年回忆录

声明:本文内容纯属个人主观臆断,如与事实不符,请参考事实 前言: 早想写一下大学四年的总结了,但总是感觉无从下手,不知道从哪里开始写,通过这篇文章主要想做一个记录,并从现在的认…...

Go 依赖注入设计模式

💝💝💝欢迎莅临我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:「stormsha的主页」…...

使用React复刻ThreeJS官网示例——keyframes动画

最近在看three.js相关的东西,想着学习一下threejs给的examples。源码是用html结合js写的,恰好最近也在学习react,就用react框架学习一下。 本文参考的是threeJs给的第一个示例 three.js examples (threejs.org) 一、下载threeJS源码 通常我们…...

嵌入式linux面试1

1. linux 1.1. Window系统和Linux系统的区别 linux区分大小写windows在dos(磁盘操作系统)界面命令下不区分大小写; 1.2. 文件格式区分 windows用扩展名区分文件;如.exe代表执行文件,.txt代表文本文件,.…...

智能交通(3)——Learning Phase Competition for Traffic Signal Control

论文分享 https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3357384.3357900https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3357384.3357900 论文代码 https://github.com/gjzheng93/frap-pubhttps://github.com/gjzheng93/frap-pub 摘要 越来越多可用的城市数据和先进的学习技术使人们能够提…...

【扩散模型】LCM LoRA:一个通用的Stable Diffusion加速模块

潜在一致性模型:[2310.04378] Latent Consistency Models: Synthesizing High-Resolution Images with Few-Step Inference (arxiv.org) 原文:Paper page - Latent Consistency Models: Synthesizing High-Resolution Images with Few-Step Inference (…...

【PYG】pytorch中size和shape有什么不同

一般使用tensor.shape打印维度信息,因为简单直接 在 PyTorch 中,size 和 shape 都用于获取张量的维度信息,但它们之间有细微的区别。下面是它们的定义和用法: size: size 是一个方法(size())和…...

备份服务器出错怎么办?

在企业的日常运营中,备份服务器扮演着至关重要的角色,它确保了数据的安全和业务的连续性。然而,备份服务器也可能遇到各种问题,如备份失败、数据损坏或备份系统故障等。这些问题可能导致数据丢失或业务中断,给企业带来…...

数据库(表)

要求如下: 一:数据库 1,登录数据库 mysql -uroot -p123123 2,创建数据库zoo create database zoo; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) 3,修改字符集 mysql> use zoo;---先进入数据库zoo Database changed …...

Feign-未完成

Feign Java中如何实现接口调用?即如何发起http请求 前三种方式比较麻烦,在发起请求前,需要将Java对象进行序列化转为json格式的数据,才能发送,然后进行响应时,还需要把json数据进行反序列化成java对象。 …...

# [0705] Task06 DDPG 算法、PPO 算法、SAC 算法【理论 only】

easy-rl PDF版本 笔记整理 P5、P10 - P12 joyrl 比对 补充 P11 - P13 OpenAI 文档整理 ⭐ https://spinningup.openai.com/en/latest/index.html 最新版PDF下载 地址:https://github.com/datawhalechina/easy-rl/releases 国内地址(推荐国内读者使用): 链…...

Open3D 点云CPD算法配准(粗配准)

目录 一、概述 二、代码实现 2.1关键函数 2.2完整代码 三、实现效果 3.1原始点云 3.2配准后点云 一、概述 在Open3D中,CPD(Coherent Point Drift,一致性点漂移)算法是一种经典的点云配准方法,适用于无序点云的非…...

04-ArcGIS For JavaScript的可视域分析功能

文章目录 综述代码实现代码解析结果 综述 在数字孪生或者实景三维的项目中,视频融合和可视域分析,一直都是热点问题。Cesium中,支持对阴影的后处理操作,通过重新编写GLSL代码就能实现视域和视频融合的功能。ArcGIS之前支持的可视…...

Nestjs基础

一、创建项目 1、创建 安装 Nest CLI(只需要安装一次) npm i -g nestjs/cli 进入要创建项目的目录,使用 Nest CLI 创建项目 nest new 项目名 运行项目 npm run start 开发环境下运行,自动刷新服务 npm run start:dev 2、…...

DDL:针对于数据库、数据表、数据字段的操作

数据库的操作 # 查询所有数据 SHOW DATABASE; #创建数据库 CREATE DATABASE 2404javaee; #删除数据库 DROP DATABASE 2404javaee; 数据表的操作 #创建表 CREATE TABLE s_student( name VARCHAR(64), s_sex VARCHAR(32), age INT(3), salary FLOAT(8,2), c_course VARC…...

昇思学习打卡-5-基于Mindspore实现BERT对话情绪识别

本章节学习一个基本实践–基于Mindspore实现BERT对话情绪识别 自然语言处理任务的应用很广泛,如预训练语言模型例如问答、自然语言推理、命名实体识别与文本分类、搜索引擎优化、机器翻译、语音识别与合成、情感分析、聊天机器人与虚拟助手、文本摘要与生成、信息抽…...

Java中 普通for循环, 增强for循环( foreach) List中增删改查的注意事项

文章目录 俩种循环遍历增加删除1 根据index删除2 根据对象删除 修改 俩种循环 Java中 普通for循环, 增强for循环( foreach) 俩种List的遍历方式有何异同,性能差异? 普通for循环(使用索引遍历): for (int…...

昇思25天学习打卡营第19天|LSTM+CRF序列标注

概述 序列标注指给定输入序列,给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取,包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等。 条件随机场&#xff08…...

微服务: 初识 Spring Cloud

什么是微服务? 微服务就像把一个大公司拆成很多小部门,每个部门各自负责一块业务。这样一来,每个部门都可以独立工作,即使一个部门出了问题,也不会影响整个公司运作。 什么是Spring Cloud? Spring Cloud 是一套工具包&#x…...

探索InitializingBean:Spring框架中的隐藏宝藏

​🌈 个人主页:danci_ 🔥 系列专栏:《设计模式》《MYSQL》 💪🏻 制定明确可量化的目标,坚持默默的做事。 ✨欢迎加入探索MYSQL索引数据结构之旅✨ 👋 Spring框架的浩瀚海洋中&#x…...

JVM专题之垃圾收集算法

标记清除算法 第一步:标记 (找出内存中需要回收的对象,并且把它们标记出来) 第二步:清除 (清除掉被标记需要回收的对象,释放出对应的内存空间) 缺点: 标记清除之后会产生大量不连续的内存碎片,空间碎片太多可能会导致以后在程序运行过程中需 要分配较大对象时,无法找到…...

2024年6月后2周重要的大语言模型论文总结:LLM进展、微调、推理和对齐

本文总结了2024年6月后两周发表的一些最重要的大语言模型论文。这些论文涵盖了塑造下一代语言模型的各种主题,从模型优化和缩放到推理、基准测试和增强性能。 LLM进展与基准 1、 BigCodeBench: Benchmarking Code Generation with Diverse Function Calls and Com…...

大数据面试题之数仓(1)

目录 介绍下数据仓库 数仓的基本原理 数仓架构 数据仓库分层(层级划分),每层做什么?分层的好处? 数据分层是根据什么? 数仓分层的原则与思路 知道数仓建模常用模型吗?区别、优缺点? 星型模型和雪花模型的区别?应用场景?优劣对比 数仓建模有哪些方式…...

[机器学习]-4 Transformer介绍和ChatGPT本质

Transformer Transformer是由Vaswani等人在2017年提出的一种深度学习模型架构,最初用于自然语言处理(NLP)任务,特别是机器翻译。Transformer通过自注意机制和完全基于注意力的架构,核心思想是通过注意力来捕捉输入序列…...

基于深度学习的电力分配

基于深度学习的电力分配是一项利用深度学习算法优化电力系统中的电力资源分配、负荷预测、故障检测和系统管理的技术。该技术旨在提高电力系统的运行效率、稳定性和可靠性。以下是关于这一领域的系统介绍: 1. 任务和目标 电力分配的主要任务是优化电力系统中的电力…...

飞书 API 2-4:如何使用 API 将数据写入数据表

一、引入 上一篇创建好数据表之后,接下来就是写入数据和对数据的处理。 本文主要探讨数据的插入、更新和删除操作。所有的操作都是基于上一篇(飞书 API 2-4)创建的数据表进行操作。上面最终的数据表只有 2 个字段:序号和邮箱。序…...