c_zyer的博客

物化视图（Materialized View）是一种特殊类型的表它能够根据定义在其上的SQL查询结果自动更新数据它并不存储查询表达式本身，而是实际计算和存储了该查询的结果集当源表有新的数据插入、修改或满足特定条件时，物化视图会实时或者按照配置的策略执行预定义的聚合或其他计算，并将结果写入到物化视图对应的表中。

Kafka表引擎也是一种常见的表引擎，在很多大数据量的场景下，会从源通过Kafka将数据输送到ClickHouse，Kafka作为输送的方式，ClickHouse作为存储引擎与查询引擎，大数据量的数据可以得到快速的、高压缩的存储。

使用数据库，最基础的学习都是增、删、改、查，然后才会去了解基础函数和高阶函数，今天就来看看大火的 ClickHouse 中简单的增删改查怎么写？

以下通过与 MySQL 和 PostgreSQL 横向对比一下ClickHouse常见的数据结构：整型、浮点型、布尔型、字符型、时间类型、枚举、空间数据。嵌套数据型、聚合数据型、其他特殊的数据结构。时间日期函数、JSON函数、字符串操作类函数、UDF 用户自定义函数

普通测试通常使用ClickHouse单节点就可以了，但是生产环境不免需要考虑多活、负载等高可用问题，集群就成了基础需求两种选择均可。ZooKeeper方式搭建CK集群，docker-compose部署，ClickHouse-Keeper方式搭建CK集群

通过上篇已经了解到在OLAP领域，甚至开始侵占传统数据库市场的ClickHouse的一些特点，本篇就是小白快速上手篇，搭建一个试用。

ClickHouse是由俄罗斯搜索引擎巨头Yandex内部开发的数据存储和分析系统。截至2024年，ClickHouse持续保持快速迭代，定期发布新版本，它已成为OLAP领域的重要参与者之一，与Apache Druid、Vertica、Greenplum以及其他现代数据仓库解决方案共同竞争市场，并在许多实际应用案例中展现出卓越的性价比和稳定性。它是一个高性能、列式存储、基于SQL、供在线分析处理的数据库管理系统。