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在讲物化视图前,我们先来回顾一下什么是视图：视图是由若干个字段以及若干条记录构成(也常称为虚标)，它与表有很多相似的地方，视图中的数据源来自于原表,视图本身不存储数据,视图它保存的仅仅是一条select语句，并没有保存真正的数据。那什么是ck中的物化视图呢 :物化视图是包括一个查询结果的数据库对象，它是远程数据的的本地副本，或者用来生成基于数据表求和的汇总表。物化视图存储基于远程表的数据，简单的来理解就是它在普通视图的基础上加上了视图中select后所存储的数据.CK中物化视图的基本语法:CRE

TTL：Time To Live,MergeTree提供了可以管理数据表或者列的生命周期的功能,TTL用于设置值的生命周期，它既可以为整张表设置，也可以为每个列字段单独设置。表级别的 TTL 还会指定数据在磁盘和卷上自动转移的逻辑。要定义TTL,必须要使用时间间隔操作符，如下所示TTL date_time + INTERVAL 5 SECONDSTTL date_time + INTERVAL 15 HOURTTL date_time + INTERVAL 1 MONTH要想在建表时使用TTL，则

clickhouse同mysql一样,有着属于自己的很多引擎。表引擎（即表的类型）决定了：数据的存储方式和位置，写到哪里以及从哪里读取数据支持哪些查询以及如何支持。并发数据访问。索引的使用（如果存在）。是否可以执行多线程请求。数据复制参数。对于ck来说,目前位置包含了以下部分引擎:1.集成外部系统的表引擎,支持方式有kafka,JDBC,ODBC,HDFS等2.合并树家族(最为常用且重要)3.日志家族4.一些特别的表引擎,如字典,视图，集合，合并等。1.TinyLog(很少

首先先说明一下何为rollup与cuberollup：字面意思为上卷,是GROUP BY子句的一种扩展，生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合，从右至左去掉维度进行小计。例如group by中有三个维度a,b,c 那么生成的结果则是包含下面的四种情况cube：也是GROUP BY子句的一种扩展，可以返回每一个列组合的小计记录，生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合，结果集的总数为2的n次方,其中n为维度的个数。对于cube来说,例如group by中有三个维度a,b,c 那么

clickhouse安装部署教程部署前准备工作1.关闭防火墙2.取消打开文件数和进程数限制3.安装依赖4.关闭selinux部署前准备工作1.关闭防火墙关闭防火墙：systemctl stop firewalld.service查看防火墙：systemctl status firewalld.service2.取消打开文件数和进程数限制先看一下系统默认的文件数和进程数分别为1024和4096，因为Clickhouse是特备耗CPU性能的,在查询的过程中可能会遇到进程数增加等情况，所以我们先把文件