wr_java的博客

2006年的OSDI有两篇Google的论文，分别是BigTable和Chubby。Chubby是一个分布式锁服务，基于Paxos算法；BigTable是一个用于管理结构化数据的分布式存储系统，构建在GFS、Chubby、SSTable等google技术之上。相当多的google应用使用了BigTable，比如Google Earth和Google Analytics，因此它和GFS、MapReduce并称为谷歌技术"三宝"。

本文主要介绍了如何通过Flink、Spark、Kafka、MySQL以及Hive，将数据导入到ClickHouse，对每一种方式都出了详细的示例，希望对你有所帮助。

⾼亮语法的编辑器。⾃动命令补全。查询命令执⾏的图形分析⼯具。配⾊⽅案选项。除此之外，还可以使用DBeaver连接ClickHouse，本文主要介绍这两种工具的使用方式。

ClickHouse提供了许多数据类型，它们可以划分为基础类型、复合类型和特殊类型。我们可以在表中检查数据类型名称以及是否区分大小写。

ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。ClickHouse最初是一款名为Yandex.Metrica的产品，主要用于WEB流量分析。ClickHouse的全称是，简称ClickHouse。ClickHouse非常适用于商业智能领域，除此之外，它也能够被广泛应用于广告流量、Web、App流量、电信、金融、电子商务、信息安全、网络游戏、物联网等众多其他领域。ClickHouse具有以下特点：支持完备的SQL操作列式存储与数据压缩向量化执行引擎。

ClickHouse提供了非常多的表引擎，每一种表引擎都有各自的适用场景。通过特定的表引擎支撑特定的场景，十分灵活。本文主要分享了ClickHouse提供的常见表引擎，并对每种表引擎给出了适用场景和使用示例，希望对你有所帮助。作者：大数据技术与数仓链接：https://juejin.cn/post/6874932606601789448来源：稀土掘金著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

MergeTree（合并树）系列表引擎是 ClickHouse 提供的最具特色的存储引擎。MergeTree 引擎支持数据按主键、数据分区、数据副本以及数据采样等特性。

ClickHouse 作为一款开源列式数据库管理系统（DBMS）主要用于数据分析（OLAP）领域。近年来国内开源社区非常火热，各个大厂纷纷跟进大规模使用。而提到 ClickHouse 最先想到的就是它极致的性能，计算速度开源公开 benchmark 显示比传统方法快 100~1000 倍，提供 50MB~200MB/s 的高吞吐实时导入能力。所谓“天下武功为快不破”，那 ClickHouse 到底是如何做到快速查询的呢？今天我们就来一起了解一下。